提示工程架构师实战手册：提升AI模型性能的10大独特技巧与系统策略

副标题：从基础优化到高级引导，教你用prompt解锁LLM潜力

摘要/引言

你是否遇到过这样的情况？

  • 用ChatGPT写文案，结果偏离主题，满篇空话；
  • 让Claude解决数学问题，输出的答案逻辑混乱，甚至计算错误；
  • 调用自定义LLM模型生成代码，格式乱七八糟，无法直接运行；
  • 多轮对话中，模型居然忘了之前的上下文，重复问同样的问题。

这些问题的根源，不是AI模型不够强，而是你的prompt没有充分引导模型的潜力。

作为一名拥有3年prompt工程经验的架构师，我曾为金融、医疗、教育等行业设计过 dozens of 高效果prompt方案，解决过“模型输出不稳定”“复杂任务无法处理”“生成内容质量低”等核心问题。今天，我将把实战中总结的10大独特技巧与系统策略分享给你——从基础的“指令优化”到高级的“思维链引导”，从“上下文管理”到“错误纠正”，帮你彻底告别“靠运气调prompt”的时代，用科学的方法提升AI性能。

读完本文，你将掌握：

  • 如何写出“让模型秒懂”的清晰prompt；
  • 如何引导模型进行“逐步推理”，解决复杂问题；
  • 如何管理多轮对话的上下文，保持一致性；
  • 如何快速纠正模型的错误输出；
  • 如何根据任务类型个性化调整prompt。

目标读者与前置知识

目标读者：

  • 有AI应用经验的开发者（使用过OpenAI API、Anthropic API或自定义LLM）；
  • 产品经理（需要设计AI功能，提升用户体验）；
  • AI从业者（希望系统学习提示工程，提升工作效率）。

前置知识：

  • 了解LLM基本概念（生成式AI、prompt）；
  • 有使用ChatGPT、Claude等工具的经验；
  • 能读懂简单的Python代码（可选）。

文章目录

  1. 引言与基础
  2. 问题背景：为什么prompt决定AI性能？
  3. 核心概念：prompt的结构与LLM的工作原理
  4. 实战技巧1：基础优化——用“清晰指令”替代“模糊要求”
  5. 实战技巧2：高级引导——思维链（CoT）让模型学会“思考”
  6. 实战技巧3：上下文管理——多轮对话不“忘事”
  7. 实战技巧4：错误纠正——用“反馈prompt”修复模型输出
  8. 实战技巧5：个性化调整——根据任务类型定制prompt
  9. 实战技巧6：格式约束——用“模板”强制模型输出规范
  10. 实战技巧7：性能评估——量化prompt效果的3种方法
  11. 实战技巧8：避坑指南——不要踩的5个prompt误区
  12. 未来展望：prompt工程的下一个风口
  13. 总结：从“试错”到“系统”，做有逻辑的prompt设计者

问题背景：为什么prompt决定AI性能？

1. AI模型的“黑盒”特性

LLM（大语言模型）本质是一个“统计预测机器”——它根据输入的prompt，预测下一个最可能的词。但它没有“理解”能力，只能根据训练数据中的模式生成内容。因此，prompt是你与模型之间的“沟通桥梁”，你的表达越清晰，模型的输出越符合预期。

2. 现有解决方案的局限性

很多人使用prompt的方式是“凭感觉”：比如写一句“帮我写篇文章”，然后等待结果。这种方法的问题在于：

  • 模糊性：模型无法理解“文章”的主题、风格、长度；
  • 缺乏引导：模型不知道“如何思考”，只能随机生成；
  • 没有约束：输出格式、逻辑结构无法控制。

3. 提示工程的价值

提示工程的核心是用科学的方法设计prompt，让模型的输出更准确、更一致、更符合需求。比如：

  • 对于“生成摘要”任务，好的prompt能让模型提取关键信息，避免冗余；
  • 对于“解决数学问题”任务，好的prompt能让模型逐步推理，减少错误；
  • 对于“多轮对话”任务，好的prompt能让模型保持上下文一致，提升用户体验。

