深入理解大模型提示词工程

# 深入理解大模型提示词工程 提示词工程（Prompt Engineering）是与大语言模型交互的艺术和科学。在这篇文章中，我们将深入探讨如何编写有效的提示词，以提升模型输出的质量和可控性。 --- ## 什么是提示词工程？ 提示词工程是指设计和优化输入给 AI 模型的文本提示，以获得期望输出结果的过程。 这不仅仅是“怎么问”，更是“怎么设计上下文、目标、风格”。 --- ## 核心原则 1. **明确性** 提示词应该清晰具体，避免歧义。 2. **具体性** 尽量给出详细上下文，例如角色、场景、风格。 3. **结构化** 使用结构化格式（如列表、步骤、Markdown）有助于模型理解意图。 --- ## 实践技巧 - 🧠 **角色扮演**：让模型以特定身份（如医生、诗人）回答问题 - 📄 **提供范例**：给出输入与输出示例，提升输出一致性 - 🪜 **分步骤引导**：将复杂任务拆分为多个明确步骤 - 🚫 **设置限制**：通过“不得包含…”、“必须包括…”提高可控性 --- ## 示例 **普通提示：** > 给我一段关于人工智能的介绍。 **优化后提示：** > 你是一名科技记者，请用简洁易懂的语言，撰写一段 150 字的人工智能科普介绍，使用 Markdown 格式，面向中学生。 --- ## 总结 提示词工程不仅是与 AI 模型交流的“语言艺术”，更是一种全新的交互范式。 通过不断练习和实验，我们可以把 AI 当作一个有力的创作和工作助手，释放无限潜力。