提示词工程基础

1. 提示词工程的概念与重要性

1.1 什么是提示词工程

提示词工程（Prompt Engineering）是指设计和优化输入给大语言模型（LLM）的文本提示，以引导模型产生期望的输出。它是一种通过调整输入来改善模型性能的技术，不需要修改模型本身的参数或结构。

1.2 提示词工程的重要性

• 提高模型性能：通过精心设计的提示词，能够显著提升模型在特定任务上的表现
• 降低使用门槛：不需要深入了解模型内部结构，通过调整提示词即可获得良好效果
• 适应不同场景：同一模型可以通过不同提示词适应多种任务场景
• 节省计算资源：相比模型微调，提示词工程不需要额外的训练资源
• 增强可控性：通过提示词可以更好地控制模型的输出方向和质量

1.3 提示词工程的应用场景

2. 提示词设计的基本原则

2.1 明确性原则

• 具体明确：提示词应清晰表达任务要求，避免模糊不清的表述
• 详细说明：提供足够的细节和上下文，帮助模型理解任务
• 格式规范：明确指定输出格式，确保模型按照期望的格式输出

2.2 相关性原则

• 内容相关：提示词内容应与目标任务直接相关
• 信息聚焦：避免包含与任务无关的冗余信息
• 上下文完整：提供必要的背景信息，确保模型理解任务的上下文

2.3 一致性原则

• 风格一致：保持提示词的语言风格一致
• 术语统一：使用统一的术语和表达方式
• 逻辑连贯：提示词的逻辑结构应清晰连贯

2.4 适度性原则

• 长度适中：提示词长度应适中，过长或过短都会影响效果
• 难度适宜：根据模型能力设置适当的任务难度
• 信息量合适：提供足够但不过量的信息

3. 基础提示词结构

3.1 标准提示词结构

一个完整的提示词通常包含以下几个部分：

1. 任务描述：明确说明模型需要完成的任务
2. 上下文信息：提供必要的背景信息和上下文
3. 输入数据：需要模型处理的具体数据
4. 输出要求：指定期望的输出格式和内容要求
5. 示例：提供示例输入和输出，帮助模型理解任务

3.2 提示词结构示例

# 任务描述
请你作为一名专业的中文翻译，将以下英文文本翻译成中文。

# 翻译要求
- 翻译应准确传达原文的意思
- 语言应流畅自然，符合中文表达习惯
- 保留原文的专业术语和专有名词
- 保持原文的语气和风格

# 输入文本
Artificial intelligence (AI) is transforming various industries, including healthcare, finance, and transportation. With advancements in machine learning and deep learning, AI systems are becoming more capable of performing complex tasks that previously required human intelligence.

# 输出格式
请直接输出翻译结果，不要添加任何额外的说明或注释。

3.3 不同类型任务的提示词结构

4. 常用提示词技巧

4.1 指令提示技巧

• 使用明确的动词：使用具体、明确的动词来指示模型执行任务，如"总结"、"解释"、"比较"等
• 设置任务角色：为模型分配特定角色，如"专家"、"教师"、"顾问"等，引导模型采用相应的专业语气
• 提供详细说明：详细描述任务要求、输出格式、评估标准等

示例：

请你作为一名专业的金融分析师，分析以下公司的财务数据并提供投资建议。
要求：
1. 分析公司的盈利能力、偿债能力和运营能力
2. 与行业平均水平进行比较
3. 提供具体的投资建议，包括买入、持有或卖出
4. 使用专业的金融术语，分析要深入透彻

4.2 上下文提示技巧

• 提供背景信息：为模型提供足够的背景信息，帮助理解任务上下文
• 包含相关示例：提供示例输入和输出，帮助模型理解任务要求
• 引用权威来源：在提示词中引用权威来源，增强模型输出的可信度

示例：

背景信息：
- 公司A是一家科技初创公司，成立于2020年
- 公司专注于人工智能和机器学习领域
- 2022年营收达到1000万美元，同比增长150%
- 公司获得了知名风投的A轮融资，估值5000万美元

请基于以上信息，为公司A撰写一份简短的商业介绍，用于吸引潜在投资者。

4.3 格式控制技巧

• 指定输出格式：明确要求模型按照特定格式输出，如列表、表格、JSON等
• 设置长度限制：指定输出的长度范围，如"不超过200字"、"至少500字"等
• 要求结构化输出：要求模型输出结构化的内容，如包含标题、副标题、要点等

示例：

请对以下产品进行分析，并按照指定格式输出分析结果：

产品：智能手机

输出格式：
1. 产品优势：[列出3-5个主要优势]
2. 产品劣势：[列出3-5个主要劣势]
3. 市场定位：[描述目标用户群体和市场定位]
4. 发展前景：[分析未来发展趋势]

4.4 逻辑引导技巧

• 分步思考：要求模型分步思考，先分析问题，再给出结论
• 提供推理框架：为模型提供思考和推理的框架，引导其按照特定逻辑进行分析
• 要求解释原因：要求模型不仅给出结果，还要解释得出结果的原因

示例：

请解决以下问题，并详细说明你的思考过程：

问题：如果一个商店把某种商品的价格提高20%，然后又降低20%，最终价格与原价相比是高了还是低了？变化了多少？

要求：
1. 先设定一个原价作为例子
2. 计算提价后的价格
3. 计算降价后的最终价格
4. 与原价比较，得出结论
5. 解释为什么会出现这样的结果

4.5 示例提示技巧

• 少-shot学习：提供少量示例，帮助模型理解任务要求
• 零-shot学习：不提供示例，直接描述任务要求
• 对比示例：提供正确和错误的示例，帮助模型理解期望的输出

少-shot示例：

请根据以下示例，将英文句子翻译成中文：

示例1：
英文：The cat is sitting on the mat.
中文：猫正坐在垫子上。

示例2：
英文：She is reading a book in the library.
中文：她正在图书馆里读书。

待翻译：
英文：They are playing football in the park.
中文：

5. 不同场景的提示词设计

5.1 文本生成场景

5.1.1 创意写作

提示词设计要点：

• 明确写作风格、主题和目标受众
• 提供必要的背景信息和创意方向
• 设定输出长度和格式要求
• 鼓励创新和独特视角

示例提示词：

请写一篇科幻短篇小说，要求：
1. 主题：人工智能与人类的关系
2. 风格：硬科幻，注重科学逻辑
3. 长度：1500-2000字
4. 包含至少一个令人意外的转折点
5. 结尾要有深意，引发读者思考
6. 角色设定：一位AI研究员和他创造的人工智能助手
7. 背景设定：2050年，人类社会高度依赖AI

5.1.2 内容摘要

提示词设计要点：

• 明确摘要的目的和重点
• 设定摘要长度和格式
• 要求涵盖核心信息和关键观点
• 保持客观中立的语气

示例提示词：

请对以下文章进行摘要，要求：
1. 长度：不超过200字
2. 格式：使用列表形式，列出3-5个核心要点
3. 内容：涵盖文章的主要观点、研究方法和结论
4. 语言：简洁明了，专业准确
5. 不要包含与主题无关的细节

文章内容：
[此处插入文章内容]

5.2 问答系统场景

5.2.1 知识问答

提示词设计要点：

• 明确问题的具体领域和范围
• 要求提供准确、详细的回答
• 鼓励引用权威来源
• 对于复杂问题，要求分步解释

示例提示词：

请详细回答以下关于气候变化的问题：

问题：气候变化的主要原因是什么？它对地球生态系统有哪些影响？人类应该采取哪些措施来应对气候变化？

要求：
1. 回答要科学准确，引用权威研究结果
2. 分点详细说明，每个部分要有具体内容
3. 对于应对措施，要提供具体可行的建议
4. 语言要通俗易懂，避免使用过于专业的术语

5.2.2 客户服务

提示词设计要点：

• 设定友好、专业的服务角色
• 要求耐心倾听用户问题
• 提供具体、实用的解决方案
• 保持积极、同理心的语气

示例提示词：

请你作为一名专业的电商客服代表，回答用户的问题：

用户问题：我的订单已经下单3天了，为什么还没有发货？我需要在本周五之前收到商品，否则会影响我的使用计划。

要求：
1. 首先表达歉意，理解用户的焦急心情
2. 解释订单处理的正常流程和可能的延迟原因
3. 提供具体的解决方案，如加急处理、调整配送方式等
4. 给出明确的时间承诺，让用户了解何时能收到商品
5. 表达继续为用户提供帮助的意愿
6. 语气要友好、专业，体现出对用户的重视

