Prompt 工程：与大模型高效交互

Prompt工程是设计和优化与大语言模型交互的提示词的艺术，本章节介绍如何创建有效的提示词以获得期望的输出。

1. Prompt 基本结构

1.1 核心组成部分

一个有效的Prompt通常包含以下要素：

• 角色设定：为模型指定角色，如"你是一名资深程序员"、"你是专业英语教师"
• 任务描述：明确要求模型完成的任务，如"请解释这个概念"、"分析这篇文章"
• 上下文信息：提供相关背景信息或输入数据
• 输出格式：指定期望的输出形式，如"用JSON格式输出"、"分三点回答"
• 约束条件：设定限制条件，如"回答不超过300字"、"使用通俗易懂的语言"

1.2 基础Prompt示例

角色：数据分析师
任务：分析以下销售数据并给出三个改进建议
数据：今年第一季度销售额同比下降15%，其中线上销售下降20%，线下销售下降5%
输出格式：每个建议用bullet point列出，包含具体可行的措施
约束：建议要具体，不超过200字

2. 提示词设计技巧

2.1 清晰明确的指令

• 使用明确的动词（解释、总结、分析、生成等）
• 避免模糊表述
• 设定清晰的输出边界

示例对比：

不好的Prompt：

讲一下人工智能

好的Prompt：

用不超过300字，向小学生解释什么是人工智能，使用两个生活中的例子

2.2 提供示例

通过包含输入-输出示例，引导模型生成更准确的结果，这种方法称为"few-shot learning"。

任务：将产品描述转换为产品标签
示例1：
描述：这是一款超薄笔记本电脑，续航10小时，适合商务办公
标签：轻薄本、商务、长续航

示例2：
描述：这是一款游戏笔记本，配备RTX4080显卡，165Hz屏幕
标签：游戏本、高性能、高刷新率

现在，请将以下描述转换为标签：
描述：这款平板电脑适合阅读和记笔记，配备触控笔，电池续航长达12小时

2.3 逐步推理

对于复杂问题，引导模型逐步思考，提高答案准确性。

请解决这个数学问题：一个商店以300元的价格卖出一件商品，利润率为20%，求这件商品的成本价。

步骤：
1. 明确已知条件
2. 设定变量
3. 列出方程
4. 解方程
5. 得出答案

3. 高级Prompt技术

3.1 Chain-of-Thought (CoT)

引导模型生成思考过程，适合复杂推理任务。

问题：一个仓库有850个箱子，运走了150个后，又运来了300个，现在仓库有多少个箱子？
请先思考，再给出答案。
思考过程：

3.2 自我纠正

要求模型检查自己的输出并改进。

请写一篇关于气候变化的200字短文。写完后，请检查是否有科学错误或不准确的地方，并修正。

3.3 思维框架

为复杂任务提供结构化的思考框架。

使用SWOT分析框架，评估在小县城开一家精品咖啡店的商业前景：

Strengths:
Weaknesses:
Opportunities:
Threats:

4. 常见任务的Prompt模板

4.1 文本摘要

请总结以下文章，要点包括：1）主要论点；2）关键数据；3）核心结论。摘要不超过原文长度的三分之一，语言简明扼要。

[文章内容]

4.2 代码生成

请用Python编写一个函数，实现以下功能：
1. 输入：一个字符串列表
2. 输出：每个字符串出现的次数（字典格式）
3. 要求：考虑性能，使用高效算法
4. 包含详细注释

4.3 翻译

请将以下英文文章翻译成中文，要求：
1. 保持原文意思准确
2. 使用流畅的中文表达
3. 保留专业术语的准确翻译
4. 保持段落结构不变

[英文文章]

5. 不同模型的Prompt差异

5.1 OpenAI模型

• 支持复杂指令和少样本学习
• 对格式要求相对宽松
• 支持system prompt设置系统级行为

5.2 开源模型

• 某些模型可能需要更具体的指令
• 可能需要更多示例来引导
• 性能可能随模型大小和训练数据变化

6. Prompt评估与优化

6.1 评估指标

• 准确性：回答是否符合事实
• 相关性：输出是否切题
• 完整性：是否覆盖所有要求
• 一致性：多次调用结果是否一致

6.2 A/B测试

尝试不同版本的Prompt，比较结果质量。

版本A：
请解释量子计算

版本B：
请用通俗易懂的语言，通过类比解释量子计算的基本原理，适合对物理学了解不多的读者

7. 最佳实践

1. 简洁明了：避免冗余，保持指令清晰
2. 迭代优化：不断测试和改进Prompt
3. 结构化输入：使用明确的分隔符和格式
4. 设置期望：明确告诉模型你想要什么
5. 使用限定词：精确描述要求（如"准确"、"详细"、"简洁"）

8. 工具与资源

• Prompt共享平台：

  • PromptBase
  • FlowGPT
  • Awesome ChatGPT Prompts

• 开发工具：

  • LangChain
  • Promptflow
  • LangSmith

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Prompt工程是一项需要实践和经验的技能，随着模型的发展，最佳实践也在不断演变。持续学习和实验是掌握这一技能的关键。