AI提示工程(Prompt Engineering)高级技巧详解

提示工程是与大型语言模型(LLM)高效交互的关键技术，精心设计的提示可以显著提升模型输出的质量和相关性。以下是经过验证的详细提示工程技巧，结合了最新研究和实践案例：

一、基础设计原则

1. 清晰明确原则

   • 避免模糊不清的指令，明确指出期望的结果。例如：

     • 差：“写点关于狗的东西”
     • 优：“写一篇关于金毛寻回犬性格特点和训练技巧的200字短文，使用专业兽医语气”

   • 使用具体数字限定输出要求，如"列出5个步骤"、“用3句话总结”

2. 结构化分解

   • 对于复杂任务，将提示分解为多个步骤。例如：

     1. 用一句话总结下面的文本
     2. 将该摘要翻译成英语
     3. 列出摘要中的所有专有名词
     ```:cite[1]
     

   • 使用分隔符(如"“”"或XML标签)明确划分提示的不同部分

3. 上下文提供

   • 为模型提供足够的背景信息。例如写作提示：
     “假设你是一位有10年经验的Python开发者，正在指导新人学习装饰器。请解释@staticmethod装饰器的使用场景，并提供一个实际项目中的使用示例”

二、高级提示策略

1. Few-sh