（上篇）

• 什么是提示工程？

• Prompt有什么用？

• Prompt Engineering 包含哪些内容

• Prompt的构造

• Prompt案例：

  （下篇）

• Prompt的原理：

• Prompt的特点：

• Prompt有什么意义

• Prompt的未来发展与挑战

什么是提示工程？

Prompt一词，在英语中主要用作动词、形容词、名词和副词，主要意思包括“促使，导致；鼓励，提示；迅速的，立刻的；准时地”等。

在人工智能的语境下，Prompt特指用于触发和引导人工智能语言模型生成特定输出的文本或语句片段。在使用生成式模型（如GPT）时，用户会提供一个简短的提示（prompt），然后模型根据这个提示生成相应的文本。

Prompt的内容可以是问题、描述、关键词、上下文等，用来引导模型产生特定主题或内容的文本。例如“讲个笑话”、“用Python编个贪吃蛇游戏”等。这些指令可以是单词、短语、问题或完整的句子，用于指导模型生成特定的回答、文本、摘要或其他输出，本质上就是用户发给大模型的指令。

因此提示工程也叫「指令工程」，英文「Prompt Engineering」，Prompt Engineering（提示工程）是指设计和构建用于指导大语言模型生成文本的有效提示（prompt）的过程。个人认为Prompt就是使用自然语言把问题描述清楚的一种能力。

Prompt有什么用？

在使用生成式模型（如GPT）时，良好的Prompt 可以帮助用户更好地控制模型生成的文本内容，使生成的文本更加符合用户的预期。用户可以更有效地利用大型语言模型生成符合需求的文本，并提高生成文本的质量和可控性。总结下来有如下几个方面的作用：

1. 提升模型表现：通过设计巧妙的Prompt，可以更好地引导模型生成符合用户需求的文本或回答。这不仅可以提高模型的准确性，还能使模型的表现更加贴近人类的思维和表达方式。

2. 增强模型灵活性：Prompt允许用户以不同的方式指导模型，从而实现对不同任务和场景的灵活适应。这使得模型能够处理更加复杂和多样的任务，提高了其实际应用价值。

3. 促进模型可控性：通过设计特定的Prompt，可以实现对模型输出内容的有效控制。这有助于避免模型生成不恰当或有害的内容，提高了模型的道德和安全性。

4. 推动人工智能创新：Prompt的出现为人工智能领域带来了新的研究方向和应用场景。研究人员可以通过不断优化Prompt设计，探索新的模型架构和应用方法，推动人工智能技术的不断创新和发展。

5. 降低使用门槛：对于非专业人士来说，通过调整Prompt而不是修改模型，可以更容易地利用人工智能进行各种应用。这降低了人工智能技术的使用门槛，使得更多人能够享受到人工智能带来的便利。

综上所述，Prompt的出现不仅提升了人工智能模型的表现和灵活性，还增强了模型的可控性，推动了人工智能领域的创新和发展，并降低了技术的使用门槛。

Prompt Engineering 包含哪些内容

Prompt Engineering 包括以下方面：

1. Prompt设计：选择合适的提示内容，包括问题、描述、关键词、上下文等，以引导模型生成特定主题或内容的文本。设计良好的提示可以提高模型生成文本的质量和准确性。

   
   

2. Prompt调优：通过调整和优化提示内容，使其更具有引导性和表达力。这可能涉及到尝试不同的提示组合、长度、语言风格等方面的调整，以获得最佳的生成效果。

   
   

3. Prompt分析：分析不同提示对生成文本的影响，了解模型如何理解和回应不同的提示。这可以帮助用户更好地理解模型的行为和性能，从而优化提示的设计。

   
   

4. Prompt交互：与模型交互，根据生成的文本结果不断调整和改进提示。这种交互式的过程可以帮助用户更好地理解模型的特点和局限性，并指导下一步的提示工程工作。

Prompt的构造

通常一个Prompt包含但不限于以下几个方面：

1. 角色：给 AI 定义一个最匹配任务的角色，比如：「你是一位软件工程师」「你是一位小学老师」

2. 指示：对任务进行描述

3. 上下文：给出与任务相关的其它背景信息（尤其在多轮交互中）

4. 例子：必要时给出举例，学术中称为 one-shot learning, few-shot learning 或 in-context learning；实践证明其对输出正确性有很大帮助

5. 输入：任务的输入信息；在提示词中明确的标识出输入

6. 输出：输出的格式描述，以便后继模块自动解析模型的输出结果，比如（JSON、XML）

Prompt案例

1、运营文案 Prompt

2、软件工程师单元测试Prompt

3、产品经理进行竞品分析的Prompt

4、HR招聘 Prompt