在人工智能技術(shù)的快速發(fā)展中，Prompt Engineering（提示工程）作為一個(gè)重要的概念，已經(jīng)越來(lái)越受到關(guān)注。

那么，什么是提示工程呢？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，提示工程是指通過(guò)向大型語(yǔ)言模型（LLM）提供精確的指令，來(lái)獲得所需的輸出結(jié)果。

在我們與OpenAI的模型（如 DeepSeek、ChatGPT）進(jìn)行對(duì)話時(shí)，往往我們只是輸入簡(jiǎn)單的問(wèn)題，系統(tǒng)便給出回答。

乍一看，這似乎是件很簡(jiǎn)單的事情，但其實(shí)背后有著一套科學(xué)的原理。掌握這些原理，能幫助我們更好地與AI進(jìn)行互動(dòng)，得到更符合需求的輸出。

在這篇文章中，我將為大家介紹提示工程的基本原理，并通過(guò)實(shí)際示例幫助大家掌握如何提升提示效果。

一、明確和具體的提示

清晰與具體的提示是最基礎(chǔ)也是最重要的原理之一。很多時(shí)候，當(dāng)我們向LLM發(fā)出一個(gè)模糊的問(wèn)題時(shí)，得到的回答往往也會(huì)含糊不清。為了讓模型給出更精確的結(jié)果，我們需要盡量在提示中提供更多的細(xì)節(jié)。

舉個(gè)例子：如果你想了解“墨西哥總統(tǒng)”，單純的問(wèn)“誰(shuí)是總統(tǒng)”可能會(huì)得到不準(zhǔn)確或過(guò)于泛泛的回答。為了得到更精準(zhǔn)的回答，你可以明確指出：“請(qǐng)告訴我墨西哥現(xiàn)在的總統(tǒng)是誰(shuí)？并簡(jiǎn)要說(shuō)明墨西哥總統(tǒng)選舉的頻率?！?這樣，模型能夠理解你的需求并給出更詳盡和針對(duì)性的答案。

另一個(gè)例子：假設(shè)你想讓AI幫助你總結(jié)會(huì)議記錄。如果你僅僅輸入“總結(jié)會(huì)議記錄”，AI可能會(huì)給你一個(gè)籠統(tǒng)的總結(jié)。

但如果你能明確要求：“請(qǐng)將會(huì)議記錄總結(jié)成一段話，按以下格式：每位發(fā)言者的要點(diǎn)，以及會(huì)議中的主要結(jié)論?！?那么AI的輸出會(huì)更加符合你的需求。

1.1 優(yōu)秀案例

菜譜請(qǐng)求

? 優(yōu)質(zhì)提示："請(qǐng)?zhí)峁┮环葸m合糖尿病患者的低糖晚餐食譜，包含食材克數(shù)、烹飪步驟和營(yíng)養(yǎng)分析"

輸出結(jié)果：詳細(xì)列出西蘭花雞胸肉沙拉（200g雞胸肉+300g西蘭花）、清蒸鱈魚(yú)配藜麥等具體方案，附帶每份碳水含量。

論文寫(xiě)作

? 優(yōu)質(zhì)提示："請(qǐng)用學(xué)術(shù)語(yǔ)言撰寫(xiě)關(guān)于氣候變化對(duì)北極熊影響的引言段落，要求包含2018-2023年的最新研究數(shù)據(jù)，引用3篇權(quán)威期刊文獻(xiàn)"

輸出結(jié)果：結(jié)構(gòu)化段落，標(biāo)注《Nature》2021年研究等具體數(shù)據(jù)來(lái)源。

? 1.2 反面案例

? 模糊提示："教我做飯"

典型問(wèn)題：輸出大量無(wú)關(guān)菜譜，無(wú)法滿足特定需求。

? 籠統(tǒng)請(qǐng)求："寫(xiě)個(gè)論文開(kāi)頭"

