提示工程简介
提示工程是设计有效指令以引导大型语言模型（LLM）生成所需输出的实践。随着LLM越来越融入工作流程，掌握提示工程对于充分发挥其潜力至关重要。它涉及指令、上下文和迭代优化的组合，以在AI生成的文本中实现准确性、相关性和安全性。本指南探讨了基本技术和最佳实践，使您能够更有效地与LLM进行交流。
一个精心设计的提示充当了模型的精确指令集。一个模糊的提示和一个具体、结构良好的提示之间的区别，可能是一个通用、无用的响应和一个详细、有见地的响应之间的区别。对于开发人员、作家和研究人员来说，提示工程不仅仅是获得正确的答案；它关乎控制输出的格式、语气和深度，使LLM成为复杂任务中可靠的合作伙伴。
关键提示技术
零样本提示
要求模型在没有示例的情况下执行任务。最适用于直接的问题或翻译。
将以下英文文本翻译成法语：“你好，你好吗？”
少样本提示
提供几个示例来教模型您期望的格式。
**英语：** 猫很快乐。
**情绪：** 积极
**英语：** 天气阴沉。
**情绪：** 消极
**英语：** 新餐厅还不错，但服务很慢。
**情绪：**思维链提示
通过指示模型逐步思考，鼓励模型通过中间步骤进行推理。非常适合推理和规划任务。
角色或角色提示
为模型分配一个角色（“你是一名CTO…”）来控制语调、专业知识和格式。
高级提示
自洽性
以更高的温度多次运行相同的提示，然后对最常见的答案进行投票，以减少推理错误。
思维树（ToT）
在得出最佳解决方案之前探索多个推理分支——对规划或创造性构思很有用。
检索增强生成（RAG）
将提示与检索到的文档配对，以将模型置于专有或最新数据中。
工作流程可视化
graph TD
A[定义目标] --> B{任务是否简单？}
B -- 是 --> C[使用零样本]
B -- 否 --> D{需要特定格式？}
D -- 是 --> E[使用少样本]
D -- 否 --> F{需要推理？}
F -- 是 --> G[思维链]
G --> H{需要更高准确性？}
H -- 是 --> I[自洽性]
H -- 否 --> J[思维树]
F -- 否 --> K{需要外部知识？}
K -- 是 --> L[RAG]
K -- 否 --> M{需要特定语调？}
M -- 是 --> N[角色提示]
M -- 否 --> O[迭代和优化]
C --> O
E --> O
J --> O
L --> O
N --> O
O --> P[期望的输出]
style A fill:#7aa2f7,stroke:#bb9af7,stroke-width:3px
style P fill:#9ece6a,stroke:#e0af68,stroke-width:3px
style O fill:#2ac3de,stroke:#7aa2f7,stroke-width:3px
最佳实践
- 具体化： 定义范围、语气、长度和输出格式。
- 提供上下文： 提供相关数据或约束。
- 结构清晰： 在提示中使用编号步骤、表格或JSON骨架。
- 有意迭代： 审查输出，调整指令，并在共享库中记录成功的提示格式。
- 自动化评估： 将提示与护栏测试配对，以检查毒性、正确性和完整性。
操作化提示
- 创建一个带有所有者和成功指标的版本化提示注册表（Git、数据库或Starlight内容）。
- 在将提示发布到生产流程之前，将其附加到自动化评估（单元测试或评估工具）中。
- 在定期的AI Ops同步中审查提示性能，并淘汰表现不佳的变体。
结论
将提示工程视为一门不断发展的产品学科。通过结构化的实验、文档和测试，由LLM驱动的系统将成为可预测的合作者，而不是不可预测的黑匣子。