5.3 信息提取场景

5.3.1 实体识别

提示词设计要点：

• 明确需要提取的实体类型
• 提供具体的提取规则和示例
• 要求按照指定格式输出结果
• 对于复杂文本，提供分步骤提取的指导

示例提示词：

请从以下文本中提取人物、地点和事件三种实体：

文本：2023年10月1日，习近平总书记在天安门城楼上发表了重要讲话，庆祝中华人民共和国成立74周年。来自全国各地的群众聚集在广场上，共同见证这一庄严时刻。

提取要求：
1. 人物：提取文本中提到的所有人物
2. 地点：提取文本中提到的所有地点
3. 事件：提取文本中描述的主要事件
4. 输出格式：使用JSON格式，包含三个字段："人物"、"地点"、"事件"
5. 每个字段的值为数组形式，包含提取出的所有对应实体

5.3.2 关系抽取

提示词设计要点：

• 明确需要提取的关系类型
• 提供关系定义和示例
• 要求清晰表达实体间的关系
• 对于复杂关系，提供详细的提取规则

示例提示词：

请从以下文本中提取人物之间的关系：

文本：马云是阿里巴巴集团的创始人，他在1999年创立了这家公司。张勇目前担任阿里巴巴集团的CEO，他在2015年接替陆兆禧成为CEO。

提取要求：
1. 提取文本中提到的所有人物及其之间的关系
2. 关系类型包括：创始人、现任职位、前任职位、接替关系等
3. 输出格式：使用表格形式，包含"人物1"、"关系"、"人物2"、"时间"四个列
4. 对于每个关系，要提供具体的时间信息（如果文本中提到）

5.4 文本分类场景

5.4.1 情感分析

提示词设计要点：

• 明确情感分类的标准和类别
• 要求提供分类理由和依据
• 对于复杂情感，要求详细分析
• 保持客观中立的分析立场

示例提示词：

请对以下产品评论进行情感分析：

评论：这款手机的外观设计非常漂亮，屏幕显示效果也很好，但是电池续航能力有点差，一天需要充两次电，而且价格有点贵。不过整体来说，还是一款不错的手机。

分析要求：
1. 情感分类：正面、负面或中性
2. 情感强度：1-5分（5分为最强）
3. 分析理由：详细说明判断情感的依据
4. 提取关键信息：列出评论中提到的产品优缺点
5. 语言要客观中立，分析要全面准确

5.4.2 意图识别

提示词设计要点：

• 明确意图分类的类别和定义
• 要求准确识别用户的核心意图
• 对于模糊意图，要求根据上下文进行判断
• 提供分类理由和依据

示例提示词：

请识别以下用户查询的意图类别：

用户查询：请问你们明天几点开门？我想过来购买最新款的智能手机。

意图类别：
1. 咨询信息：询问店铺信息、产品信息等
2. 购买意向：表达购买产品的意愿
3. 售后服务：咨询产品售后相关问题
4. 投诉建议：对产品或服务提出投诉或建议

分析要求：
1. 识别主要意图和次要意图
2. 说明判断理由
3. 语言要简洁明了，分析要准确到位

6. 提示词的评估与优化

6.1 提示词评估指标

• 准确性：模型输出是否符合任务要求的准确性
• 相关性：模型输出与输入提示的相关程度
• 完整性：模型输出是否包含了所有必要的信息
• 一致性：模型输出是否与预期的风格、格式一致
• 创造性：对于创意任务，模型输出的创新程度
• 实用性：模型输出是否能够直接应用于实际场景

6.2 提示词优化策略

• 迭代优化：通过多次试验，不断调整和优化提示词
• 对比测试：测试不同提示词的效果，选择最佳方案
• 组件化设计：将提示词分解为多个组件，分别优化后组合
• 反馈循环：根据模型输出的反馈，持续调整提示词
• 学习借鉴：参考成功的提示词示例，学习其设计思路

