提示工程基础


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提示工程个人笔记

https://www.promptingguide.ai/zh

一、核心认知(AI沟通必修课)

1. 什么是提示工程?

  • 本质:优化与LLM(大语言模型)沟通的学科,通过精准提示词让AI高效完成任务,摸清其能力边界
  • 通俗说:教AI“听话”的技巧,减少答非所问

2. 适用人群&价值

人群 核心价值 场景示例
研究人员 提升AI复杂任务(推理/问答)能力 优化算术推理、专业问答
开发人员 实现AI与工具/系统对接 设计AI接口提示词、开发应用
普通用户 提高日常使用效率(少返工) 写文案、总结、查资料

3. 核心价值

  • ✅ 让AI精准响应;✅ 补AI短板(赋能);✅ 保AI安全(规避有害内容)

二、提示词设计基础(精准指令说明书)

1. 核心构成(3要素缺一不可)

  • 明确指令:告诉AI“做什么”(总结/翻译/分类)
  • 上下文:背景、限制(中文/不超3句)
  • 可选示例:复杂任务用,帮AI理解预期

2. 标准模板(直接套用)

模板1:基础指令式(简单任务)

[指令] + [限制条件]
例:翻译“天空是蓝色的”,简洁易懂,不额外解释

模板2:问答式(答疑/查知识)

Q: [问题]? A: (新模型可省略Q/A,直接提问)
例:Q: 提示工程核心要素?A: / 提示工程核心要素?

模板3:带示例式(复杂任务)

[示例1:输入→输出] + [示例2:输入→输出] + [新任务输入→]
例:苹果→水果;胡萝卜→蔬菜;香蕉→

3. 避坑:反面vs优化

原始(无效) 优化(有效) 关键改进
天空是 完善句子,补充两种场景:天空是 加指令+限制
翻译“Hello” 把“Hello”翻译成中文口语,只输出结果 明确场景+输出要求
定情绪:这部电影真差 情绪分类(正/负):这部电影很棒→正;这部电影真差→ 加示例+分类标准

三、聊天模型角色玩法(3角色定人设)

角色 作用 必需? 示例用法
system(系统) 定人设、语气、规则 可选 亲切小学老师,回答简洁,用中文
user(用户) 提具体需求/输入内容 必需 3句话解释提示工程,适合小学生
assistant(助手) AI响应(可手动设示例) 可选 提示工程就像教AI听话的技巧~

✅ 技巧:system定规则+user提需求,避免AI跑偏

四、核心提示技术(覆盖90%场景)

1. 零样本提示(直接指令,无示例)

  • 适用:简单任务(问答、总结、基础翻译)
  • 逻辑:AI懂通用知识,直接说需求
  • 例:总结“提示工程是优化AI沟通的学科”,不超10字

2. 少样本提示(给示例,让AI学)

  • 适用:复杂任务(分类、格式转换、专业任务)
  • 逻辑:AI通过示例快速学规则
  • 例1(情感分类):这道菜太美味了→正;服务真糟糕→负;剧太精彩→正;店环境差→(输出:负)
  • 例2(数字转大写):1→壹;2→贰;3→叁;4→(输出:肆)
  • 技巧:示例2-3个足够,格式统一

五、模型参数调整(调节旋钮)

1. 核心参数速查表

参数名称 作用 数值范围 场景用法
Temperature(温度) 控制确定性/随机性 0-1 精准任务(问答)→0.1-0.3;创意(文案)→0.7-1.0
Top_p(核采样) 控制选词范围(与温度二选一) 0-1 严谨答案→0.1-0.3;多样输出→0.7-1.0
Max Length(最大长度) 限制token数(1token≈1汉字) 任意整数 避免冗长→小值(100);长文→大值(2000)
Stop Sequences(停止序列) 触发停止的关键词 字符串 列10项→设“11.”;对话→设“用户:”
Frequency Penalty(频率惩罚) 按重复次数罚(次数越多罚越重) -2-2 避重复→0.5-1.0;专业报告→0-0.2
Presence Penalty(存在惩罚) 按是否出现罚(出现即罚) -2-2 多样表达→0.7-1.0;聚焦主题→0-0.3

2. 黄金法则

  • 二选一:温度/Top_p 选一个;频率/存在惩罚 选一个
  • 微调优先:数值跨度别太大(如0.3→0.5,非0.1→1.0)
  • 先调提示词,再调参数

六、核心总结

1. 核心3句话

  • 提示工程核心:指令明确+信息完整+参数适配
  • 技术选择:简单→零样本,复杂→少样本
  • 优化逻辑:先调提示词,再调参数

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