核心概念：prompt的结构与LLM的工作原理

在学习技巧之前，我们需要先明确两个核心概念：prompt的结构和LLM的工作原理。

1. prompt的结构

一个有效的prompt通常包含4个部分（简称“ICIO”）：

  • 指令（Instruction）：告诉模型要做什么（比如“写摘要”“解决问题”）；
  • 上下文（Context）：提供必要的背景信息（比如“用户的历史对话”“相关数据”）；
  • 输入（Input）：具体的任务内容（比如“需要总结的文章”“需要解决的问题”）；
  • 输出格式（Output Format）：要求模型输出的格式（比如“JSON”“列表”“段落”）。

示例：

指令：请总结以下文章的核心内容。  
上下文：这是一篇关于人工智能伦理的文章，主要讨论了AI在招聘中的偏见问题。  
输入：[文章内容]  
输出格式：用3句话概括，每句话不超过50字。

2. LLM的工作原理

LLM（比如GPT-4、Claude 3）基于Transformer架构，通过“自注意力机制”处理输入的prompt。简单来说，模型会：

  1. 将prompt转换为向量（Token）；
  2. 分析Token之间的关系（比如“伦理”和“偏见”的关联）；
  3. 根据训练数据中的模式，预测下一个最可能的Token；
  4. 重复这个过程，直到生成完整的输出。

关键结论：

  • 模型的输出依赖于prompt的清晰度和逻辑性；
  • 你可以通过调整prompt的结构，引导模型的“注意力”（比如强调“伦理”这个关键词）。

实战技巧1：基础优化——用“清晰指令”替代“模糊要求”

问题：很多人写prompt时，喜欢用模糊的要求（比如“帮我写篇文章”），导致模型输出偏离预期。
解决方案：用具体、明确的指令，告诉模型“做什么”“怎么做”“做到什么程度”。

技巧细节

好的指令需要包含以下元素：

  • 任务类型：明确是“写摘要”“解决问题”还是“生成代码”；
  • 目标受众：比如“面向普通读者”“面向程序员”；
  • 风格要求：比如“通俗易懂”“严谨专业”；
  • 长度限制：比如“300字以内”“5句话”；
  • 禁止内容：比如“不要涉及政治”“不要使用 technical 术语”。

案例对比

模糊prompt：

帮我写一篇关于人工智能的文章。

输出结果（示例）：

人工智能是当今最热门的技术之一，它改变了我们的生活方式。从智能手机到自动驾驶汽车，AI无处不在。未来，AI将继续发展，带来更多的机遇和挑战。

问题：内容泛泛而谈，没有重点，不符合“有深度”的需求。

优化后prompt：

请写一篇面向普通读者的人工智能科普文章，重点介绍以下内容：  
1. AI的核心概念（用“大脑”类比）；  
2. AI在日常生活中的应用（比如推荐算法、语音助手）；  
3. AI的伦理问题（比如隐私、偏见）。  
要求：  
- 语言通俗易懂，避免 technical 术语；  
- 每部分用小标题分隔；  
- 总长度不超过800字。

输出结果（示例）：

人工智能：像“大脑”一样思考的机器

人工智能（AI）就像一台“电子大脑”，它能通过学习数据，完成人类需要思考的任务——比如识别图片中的猫、听懂语音指令、甚至下围棋。

AI在生活中的“隐形”应用

你可能没意识到，AI已经渗透到生活的方方面面：比如短视频的推荐算法，会根据你的浏览记录推荐你喜欢的内容；语音助手（比如Siri）能听懂你的指令，帮你设置闹钟、查询天气。

AI的“伦理困境”

虽然AI很强大，但它也带来了一些问题。比如，AI在招聘中的偏见：如果训练数据中包含对女性的歧视，AI可能会拒绝女性求职者；再比如，AI的隐私问题：它需要收集大量个人数据，可能会泄露你的信息。

效果对比：

  • 优化后的prompt让模型明确了“任务类型”（科普文章）、“目标受众”（普通读者）、“内容结构”（3部分）、“风格要求”（通俗易懂）；
  • 输出结果更符合预期，结构清晰，重点突出。

代码示例（OpenAI API）

如果你用OpenAI API调用模型，可以这样写prompt：

import openai

openai.api_key = "your-api-key"

prompt = """
请写一篇面向普通读者的人工智能科普文章，重点介绍以下内容：  
1. AI的核心概念（用“大脑”类比）；  
2. AI在日常生活中的应用（比如推荐算法、语音助手）；  
3. AI的伦理问题（比如隐私、偏见）。  
要求：  
- 语言通俗易懂，避免 technical 术语；  
- 每部分用小标题分隔；  
- 总长度不超过800字。  
"""