典型問(wèn)題：生成通用模板，缺乏專業(yè)性和數(shù)據(jù)支撐。

二、給模型時(shí)間思考

有時(shí)我們給AI模型發(fā)出指令后，期望立刻獲得結(jié)果。但實(shí)際上，AI模型并不像人類一樣可以快速處理復(fù)雜信息。為了獲取更準(zhǔn)確的結(jié)果，給模型一些時(shí)間進(jìn)行“思考”是很有幫助的。

這個(gè)原理并非意味著我們需要延遲輸入，而是通過(guò)調(diào)整提示的結(jié)構(gòu)，確保模型能夠在生成內(nèi)容時(shí)進(jìn)行合適的推理。

例如，避免過(guò)于簡(jiǎn)單的指令，并讓模型有足夠的時(shí)間理解任務(wù)并生成相應(yīng)的回答。

2.1 正確案例

數(shù)學(xué)解題

? 分步提示："請(qǐng)分步解答：某商品原價(jià)200元，先漲價(jià)20%再降價(jià)15%，最終價(jià)格是多少？要求展示每個(gè)計(jì)算步驟"

輸出結(jié)果：

• Step1: 200×1.2=240

• Step2: 240×0.85=204

• 最終價(jià)格204元

商業(yè)決策

? 結(jié)構(gòu)化提示："作為新茶飲品牌CEO，請(qǐng)按以下框架分析是否進(jìn)軍東南亞市場(chǎng)：1) 市場(chǎng)規(guī)模 2) 競(jìng)品情況 3) 物流挑戰(zhàn) 4) 文化差異"

輸出結(jié)果：系統(tǒng)列出Shopee平臺(tái)數(shù)據(jù)、喜茶海外布局情況等結(jié)構(gòu)化分析。

2.2 反面案例

? 直接指令："立即告訴我這個(gè)數(shù)學(xué)題答案"

典型問(wèn)題：直接輸出錯(cuò)誤答案204元，但缺乏可信度驗(yàn)證。

? 綜合提問(wèn)："要不要開(kāi)拓東南亞市場(chǎng)？"

典型問(wèn)題：僅得到"存在機(jī)遇與挑戰(zhàn)"的模糊結(jié)論。

三、提示鏈?zhǔn)交≒rompt Chaining）

“提示鏈?zhǔn)交笔菍?fù)雜任務(wù)分解成多個(gè)小任務(wù)，并通過(guò)一系列相關(guān)的提示來(lái)逐步引導(dǎo)模型完成整個(gè)任務(wù)。分階段的任務(wù)可以幫助AI更準(zhǔn)確地理解每一步的目標(biāo)，從而逐步提供更好的結(jié)果。

例如，如果你要讓AI生成一篇文章，你可以首先給出一個(gè)簡(jiǎn)短的指導(dǎo)，要求它列出文章的大綱；接著根據(jù)大綱逐一生成各部分內(nèi)容。每一步都能根據(jù)前一步的輸出進(jìn)行調(diào)整，從而達(dá)到更精確的結(jié)果。

3.1 優(yōu)秀案例

市場(chǎng)報(bào)告撰寫(xiě)

? 鏈?zhǔn)搅鞒蹋?/span>

• Step1："列出2023年中國(guó)新能源汽車市場(chǎng)分析的5個(gè)核心維度"
• Step2："針對(duì)'電池技術(shù)突破'維度，整理3家頭部企業(yè)的研發(fā)投入對(duì)比"
• Step3："將上述內(nèi)容整合為PPT大綱，每頁(yè)用論點(diǎn)+數(shù)據(jù)形式呈現(xiàn)"

小說(shuō)創(chuàng)作

? 分步引導(dǎo)：

• Step1："生成武俠小說(shuō)大綱：朝代背景→主要人物→核心沖突"

• Step2："詳細(xì)描寫(xiě)主角夜探王府的場(chǎng)景，包含環(huán)境描寫(xiě)和打斗動(dòng)作"

• Step3："為上述場(chǎng)景添加符合人物性格的對(duì)話"

3.2 反面案例

? 單次指令："寫(xiě)份完整的新能源汽車行業(yè)報(bào)告"

典型問(wèn)題：生成泛泛而談的概述，缺乏深度數(shù)據(jù)。

? 籠統(tǒng)請(qǐng)求："幫我寫(xiě)本武俠小說(shuō)"

