随着 AI 语言模型的日益发展和广泛应用，高效与 AI 交互已成为一项重要技能。提示工程（Prompt Engineering）是解锁这些模型全部潜力的关键，它可以引导 AI 输出、提升响应质量，并解决复杂任务。本教程的目标是为学习者提供必要的知识和技能，开启提示工程的学习之旅。

本教程全面介绍了 AI 和 LLM（大语言模型）背景下的提示工程基础概念。旨在帮助学习者建立坚实的基础，掌握如何通过精心设计的提示与 LLM 高效交互，并充分利用其能力。

关键内容

本教程涵盖以下提示工程的核心内容：

• 基础概念：介绍什么是提示工程及其重要性。
• 提示结构：探索不同提示结构如何影响 AI 输出。
• 提示工程的重要性：探讨提示工程对 AI 模型性能的影响。
• 在 AI 及语言模型中的作用：分析提示工程在 AI 应用中的整体定位。
• 实践示例：通过动手演示提示工程技巧。

方法细节

本教程结合理论讲解和实践演示，帮助学习者掌握提示工程的核心概念：

• 环境搭建：首先配置必要的工具，为实验提示创建实践环境。
• 基础概念探索：通过简单示例，展示不同提示如何影响 AI 的响应，以此说明提示工程的基本原理。
• 结构化提示：介绍如何使用 LangChain 的 PromptTemplate 创建复杂且可复用的提示结构。
• 对比分析：通过相同主题的不同提示，展示微小结构和措辞变化对 AI 输出的影响。
• 问题求解应用：演示如何运用提示工程分解复杂问题，引导 AI 进行逐步推理。
• 限制规避：展示如何通过精心设计的提示改善 AI 模型的某些局限性，例如提升事实准确性。

在整个学习过程中，本教程强调提示设计的清晰性、针对性和逻辑性，以帮助学习者构建更有效的提示。

最后

本教程为学习者打下提示工程的基础，使其能够更有效地与 AI 交互。完成课程后，学习者将掌握：

• 清晰理解提示工程的概念及其重要性。
• 了解不同提示结构如何影响 AI 输出。
• 具备针对不同需求编写提示的实践经验。
• 认识提示工程在 AI 模型优化中的作用。
• 为进一步探索高级提示工程技术奠定基础。

通过本教程获得的技能和知识，将帮助学习者更高效地利用 AI 语言模型，为未来更深入的人工智能应用和研究做好准备。

准备好环境

我们仍然继续使用千问模型。

基本概念

提示工程是设计和优化语言模型的输入提示以生成所需输出的实践。这是在各种应用中有效利用 AI 模型的关键技能。

让我们通过一个简单的例子来探索这个概念：

现在，让我们看看如何通过更结构化的提示得到更详细的回应：

提示工程的重要性

提示工程很重要，因为它使我们能够：

• 提高人工智能生成的输出的质量和相关性
• 引导语言模型更有效地执行特定任务
• 克服人工智能模型的局限性和偏见
• 针对不同的用例和受众定制人工智能响应

我演示下不同的提示如何导致同一主题的不同输出：

在人工智能和语言模型中的作用

提示工程在提高人工智能和语言模型的性能和适用性方面发挥着至关重要的作用。它有助于：

• 根据特定需求定制模型输出
• 提高响应的准确性和相关性
• 实现复杂任务的完成
• 减少偏见并提高人工智能输出的公平性

下面的例子展示了提示工程如何帮助克服语言模型的一些局限性：

提高复杂问题解决能力

提示工程还可以帮助分解复杂问题并引导模型完成逐步的推理过程：

这就是我们提示工程101的第一课内容了，请大家点赞转发，后面的 RAG 101 和提示工程系列课程还会继续更新。

预告：我们正在准备 AI Agent 101 的相关教程，敬请关注。

本文源代码：

https://github.com/realyinchen/PromptEngineering/blob/main/01-intro-prompt-engineering.ipynb

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