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💡 提示词工程（Prompt Engineering） ​

标签：AI | 提示词工程 | 最佳实践

提示词工程是指为了让大语言模型（LLM）生成满足预期的文本或行为，通过设计、优化输入提示的全过程和方法论。

1. 🔍 什么是提示词工程 ​

  • 定义：通过精心构造输入提示（Prompt），引导模型输出高质量、可控的结果。
  • 目标：提升模型的准确度、一致性和可解释性。
  • 应用场景：内容生成、代码辅助、对话系统、数据分析等。

2. 🎯 设计原则 ​

提示：以下原则可帮助你快速构建高效 Prompt

  1. 明确目标：先定义预期输出的格式、风格、粒度。
  2. 分步提示：复杂任务可拆分为多轮或多阶段 Prompt。
  3. 示例引导：提供正负例或模版帮助模型“学习”。
  4. 迭代优化：根据反馈不断调整提示措辞与结构。

3. 🛠️ 常用技巧 ​

技巧汇总：可根据场景灵活应用

  • 使用系统指令（System Prompt）区分角色与权限。
  • 增加上下文（Context）以减少歧义。
  • 适当控制温度（Temperature）与最大长度（Max Tokens）。
  • 利用few-shot学习示例提高准确率。
  • 使用“元提示”（Meta Prompt）让模型自我检查或补充回答。

4. 📑 典型模板示例 ​

text
System: 你是一位资深技术专家。  
User: 请将以下需求转化为接口文档，要求包含接口名称、方法、URL、请求参数、响应示例。  
需求：{"功能": "用户登录", "参数": ["用户名", "密码"]}

5. 🚀 实践案例 ​

  • 文档撰写：通过 Prompt 模板自动生成产品说明。
  • 代码生成：结合 ChatGPT 或 Copilot，一键补全常用模块。
  • 数据分析：使用 Prompt 调用模型生成分析报告与可视化建议。

6. 🧰 工具与资源 ​

  • OpenAI Playground / ChatGPT
  • LangChain、Promptify 等开源库
  • Awesome Prompt Engineering（GitHub 汇总）
  • PromptBench、PEZ：Benchmark 数据集

7. ❓ 常见问题 ​

FAQ：

  • 问：如何避免模型“胡编”？
    答：增加约束性描述，并使用示例校验。
  • 问：提示过长会影响效率吗？
    答：可简化上下文，或分段调用 API。

8. 📚 参考文献 ​

  1. Reynolds, L. & McDonell, K. (2021). Prompt Engineering Guide. GitHub.
  2. OpenAI. (2023). Best Practices for Prompting.
  3. Zhao, W. et al. (2022). RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach.