“ 提示词工程是用户与大模型交流的桥梁，提示词的好坏直接影响到模型的效果。”

在大模型应用开发中，所有的操作最终的结果都是拼接成提示词输入给大模型，因此可以说提示词是大模型应用的核心。

因此，而诞生了一项叫做提示词工程的技术，提示词工程是与大模型交互的核心技术，旨在通过设计和优化输入提示词，充分释放大模型的潜力。提示词工程将大模型视为一个任务执行者，通过明确的指令和上下文信息，引导其完成特定任务。

提示词工程

提示词工程的关键在于将大模型作为一个智能助手，通过输入提示词，帮助其理解任务目标，处理输入数据并生成符合需求的输出。

提示词的主要功能：

1. 任务描述：通过自然语言明确任务目标，如帮我写一个rag应用案例代码

2. 上下文提供：为大模型提供背景信息，如任务场景，输入数据的格式等，帮助其更好地理解任务。

3. 输出引导：通过指定输出格式(如json，markdown)或风格(如简约，严谨)，确保生成结果符合预期。

虽然说提示词说起来好像很简单，一个字一句话都可以成为提示词；但要想按照具体的业务需求写好一个提示词却好像远没有那么简单。

也就是说写提示词很简单，但写好提示词很难。

而在真实的业务实践中，根据不同的业务场景，提示词也被总结出了一些写作模版；这些模板或许不是最好的，但肯定是经过实践检验的，能够适应大部分业务场景。

提示词工程的框架与方法

提示词工程通常采用结构化框架，如ICIO、BORE等，帮助设计高效提示词。例如：

• ICIO框架：包括指令（Instruction）、背景（Context）、输入数据（Input Data）和输出引导（Output Indicator）。适用于文本生成、代码重构等任务。
• 链式思维（Chain-of-Thought）：引导大模型逐步推理，适合复杂逻辑任务，如数学计算或医学诊断。

提示词可以说是能够应用于大模型的方方面面，不论是懂技术的开发人员，还是不懂技术的使用人员，学好提示词的编写是使用大模型的必备能力之一。

提示词的有效性依赖五大核心要素，缺一不可：

1. 指示（Instructions）：明确模型要执行的具体动作，如 “总结”“分析”“生成”“翻译”；
2. 上下文（Context）：提供任务相关的背景信息，如 “基于 2024 年中国宠物经济报告”“用户是刚毕业的大学生”；
3. 例子（Examples）：展示预期输出风格或格式，尤其适用于复杂任务（如 “参考示例‘好评：口感细腻，甜度适中’，标注以下评论的情感倾向”）；
4. 输入（Input）：用户的原始需求或待处理内容，如 “以下是某产品的用户反馈文本”；
5. 输出（Output）：指定结果的形式，如 “输出表格”“分 3 点回答”“控制在 500 字内”。

提示词工程的优化与迭代

提示词工程强调通过不断优化提示词，提高大模型的输出质量。例如：

• 明确性：指令清晰无歧义。
• 简洁性：避免冗余信息。
• 结构化：使用格式化输出便于解析。

通过提示词工程，大模型可以从一个“工具”转变为一个“智能助手”，在多种场景中提供高效、准确的解决方案。

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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
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• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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