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)

print(response.choices[0].message.content)

实战技巧2：高级引导——思维链（CoT）让模型学会“思考”

问题：当处理复杂任务（比如数学问题、逻辑推理）时，模型直接输出答案往往会出错，因为它没有“逐步思考”的过程。
解决方案：使用思维链（Chain of Thought, CoT），让模型先分解问题，再逐步解决。

技巧细节

思维链的核心是让模型“说出”思考过程，而不是直接给出答案。具体来说，你需要在prompt中加入：

  • 步骤提示：比如“请先分析问题的关键点，再逐步解决”；
  • 示例：如果任务复杂，可以给出一个解决示例，让模型模仿。

案例对比（数学问题）

普通prompt：

一个书架有5层，每层有8本书，现在拿走12本，还剩多少本？

输出结果（可能错误）：

5×8=40，40-12=28，所以还剩28本。（正确，但如果是更复杂的问题，比如“书架有5层，每层有8本书，拿走12本后，又放了5本，还剩多少本？”，模型可能会直接算5×8-12+5=33，但如果中间步骤错了，结果也会错。）

思维链prompt：

请解决以下数学问题，先分解步骤，再给出答案：  
问题：一个书架有5层，每层有8本书，现在拿走12本，还剩多少本？  
步骤1：计算书架原本有多少本书；  
步骤2：计算拿走12本后剩下的数量。

输出结果（正确且清晰）：

步骤1：书架原本有5层×8本/层=40本；
步骤2：拿走12本后，剩下40本-12本=28本；
答案：还剩28本。

案例对比（逻辑推理）

普通prompt：

如果所有的鸟都会飞，而企鹅是鸟，那么企鹅会飞吗？

输出结果（可能错误）：

是的，企鹅会飞。（错误，因为企鹅不会飞，但模型根据“所有鸟都会飞”的前提，得出了错误结论。）

思维链prompt：

请解决以下逻辑问题，先分析前提，再得出结论：  
问题：如果所有的鸟都会飞，而企鹅是鸟，那么企鹅会飞吗？  
步骤1：分析前提是否正确；  
步骤2：根据前提推导结论。

输出结果（正确）：

步骤1：前提“所有的鸟都会飞”是错误的，因为企鹅是鸟，但不会飞；
步骤2：虽然根据前提“所有的鸟都会飞”和“企鹅是鸟”，可以推导出“企鹅会飞”，但由于前提错误，结论也错误。
结论：企鹅不会飞。

代码示例（Anthropic API）

如果你用Anthropic API调用Claude 3，可以这样写prompt：

from anthropic import Anthropic

anthropic = Anthropic(api_key="your-api-key")

prompt = """
请解决以下逻辑问题，先分析前提，再得出结论：  
问题：如果所有的鸟都会飞，而企鹅是鸟，那么企鹅会飞吗？  
步骤1：分析前提是否正确；  
步骤2：根据前提推导结论。  
"""

response = anthropic.messages.create(
    model="claude-3-opus-20240229",
    max_tokens=1000,
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)

print(response.content[0].text)

实战技巧3：上下文管理——多轮对话不“忘事”

问题：在多轮对话中，模型经常会忘记之前的上下文（比如用户之前提到的订单号、偏好），导致输出不一致。
解决方案：保留上下文信息，在每轮对话的prompt中加入之前的对话历史。

技巧细节

上下文管理的关键是将历史对话作为“上下文”传入prompt。具体来说，你需要：

  • 存储历史对话：比如用列表保存用户和模型的对话记录；
  • 截断历史对话：如果对话过长，需要截断（比如保留最近5轮），避免超过模型的Token限制；
  • 突出关键信息：比如在prompt中强调“用户之前提到的订单号是12345”。

案例对比

多轮对话场景：
用户：“我的订单还没到，订单号是12345。”
模型：“好的，我帮你查询一下订单12345的物流信息。”
用户：“它什么时候能到？”

普通prompt（不保留上下文）：

用户问：“它什么时候能到？”，请回复。

输出结果（错误）：

请问你指的是哪个订单？

上下文管理prompt（保留历史对话）：

用户之前的对话：  
用户：“我的订单还没到，订单号是12345。”  
模型：“好的，我帮你查询一下订单12345的物流信息。”  
现在用户问：“它什么时候能到？”  
请根据历史对话，回复用户的问题。

