【必藏】Prompt工程完全指南:从零基础到高手,让AI大模型效率翻10倍
文章系统介绍大模型Prompt工程,从定义、类型到结构组成和编写技巧,涵盖多种Prompt类型及实用模板。提供清晰具体、明确身份等技巧,针对不同场景给出示例,并指出常见错误如提问宽泛、缺乏上下文等。强调良好Prompt能极大提升模型生成质量,是"驯服大模型"的关键技能。
Prompt 是引导大语言模型(如 Qwen、DeepSeek、ChatGPT、Claude、Gemini 等)进行任务的指令或输入内容。良好的 Prompt 能极大提升模型生成结果的质量、准确性和稳定性。下面从基础到进阶,系统介绍 Prompt 的定义、类型、结构、编写技巧与案例。
一、什么是 Prompt?
Prompt 是你输入给 AI 的文字、问题、任务描述或背景信息,目的是让 AI 按照你的意图输出所需的结果。它就像与 AI 对话时提出的“指令”。
二、Prompt 的类型(按任务类型划分)
类型 | 说明 | 示例 |
---|---|---|
指令型(Instructional) | 给出明确命令 | “写一封道歉信” |
填空型(Completion) | 给定部分内容,AI 续写 | “Once upon a time, there was a dragon who…” |
问答型(Q&A) | 提出问题,模型回答 | “牛顿第一定律是什么?” |
转化型(Transformation) | 内容转换 | “把这段话翻译成英语” |
角色扮演型(Roleplay) | 指定角色或身份 | “你现在是英语老师,请解释这个语法点” |
链式思维(Chain-of-Thought) | 要求 AI 逐步推理 | “请一步步思考并回答:…” |
Few-shot Prompting | 给几个示例引导模型学习格式或逻辑 | 见下文案例 |
Zero-shot Prompting | 不给例子直接提问 | “请写一篇关于 AI 的科普文章” |
三、Prompt 的结构组成
优秀的 Prompt 通常包括以下组成部分:
- 角色设定(Role)
设定 AI 的身份,比如“你是资深程序员”、“你是医生”等。 - 任务描述(Task)
明确说明你要 AI 做什么。 - 输入数据(Input)
提供 AI 所需的数据、背景或上下文。 - 输出要求(Output Format)
明确输出格式,如“用Markdown表格输出”,“用 JSON 返回结果”。 - 示例(Examples)
用 few-shot 方式展示几组输入输出,帮助 AI 学习模式。
四、Prompt 编写技巧
✅ 1. 清晰具体
- ❌ 写一篇文章
- ✅ 写一篇800字的中文文章,主题是“人工智能如何改变医疗”,包括3个应用场景。
✅ 2. 明确身份
-
“你现在是资深Python开发者,请...”
✅ 3. 限制输出格式
-
“请返回JSON格式,包含字段title、summary和keywords。”
✅ 4. 给示例(Few-shot)
输入:苹果 输出:A sweet red fruit, commonly eaten raw.输入:香蕉 输出:A long yellow fruit, rich in potassium.输入:橘子 输出:
✅ 5. 使用链式思维(CoT)提示推理步骤
-
“请一步步分析你的推理过程,最后再给出答案。”
✅ 6. 多轮交互中维护上下文
- 可以让 AI 总结前文内容、记住对话角色等。
五、常见 Prompt 模板
📄 文案写作类
你是一个专业的市场文案撰写者。请为以下产品撰写一段广告文案,风格轻松幽默,控制在100字以内。产品名称:ChatGPT Plus
🤖 技术问题解决类
你是资深的Python程序员。请帮我分析下面这段代码出现了什么问题,并提供修复建议。代码:```pythondef divide(a, b): return a / bprint(divide(10, 0))
📊 数据分析类
python-repl你是专业的数据分析师。根据以下销售数据,分析趋势,并用Markdown格式输出3个关键结论。数据如下:...
🎯 翻译与润色类`请将下面这段英文翻译成中文,要求保留技术术语并确保语句通顺自然:“Transformer-based models have revolutionized NLP.”```
六、进阶提示技巧(Advanced Prompting)
- 提示压缩(Prompt Compression):使用更短语义更清晰的表达,节省 token。
- 使用系统提示(System Prompt):在 API 调用或部分工具中,可以用 system prompt 设定长期行为。
- 使用工具 / 插件 / 模板组合 Prompt:如 LangChain 的 PromptTemplate。
- 避免幻觉(Hallucination):通过加入“不要编造事实”或“只基于提供的内容回答”降低幻觉概率。
- 自动化生成 Prompt(Prompt Generator):用于规模化任务,如批量写邮件、文章摘要等。
七、常见 Prompt 编写错误
错误 | 说明 | 修正 |
---|---|---|
太宽泛 | “帮我写一段文案” | 限定主题、风格、长度等 |
缺乏上下文 | 提问没提供背景数据 | 明确给出上下文 |
无输出格式 | 得到的是自由文本,难处理 | 明确“用 JSON 输出”等 |
任务不一致 | 多个目标混在一起 | 拆分为多轮或子任务 |
八、工具推荐
工具 | 用途 |
---|---|
PromptPerfect | Prompt 优化与重写 |
FlowGPT | 社区共享 Prompt |
PromptBase | 购买/出售高质量 Prompt |
LangChain PromptTemplate | Python 中模块化 Prompt 结构 |
九、结语
Prompt 是“提问的艺术”,写得好就能“驯服大模型”,提升 10 倍效率。建议你:
- 多看优秀的 Prompt 示例
- 多实验(改词语、改结构)
- 多积累(构建自己的 Prompt 库)
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