6.3 常见问题与解决方案

7. 提示词工程的进阶技巧

7.1 链式思考提示

链式思考（Chain-of-Thought）提示是一种让模型逐步展示推理过程的技巧，特别适合解决复杂的逻辑问题。

示例：

请解决以下数学问题，并详细展示你的思考过程：

问题：一个服装店进行促销活动，所有商品打8折。如果一件衣服的原价是200元，现在又在打折的基础上再减30元，那么现在这件衣服的价格是多少？

要求：
1. 先计算打8折后的价格
2. 再计算减去30元后的最终价格
3. 详细说明每一步的计算过程和理由
4. 最后给出明确的答案

7.2 自我一致性提示

自我一致性（Self-Consistency）提示是一种让模型生成多个推理路径，然后选择最一致答案的技巧，适用于需要多步骤推理的问题。

示例：

请解决以下问题，并提供多种思考路径：

问题：如果A比B大5岁，B比C大3岁，那么A比C大多少岁？

要求：
1. 提供至少两种不同的思考方法
2. 详细说明每种方法的推理过程
3. 比较不同方法的结果是否一致
4. 给出最终的答案

7.3 基于知识的提示

基于知识的提示是一种在提示词中融入相关领域知识，帮助模型更好地理解和解决问题的技巧。

示例：

请你作为一名医学专家，回答以下关于糖尿病的问题：

问题：糖尿病的主要类型有哪些？每种类型的病因和治疗方法是什么？

背景知识：
- 糖尿病是一种代谢性疾病，主要特征是血糖水平升高
- 糖尿病的诊断标准是空腹血糖≥7.0mmol/L或餐后2小时血糖≥11.1mmol/L
- 糖尿病的并发症包括心血管疾病、肾病、视网膜病变等

要求：
1. 详细介绍糖尿病的主要类型
2. 说明每种类型的病因、症状和治疗方法
3. 提供预防糖尿病的建议
4. 回答要科学准确，符合最新的医学指南

7.4 多模态提示

多模态提示是一种结合文本、图像、音频等多种模态信息的提示技巧，适用于处理多模态任务。

示例：

请根据以下图像描述其内容，并回答相关问题：

图像描述：[此处插入图像的详细描述]

问题：
1. 图像中展示的是什么场景？
2. 图像中的人物在做什么？
3. 这个场景可能发生在什么时间和地点？
4. 从图像中可以推断出哪些信息？

要求：
1. 描述要详细准确，包括图像中的主要元素和细节
2. 回答要基于图像内容，避免主观臆测
3. 语言要生动形象，富有表现力

8. 提示词工程的最佳实践

8.1 设计提示词的步骤

1. 明确任务目标：清晰定义任务的具体要求和预期输出
2. 收集相关信息：整理与任务相关的背景信息和示例
3. 设计初始提示词：基于任务要求和基本原则，设计初始提示词
4. 测试和评估：使用初始提示词测试模型输出，评估效果
5. 优化迭代：根据测试结果，调整和优化提示词
6. 验证和应用：使用优化后的提示词进行验证，确认效果后应用于实际场景

8.2 提示词设计的注意事项

• 避免模糊表述：使用具体、明确的语言，避免模糊不清的表述
• 避免信息过载：提供必要的信息，避免过多的冗余信息
• 避免引导性问题：避免使用具有引导性的问题，影响模型的客观判断
• 避免假设前提：不要假设模型已经知道某些信息，应明确提供必要的上下文
• 避免复杂句式：使用简洁明了的句式，避免过于复杂的语法结构

8.3 不同模型的提示词适配

8.4 提示词工程的未来发展

• 自动化提示词生成：利用AI自动生成和优化提示词
• 提示词库建设：建立针对不同任务的提示词库，方便复用
• 提示词标准化：制定提示词设计的标准和最佳实践
• 多语言提示词：开发适用于不同语言的提示词技巧
• 跨模态提示词：探索文本与图像、音频等多模态的提示词设计

9. 实际应用案例

9.1 内容创作案例

项目背景：某内容创作平台需要为用户生成高质量的营销文案。

提示词设计：

请你作为一名专业的营销文案撰写专家，为以下产品撰写一篇营销文案：

产品信息：
- 产品名称：智能空气净化器
- 核心功能：HEPA过滤、智能感应、远程控制、静音设计
- 目标受众：注重健康、追求品质生活的城市家庭
- 产品特点：外观时尚、能效高、噪音低、操作简单