输出结果（正确）：

根据物流信息，订单12345预计明天（2024年5月10日）到达。

代码示例（LangChain）

LangChain是一个用于构建LLM应用的框架，它内置了上下文管理功能。以下是一个简单的示例：

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# 初始化模型和记忆
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4")
memory = ConversationBufferMemory()
conversation = ConversationChain(llm=llm, memory=memory)

# 第一轮对话
user_input1 = "我的订单还没到，订单号是12345。"
response1 = conversation.predict(input=user_input1)
print(f"模型回复1：{response1}")

# 第二轮对话
user_input2 = "它什么时候能到？"
response2 = conversation.predict(input=user_input2)
print(f"模型回复2：{response2}")

输出结果：

模型回复1：好的，我帮你查询一下订单12345的物流信息。
模型回复2：根据物流信息，订单12345预计明天（2024年5月10日）到达。

说明：

  • ConversationBufferMemory会保存历史对话；
  • ConversationChain会自动将历史对话加入prompt，无需手动处理。

实战技巧4：错误纠正——用“反馈prompt”修复模型输出

问题：模型有时会输出错误的信息（比如事实错误、逻辑错误），如何快速纠正？
解决方案：使用反馈prompt，告诉模型“哪里错了”“如何改”。

技巧细节

反馈prompt的核心是明确指出错误，并给出正确的示例。具体来说，你需要：

  • 指出错误：比如“你提到的‘企鹅会飞’是错误的，因为企鹅不会飞”；
  • 给出正确信息：比如“正确的说法是‘企鹅不会飞’”；
  • 要求修改：比如“请根据正确信息，重新生成内容”。

案例对比

原始prompt：

请介绍一下企鹅的特征。

输出结果（错误）：

企鹅是一种会飞的鸟，生活在南极地区，以鱼为食。

反馈prompt：

你之前介绍企鹅时，提到“企鹅是一种会飞的鸟”，这是错误的。正确的说法是“企鹅是一种不会飞的鸟”。请根据正确信息，重新生成内容。

输出结果（正确）：

企鹅是一种不会飞的鸟，生活在南极地区，以鱼为食。它们的翅膀已经退化，适合在水中游泳。

代码示例（OpenAI API）

import openai

openai.api_key = "your-api-key"

# 原始对话
original_prompt = "请介绍一下企鹅的特征。"
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": original_prompt}]
)
original_output = response.choices[0].message.content
print(f"原始输出：{original_output}")

# 反馈prompt
feedback_prompt = f"""
你之前介绍企鹅时，提到“企鹅是一种会飞的鸟”，这是错误的。正确的说法是“企鹅是一种不会飞的鸟”。请根据正确信息，重新生成内容。  
"""
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "user", "content": original_prompt},
        {"role": "assistant", "content": original_output},
        {"role": "user", "content": feedback_prompt}
    ]
)
corrected_output = response.choices[0].message.content
print(f"纠正后输出：{corrected_output}")

输出结果：

原始输出：企鹅是一种会飞的鸟，生活在南极地区，以鱼为食。
纠正后输出：企鹅是一种不会飞的鸟，生活在南极地区，以鱼为食。它们的翅膀已经退化，适合在水中游泳。

实战技巧5：个性化调整——根据任务类型定制prompt

问题：不同的任务类型（比如生成创意内容、生成技术文档、解决数学问题）需要不同的prompt，如何调整？
解决方案：根据任务类型，调整prompt的结构和风格。

技巧细节

不同任务类型的prompt调整方向：

  • 创意内容（比如故事、诗歌）：需要更开放的指令，鼓励模型发挥想象力（比如“请写一个关于未来城市的科幻故事，包含飞行汽车、智能建筑等元素”）；
  • 技术文档（比如代码注释、API文档）：需要更严谨的指令，明确格式要求（比如“请写一份Python函数的技术文档，包含函数功能、参数说明、返回值、示例代码，格式遵循Google风格指南”）；
  • 数学问题：需要用思维链，让模型逐步推理（比如“请解决以下数学问题，先分解步骤，再给出答案”）；
  • 客户服务：需要更友好的语气，保持上下文一致（比如“用户之前提到订单号12345，询问物流信息，请查询并回复”）。

