Prompt Engineering 完全指南: 6大经典策略,助你精准驾驭AI模型

在与大语言模型(LLM)交互时,如何设计合适的提示词(Prompt)是获得理想输出的关键。本文将介绍6个经过实践验证的 Prompt Engineering 策略,帮助你提升与 AI 模型的交互效果。

策略一:编写清晰的指令

大语言模型并不能读懂人的心思。如果你想要简洁的回答,就要明确要求;如果需要专业级的内容,也要清楚指出。指令越明确,得到理想输出的可能性就越大。

具体方法:

1. 1. 提供详细的上下文

较差的提示:如何在Excel中求和?
更好的提示:如何在Excel中对一行美元金额求和?我希望对整个表格的每一行都自动计算,并在最右边的"Total"列显示总计。

1. 1. 指定输出的格式和长度

较差的提示:介绍下太阳系。
更好的提示:用3个段落介绍太阳系,第一段概述,第二段介绍行星构成,第三段说明其特点。每段不超过50字。

策略二:提供参考文本

模型在回答专业问题时可能会产生幻觉。提供可靠的参考文本,就像给学生准备考试资料一样,可以帮助模型生成更准确的答案。

示例用法:

系统提示:使用三引号内的参考文章回答问题。如果找不到答案,请回复"在文章中未找到相关信息"。

用户提示:"""<插入参考文章内容>"""
问题:<插入具体问题>

策略三:将复杂任务分解为子任务

就像软件工程中的模块化设计一样,将复杂的提示任务分解为简单的子任务通常能获得更好的效果。

实践建议:

1. 1. 使用分类来识别最相关的指令

2. 2. 对于需要长对话的应用,定期总结之前的对话

3. 3. 分段处理长文档,递归构建完整摘要

策略四:给模型思考时间

就像人类解决复杂问题需要时间思考一样,让模型通过"思维链"(Chain of Thought)推理往往能得到更可靠的答案。

示例实现:

系统提示:解答问题前,先逐步列出解题思路。

用户:17 乘以 28 等于多少?

助手:让我一步步思考:
1. 先计算 17 x 20 = 340
2. 再计算 17 x 8 = 136
3. 最后 340 + 136 = 476

所以 17 x 28 = 476

策略五:使用外部工具

模型也有其局限性,某些任务可以通过外部工具来补充:

• • 使用基于 embeddings 的搜索实现高效的知识检索

• • 使用代码执行来进行精确计算

• • 调用特定的外部函数来扩展功能

代码示例:

def calculate(expression):
    """执行数学计算"""
    return eval(expression)

response = completion(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "user", "content": f"计算结果是多少: {expression}"},
        {"role": "assistant", "content": f"让我使用 Python 计算:\n结果是 {calculate(expression)}"}
    ]
)

策略六:系统性测试

要确保提示词的改进是真实有效的,需要进行系统性的测试:

测试建议:

• • 使用具有代表性的样本

• • 收集足够多的测试用例

• • 建立自动化的评估流程

总结

高质量的 Prompt Engineering 需要:

• • 编写清晰的指令

• • 提供相关的参考信息

• • 合理分解复杂任务

• • 给予模型思考时间

• • 善用外部工具

• • 系统性测试验证

掌握这些策略,并结合实际应用场景灵活运用,将帮助你更好地发挥 AI 模型的潜力。

参考资源

• • OpenAI API 文档

• • OpenAI Cookbook

• • OpenAI Evals 开源框架

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学起来吧，提示词！！