什么是提示工程？

提示工程（Prompt Engineering）是通过精心设计的文本输入（即提示词）来引导生成式人工智能模型产生特定、高质量输出的技术。其核心思想是为模型提供清晰的上下文和指令，以更准确地理解用户意图并生成相应回答。以下是关键要点：

核心概念

• 定义：提示工程是优化用户输入信息的过程，旨在从大模型中精准“抽取”所需知识或信息。它被称为AGI时代的“软件工程”，是适应AI时代的基本技能。
• 作用：通过设计有效的提示词，可显著提升模型性能、输出质量及任务执行效率。例如，将模糊需求（如“生成代码”）转化为具体指令（如“用Python生成九九乘法表”）能直接获得目标结果。

技术特点

• 低门槛高落地难度：虽然基础提示词简单（如“讲个笑话”），但复杂场景（如企业级应用）需结合RAG、Agent等技术解决幻觉、专业性和时效性问题。
• 方法论：包括指令设计、上下文优化、小样本学习等，部分案例已提炼出可复用的最佳实践。

学习资源

以下资源可帮助系统学习提示工程：

• 视频教程：
  • 1小时提示词工程从入门到精通（涵盖Python入门、AI开发环境等）
  • 一小时彻底掌握提示工程（含实战案例）
• 文档与项目：
  • PromptingGuide.ai（开源项目，含指南、论文、代码示例）

如何学习提示工程？

视频教程资源

B站上有多套系统化的视频教程，适合不同学习节奏和深度需求：

• 快速入门：推荐《零基础1小时入门，全网最详细的提示词工程教程》，适合快速建立基础认知。
• 系统学习：《2025吃透提示词工程全套视频教程》 和《B站最全最细的提示词工程全套教程》 分别提供15天和7天的学习计划，包含课件代码和实战案例。
• 深度实战：《2小时彻底玩转提示词工程》 和《全B站讲的最好的提示词工程教程》 侧重实战技巧，如代码生成、调试等场景应用。

文档与项目资源

• 综合知识库：GitHub项目《Prompt Engineering Guide》 是权威资源库，包含指南、论文、代码示例及主流模型案例（如ChatGPT、Gemini等），适合长期参考。
• 开源项目：提示词工程指南网站（如PromptingGuide.ai） 提供可下载的文档和代码，支持实操演练。

书籍推荐

1. 《深度对话GPT-4——提示工程实战》
   这本书通过展示与GPT-4的深度对话，精心梳理了一系列重要的提示工程实践秘诀。它从大语言模型的起源讲起，一步步教您如何写好提示词，并结合市场热点用丰富的案例展示GPT-4的强大功能，最后还会教您使用Azure OpenAI Studio开发应用，构建企业级的AI生态系统。
2. 《人人都是提示工程师》
   这本书从NLP（自然语言处理）模型的原理介绍开始，详细讲解了在办公、图像处理、软件开发、电商、金融等多个领域如何应用提示词，并提供了大量实例说明，非常适合希望将提示词技巧应用于实际工作场景的读者。
3. 《AI提示工程——基础 •应用•实例》
   由万欣、角志浩、徐栋合著，电子工业出版社出版。本书系统探讨了AI提示工程在各领域的应用，内容涵盖基础理论到实际案例，是系统学习提示工程的实用指南。
4. 《Prompt魔法：提示词工程与ChatGPT行业应用》
   这本书的读书心得和摘录中探讨了AIGC如何引发生产效率革命等深刻话题，内容涉及ChatGPT/GPT-4、文心一言、Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E3等多个主流工具，适合希望了解提示工程在行业前沿应用的读者。

学习建议

1. 先视频后文档：通过视频建立直观理解，再结合文档深化理论。
2. 实践驱动：利用教程中的代码案例和开源项目动手练习，如优化提示词生成算法。
3. 持续迭代：关注前沿技术（如RAG、Agent），保持知识更新。

提示工程实战指南

核心原则

1. 指令明确化：避免模糊需求（如“写文章”），需明确输出格式（如“用初中生语言写300字科普文”）、受众（如“五年级小学生”）和场景（如“课堂教案”）。
2. 上下文补充：通过背景信息（如行业术语表）或参考样例（如风格模板）缩小模型生成范围。
3. 分步拆解：复杂任务需拆解为多轮提示（如先生成大纲再填充内容），配合迭代优化（如基于反馈调整关键词）。

实战步骤

1. 需求分析：
   • 定义目标（如“生成电商产品描述”）。
   • 识别约束条件（如“禁用促销话术”“突出环保材质”）。
2. 提示设计：
   • 基础模板：角色+任务+要求（例：“作为资深文案师，为登山鞋撰写3条卖点，每条不超过20字”）。
   • 进阶技巧：
     • 少样本学习：提供1-2个优质样例作为参考。
     • 反向提示：明确禁止内容（如“避免使用‘顶级’‘最佳’等绝对化词汇”）。
3. 测试与迭代：
   • 生成后评估：检查准确性、风格一致性及逻辑漏洞。
   • 优化方向：调整关键词密度、增加结构化指令（如“分点列出”）或补充上下文。

行业应用案例

• 电商领域：
  • 提示词：“为智能手表生成5条社交媒体文案，突出健康监测功能，语言活泼，带emoji表情。”
  • 优化点：限定平台特性（如“适配抖音短视频”）。
• 内容创作：
  • 提示词：“根据《碳中和白皮书》摘要，写一篇面向企业高管的简报，重点说明技术路径与投资回报。”
  • 关键：引用权威数据并简化专业术语。

避坑指南

• 避免过度依赖：提示工程需结合人工审核（如事实核查）。
• 跨场景适配：不同模型（如ChatGPT vs. 文心一言）对提示的敏感度差异大，需针对性测试。
• 伦理风险：禁止生成误导性内容（如虚假医疗建议）。

提示工程本质是“人机协作”的艺术：通过精准指令释放模型潜力，同时保持人类对输出的掌控权。