大模型提示工程概述

大模型提示工程（Prompt Engineering）是通过设计有效的输入提示（Prompt）来引导大型语言模型（LLM）生成高质量输出的技术。其核心目标是优化模型的理解和生成能力，使其更符合用户需求。

基本提示设计原则

明确性
提示应清晰具体，避免歧义。例如：“用200字总结以下文章”比“总结一下”更明确。

上下文丰富
提供足够的背景信息帮助模型理解任务。例如：“假设你是一位历史学家，分析法国大革命的原因。”

分步引导
复杂任务可拆解为多个步骤。例如：“第一步：列出文章关键词；第二步：根据关键词生成摘要。”

高级提示技巧

少样本学习（Few-shot Learning）
在提示中提供输入输出示例，帮助模型理解任务格式。例如：
输入：“太阳系最大的行星是什么？”
输出：“木星。”
新问题：“地球的卫星是什么？”

思维链（Chain-of-Thought）
要求模型展示推理过程。例如：“解方程2x + 3 = 7，请逐步解答。”

角色扮演
通过角色设定控制输出风格。例如：“以科技记者的口吻写一篇关于AI的短文。”

优化与评估方法

迭代测试
多次调整提示并对比输出结果，记录有效模式。例如修改关键词顺序或添加限制条件。

指标量化
定义评估标准（如相关性、流畅性），通过人工或自动化工具评分。

对抗性测试
输入边缘案例或模糊提示，检验模型鲁棒性。例如故意使用不完整的问题。

常见应用场景

信息检索
设计提示过滤无关内容。例如：“仅列出2023年发表的AI论文标题。”

内容生成
结合模板和变量批量生成文本。例如：“写一封推荐信，候选人姓名：{name}，职位：{job}。”

代码辅助
明确编程语言和需求细节。例如：“用Python实现快速排序，添加时间复杂度的注释。”

工具与资源

• Playground平台：如OpenAI Playground、Claude Console，支持实时调试提示。
• 开源库：LangChain、Semantic Kernel等提供提示管理功能。
• 学术论文：关注arXiv上“Prompt Engineering”相关研究。

通过系统化设计和测试，提示工程能显著提升大模型在实际任务中的表现。关键点在于平衡明确性与灵活性，持续优化提示策略。