大模型提示工程指南详细总结

1. 提示工程概述

1.1 基本概念

• 定义：通过精心设计输入指令（Prompt）来引导大型语言模型生成预期输出的技术
• 核心特点：
  • 不修改模型权重
  • 依赖自然语言交互
  • 需要遵循特定设计原则

1.2 核心原则

1. 清晰的指令
   • 具体要求比简短更重要
   • 详细说明优于模糊表述
   • 示例：
     差：写一篇关于AI的文章
优：写一篇800字关于AI在医疗领域应用的技术文章，包含3个具体案例
2. 给予思考时间
   • 复杂任务需要分步解决
   • 避免要求即时响应
   • 可通过Prompt设计引导推理过程

2. 清晰指令设计技巧

2.1 分隔符使用

• 作用：清晰划分指令、上下文和输入

• 常用符号：

  • 代码块：` ````
  • XML标签：<tag></tag>
  • 特殊符号：---、###

• 典型应用场景：

  prompt = f"""
  请总结以下文本，要求：
  1. 用一句话概括
  2. 指出关键人物
  文本：```{text}```
  """
  

2.2 结构化输出

• 优势：

  • 便于程序解析
  • 确保信息完整性
  • 标准化输出格式

• 实现方法：

  prompt = """
  生成3本虚构书籍信息，包含：
  - book_id（从1开始）
  - title（中文）
  - author
  - genre
  以JSON格式返回，键名使用小写
  """
  

2.3 少样本学习（Few-shot Learning）

• 实施步骤：

  1. 提供1-3个完整示例
  2. 保持示例格式一致
  3. 最后给出待完成任务

• 示例：

  <用户>：如何学习编程？
  <导师>：就像学习乐器，需要每天练习，从基础开始。
  
  <用户>：如何成为好的作家？
  

2.4 角色设定

• 效果：

  • 提升回答专业性
  • 保持风格一致性

• 实现方式：

  你是一位资深机器学习工程师，请用技术术语解释以下概念...
  

3. 引导模型思考的策略

3.1 分步任务分解

• 典型结构：

  prompt = f"""
  请按步骤解决：
  1. 识别文本主题
  2. 提取关键实体
  3. 分析情感倾向
  文本：{text}
  """
  

3.2 自主验证法

• 数学问题解决流程：
  1. 让模型先独立解题
  2. 对比用户提供的解法
  3. 指出差异点
• 优势：降低错误率约40%

4. 迭代优化方法论

4.1 优化流程

1. 初始设计：
   • 基础功能实现
   • 示例：生成产品描述
2. 首轮优化：
   • 控制输出长度（如50词）
   • 添加约束条件
3. 二轮优化：
   • 调整目标受众（B2B→B2C）
   • 侧重技术细节
4. 最终优化：
   • 增加结构化输出
   • 支持多格式（HTML/Markdown）

4.2 典型案例

• 问题演进：

  初版：200字描述 → 
  优化1：50字精简版 → 
  优化2：技术参数重点 → 
  终版：带规格表格的HTML
  

5. 文本处理技术

5.1 文本摘要

• 进阶技巧：
  • 多角度摘要生成
  • 基于角色的摘要（客服/经理视角）
  • 信息抽取式摘要

5.2 文本转换

• 翻译增强：

  • 术语一致性保持
  • 文化适应处理

• 风格转换：

  输入：这手机电池太不给力了
  输出：该移动设备电池续航表现未达预期
  

6. 实用技巧

6.1 错误预防

• 常见问题：
  • 幻觉回答
  • 指令误解
• 解决方案：
  • 添加验证步骤
  • 要求提供推理过程

6.2 性能优化

• 响应时间公式：

  T = (N × L) / (M × K)
  

  其中：

  • N：输出token数
  • L：网络延迟
  • M：模型容量
  • K：并行处理因子

7. 典型应用场景

7.1 客服系统

• 实现：

  你作为专业客服，请用友好但专业的语气...
  

7.2 数据分析

• 示例：

  分析销售数据，要求：
  1. 找出Top3产品
  2. 计算环比增长率
  3. 输出Markdown表格
  

8. 注意事项

1. 避免模糊指令
2. 处理敏感内容需谨慎
3. 复杂任务需要分阶段测试
4. 持续监控输出质量