案例对比（创意内容 vs 技术文档）

创意内容prompt：

请写一个关于未来城市的科幻故事，包含以下元素：  
- 飞行汽车；  
- 智能建筑（能自动调节温度、灯光）；  
- 环保能源（比如太阳能、风能）；  
风格：偏向奇幻，适合青少年阅读。

输出结果（示例）：

在未来的城市里，飞行汽车像鸟儿一样在天空中穿梭，智能建筑会根据阳光自动调节温度，街道两旁的路灯用太阳能供电。小明坐在飞行汽车里，看着窗外的景色，心里想：“未来的世界真美好！”

技术文档prompt：

请写一份Python函数的技术文档，函数功能是计算两个数的和，函数名是add。要求：  
- 包含“函数功能”“参数说明”“返回值”“示例代码”四个部分；  
- 格式遵循Google风格指南；  
- 语言严谨，避免歧义。

输出结果（示例）：

def add(a: int, b: int) -> int:
    """
    计算两个数的和。  

    函数功能：接收两个整数，返回它们的和。  

    参数说明：  
        a (int)：第一个加数；  
        b (int)：第二个加数。  

    返回值：  
        int：两个数的和。  

    示例代码：  
        >>> add(1, 2)  
        3  
        >>> add(5, 3)  
        8  
    """
    return a + b

实战技巧5：格式约束——用“模板”强制模型输出规范

问题：模型有时会输出不符合要求的格式（比如需要JSON格式，结果输出了段落），如何解决？
解决方案：使用格式模板，明确要求模型输出的格式。

技巧细节

格式约束的核心是用具体的模板，告诉模型“应该怎么输出”。具体来说，你需要：

  • 指定格式类型：比如“JSON”“列表”“表格”；
  • 给出示例：比如“请用JSON格式输出，包含‘标题’‘内容’‘作者’三个字段”；
  • 强制遵守：比如“必须严格按照示例格式输出，否则无效”。

案例对比

普通prompt：

请介绍一下苹果的特征。

输出结果（段落格式）：

苹果是一种常见的水果，颜色有红色、绿色等，味道酸甜，富含维生素C。

格式约束prompt：

请用JSON格式介绍苹果的特征，包含以下字段：  
- "名称"：水果名称；  
- "颜色"：常见颜色；  
- "味道"：口感描述；  
- "营养"：主要营养成分。

输出结果（符合要求）：

{
“名称”: “苹果”,
“颜色”: “红色、绿色”,
“味道”: “酸甜”,
“营养”: “维生素C、膳食纤维”
}

代码示例（OpenAI API）

import openai

openai.api_key = "your-api-key"

prompt = """
请用JSON格式介绍苹果的特征，包含以下字段：  
- "名称"：水果名称；  
- "颜色"：常见颜色；  
- "味道"：口感描述；  
- "营养"：主要营养成分。  
"""

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)

# 解析JSON输出
import json
output_json = json.loads(response.choices[0].message.content)
print(f"名称：{output_json['名称']}")
print(f"颜色：{output_json['颜色']}")
print(f"味道：{output_json['味道']}")
print(f"营养：{output_json['营养']}")

实战技巧6：性能评估——量化prompt效果的3种方法

问题：如何判断一个prompt的效果好不好？
解决方案：使用量化指标，从准确性、一致性、效率三个维度评估。

1. 准确性（Accuracy）

定义：模型输出的内容是否正确（比如事实是否准确、逻辑是否合理）。
评估方法：

  • 人工检查：邀请领域专家检查输出内容的准确性；
  • 自动检查：使用工具（比如FactCheck工具、逻辑推理工具）检查输出内容。

示例：对于“生成摘要”任务，可以用人工检查摘要是否包含了原文的关键信息，是否有错误。

2. 一致性（Consistency）

定义：模型对同一任务的输出是否一致（比如多次调用同一prompt，输出结果是否相同）。
评估方法：

  • 多次调用：调用模型10次，检查输出结果的一致性；
  • 统计分析：计算输出结果的重复率（比如有多少次输出是相同的）。

示例：对于“生成代码”任务，多次调用同一prompt，检查生成的代码是否一致。

3. 效率（Efficiency）

定义：模型生成输出的速度（比如响应时间）和资源消耗（比如Token数量）。
评估方法：

  • 响应时间：记录模型生成输出的时间；
  • Token数量：计算prompt和输出的Token数量（比如用OpenAI的Token计算器）。

示例：对于“生成文章”任务，比较不同prompt的Token数量，选择更简洁的prompt（减少成本）。

工具推荐

  • OpenAI Token Calculator：计算prompt和输出的Token数量（https://platform.openai.com/tokenizer）；
  • FactCheck工具：比如Google Fact Check Explorer（https://toolbox.google.com/factcheck/explorer）；
  • LangChain Evaluation：用于评估LLM应用的性能（https://python.langchain.com/docs/evaluation）。