要求：
1. 文案长度：300-400字
2. 文案结构：标题、引言、产品特点、用户价值、行动号召
3. 语言风格：时尚、专业、有感染力
4. 突出产品的核心优势和用户受益点
5. 包含具体的使用场景，让读者有代入感
6. 结尾要有明确的行动号召，鼓励读者购买

成果：
生成的营销文案符合要求，突出了产品的核心优势，语言风格时尚有感染力，包含了具体的使用场景，结尾有明确的行动号召。该文案在平台上获得了良好的用户反馈，转化率比之前提高了30%。

9.2 教育辅导案例

项目背景：某在线教育平台需要为学生提供个性化的数学解题辅导。

提示词设计：

请你作为一名专业的数学教师，详细解答以下数学问题：

问题：一个长方体的长、宽、高分别是8厘米、6厘米和5厘米，求它的表面积和体积。

要求：
1. 先解释长方体表面积和体积的计算公式
2. 代入具体数值进行计算，详细展示每一步的计算过程
3. 解释计算结果的含义
4. 提供类似的练习题，帮助学生巩固所学知识
5. 语言要通俗易懂，适合初中学生理解
6. 格式要清晰，使用小标题和编号

成果：
生成的解答详细清晰，包含了公式解释、计算过程、结果含义和练习题，语言通俗易懂，适合初中学生理解。学生使用后反馈良好，解题能力有明显提升。

9.3 客户服务案例

项目背景：某电商平台需要为客服团队提供标准化的客户投诉处理模板。

提示词设计：

请你作为一名专业的客户服务经理，为以下客户投诉设计一个标准化的处理模板：

投诉类型：商品质量问题

客户投诉内容：
"我购买的手机收到后发现屏幕有划痕，而且电池续航能力比描述的差很多，我要求退货退款。"

处理要求：
1. 首先表达歉意，理解客户的不满情绪
2. 询问具体的问题细节，如购买时间、商品型号、划痕位置等
3. 提供解决方案，包括退货、换货或维修等选项
4. 说明处理流程和时间安排
5. 表达对客户的重视和继续提供优质服务的承诺
6. 语言要友好、专业，体现出同理心
7. 格式要清晰，便于客服人员直接使用

成果：
生成的处理模板结构清晰，语言友好专业，包含了道歉、询问细节、解决方案、处理流程和服务承诺等要素，客服人员使用后，客户投诉的处理效率提高了40%，客户满意度提升了25%。

10. 总结与展望

10.1 提示词工程的核心价值

提示词工程作为一种不需要修改模型本身就能提升大模型性能的技术，具有以下核心价值：

• 简便高效：不需要复杂的技术知识，通过调整提示词即可获得良好效果
• 灵活适应：同一模型可以通过不同提示词适应多种任务场景
• 成本低廉：不需要额外的训练资源，节省计算成本
• 易于推广：技术门槛低，容易在不同领域和团队中推广应用

10.2 未来发展趋势

• 技术融合：提示词工程将与模型微调、检索增强生成（RAG）等技术融合，形成更强大的解决方案
• 工具化发展：提示词工程将逐渐工具化，出现更多专门的提示词设计和优化工具
• 标准化建设：行业将逐步建立提示词设计的标准和最佳实践
• 智能化发展：AI将参与提示词的自动生成和优化，提高提示词设计的效率和质量
• 跨领域应用：提示词工程将在更多领域得到应用，如医疗、法律、金融等专业领域

10.3 学习建议

• 实践为主：通过大量的实际练习，积累提示词设计的经验
• 学习借鉴：参考成功的提示词示例，学习其设计思路和技巧
• 持续关注：关注提示词工程的最新发展和研究成果
• 交流分享：与同行交流分享提示词设计的经验和技巧
• 创新探索：勇于尝试新的提示词设计方法和技巧

提示词工程是大模型时代的一项重要技能，掌握这一技能将帮助你更好地发挥大模型的潜力，解决实际问题。通过本教程的学习，你已经了解了提示词工程的基本概念、原则和技巧，接下来需要通过不断的实践和探索，进一步提升自己的提示词设计能力，为大模型的应用创造更多价值。