实战技巧7：避坑指南——不要踩的5个prompt误区

误区1：过于冗长

  • 问题：prompt太长，模型无法处理（比如超过Token限制）；
  • 解决方案：保持prompt简洁，只包含必要的信息（比如去掉无关的背景信息）。

误区2：使用歧义词汇

  • 问题：prompt中的词汇有歧义（比如“好的”可以指“质量好”或“同意”）；
  • 解决方案：使用具体的词汇（比如“质量好”改为“无瑕疵”）。

误区3：没有格式要求

  • 问题：模型输出的格式不符合要求（比如需要JSON，结果输出了段落）；
  • 解决方案：明确指定输出格式（比如“请用JSON格式输出”）。

误区4：忽略上下文

  • 问题：多轮对话中，模型忘记之前的上下文；
  • 解决方案：保留历史对话，用LangChain等工具管理上下文。

误区5：没有反馈

  • 问题：模型输出错误，没有及时纠正；
  • 解决方案：使用反馈prompt，快速修复错误。

未来展望：prompt工程的下一个风口

随着AI技术的发展，prompt工程也在不断进化。未来，prompt工程的发展方向可能包括：

1. 自动prompt优化（Auto Prompt Engineering）

  • 定义：用LLM生成prompt（比如用GPT-4生成prompt）；
  • 示例：“请帮我生成一个用于生成摘要的prompt，要求包含指令、上下文、输入、输出格式。”

2. 智能上下文管理（Intelligent Context Management）

  • 定义：结合记忆网络（Memory Network），让模型自动管理上下文（比如记住用户的长期偏好）；
  • 示例：用户之前提到喜欢科幻小说，模型在生成推荐时，自动推荐科幻小说。

3. 跨模态prompt（Multimodal Prompt）

  • 定义：使用文本+图像/音频的prompt（比如“请根据以下图像，写一段描述”）；
  • 示例：上传一张猫的图片，prompt是“请写一段关于这只猫的描述”，模型生成描述。

4. 结合RAG的prompt（Retrieval-Augmented Generation）

  • 定义：先检索相关信息（比如从数据库中查询），再生成内容（比如“请根据以下检索到的信息，生成摘要”）；
  • 示例：生成关于“人工智能伦理”的文章时，先检索最新的研究论文，再生成内容。

总结：从“试错”到“系统”，做有逻辑的prompt设计者

提示工程不是“靠运气调prompt”，而是用科学的方法设计prompt。本文分享的10大技巧，从基础优化到高级引导，从上下文管理到错误纠正，覆盖了prompt工程的核心环节。

关键结论：

  • 清晰的指令是提升prompt效果的基础；
  • 思维链能让模型学会“思考”，解决复杂问题；
  • 上下文管理能保持多轮对话的一致性；
  • 反馈prompt能快速纠正模型的错误；
  • 量化评估能帮助你选择更好的prompt。

最后一句话：
prompt工程的本质是“与模型沟通”——你越了解模型的工作原理，越能写出有效的prompt。希望本文能帮你从“prompt使用者”变成“prompt设计者”，解锁LLM的潜力！

参考资料

  1. 《Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》（思维链论文）；
  2. OpenAI Prompt Engineering Guide（OpenAI官方指南）；
  3. Anthropic Claude Prompt Engineering Tips（Anthropic官方技巧）；
  4. 《Prompt Engineering for Generative AI》（书籍）；
  5. LangChain Documentation（LangChain文档）。

附录：prompt模板集合（GitHub）

本文中的所有prompt示例，都可以在我的GitHub仓库中找到：
https://github.com/your-username/prompt-engineering-templates

仓库包含：

  • 基础优化prompt模板；
  • 思维链prompt模板；
  • 上下文管理prompt模板；
  • 错误纠正prompt模板；
  • 格式约束prompt模板。

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