典型問(wèn)題：輸出老套的"少俠掉崖遇高人"模板化內(nèi)容。

四、迭代優(yōu)化（Iterative Prompting）

通過(guò)迭代優(yōu)化提示，你可以不斷地改進(jìn)AI的輸出。在第一次得到答案后，根據(jù)需要對(duì)提示進(jìn)行調(diào)整，再次輸入給模型。這種反復(fù)調(diào)整和優(yōu)化的過(guò)程能夠幫助你逐漸獲得更精確、詳細(xì)的結(jié)果。

例如：假設(shè)你讓AI生成一篇文章，第一次它可能偏離了主題。

你可以對(duì)生成的內(nèi)容進(jìn)行分析，找出不準(zhǔn)確的部分，然后調(diào)整提示，要求它在第二次生成時(shí)關(guān)注特定的內(nèi)容或格式。經(jīng)過(guò)幾輪優(yōu)化后，你就能得到一個(gè)滿意的輸出。

4.1 優(yōu)秀案例

文案優(yōu)化

• v1："寫(xiě)空調(diào)廣告語(yǔ)" → 輸出"清涼一夏"
• v2："突出節(jié)能特性，使用對(duì)仗句式，包含數(shù)字對(duì)比" → "日省1度電，涼爽24小時(shí)"

代碼調(diào)試

• v1："Python實(shí)現(xiàn)快速排序" → 基礎(chǔ)代碼但無(wú)注釋

• v2："添加中文注釋，處理重復(fù)元素情況，輸出時(shí)間復(fù)雜度分析" → 優(yōu)化版工業(yè)級(jí)代碼

4.2 反面案例

? 單次提交："生成產(chǎn)品介紹"

典型問(wèn)題：輸出包含"優(yōu)質(zhì)材料""匠心工藝"等空洞詞匯的模板文案。

? 不修正指令："這段代碼不對(duì)，重寫(xiě)"

典型問(wèn)題：持續(xù)輸出相同錯(cuò)誤模式的代碼。

五、總結(jié)與提升技巧

為了幫助大家更好地理解如何提升與AI互動(dòng)的效果，我總結(jié)出以下幾個(gè)關(guān)鍵要點(diǎn)：

1.明確與具體的提示：給出盡可能多的細(xì)節(jié)信息，明確你的需求。

2.給模型時(shí)間思考：允許模型逐步生成輸出，而不是立即要求結(jié)果。

3.提示鏈?zhǔn)交簩?fù)雜任務(wù)分解成多個(gè)小任務(wù)，逐步推進(jìn)。

4.迭代優(yōu)化：通過(guò)反復(fù)調(diào)整和優(yōu)化提示，逐漸得到更精準(zhǔn)的答案。

對(duì)比實(shí)驗(yàn)示例：

? 低效提示："介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)" → 輸出教科書(shū)定義

? 高效提示："用汽車零件類比解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理，要求包含輸入層/隱藏層/輸出層的對(duì)應(yīng)關(guān)系" → 生成生動(dòng)易懂的比喻說(shuō)明

進(jìn)階技巧：

• 角色扮演："你是有10年經(jīng)驗(yàn)的米其林主廚，為健身人群設(shè)計(jì)三道高蛋白菜品"

• 格式限定："用SWOT分析格式呈現(xiàn)跨境電商的現(xiàn)狀，每個(gè)象限不超過(guò)3個(gè)要點(diǎn)"

• 錯(cuò)誤示范："不要使用專業(yè)術(shù)語(yǔ)" → 避免生成"卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"等復(fù)雜概念

通過(guò)正反案例的對(duì)比可以看出，優(yōu)質(zhì)的提示工程需要：具體需求量化（如"包含3個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)"）、過(guò)程結(jié)構(gòu)化（分步驟/分模塊）、結(jié)果可驗(yàn)證（如要求引用來(lái)源）。

而模糊的提示往往導(dǎo)致輸出信息過(guò)載或信息不足，實(shí)際應(yīng)用時(shí)建議采用"需求描述+格式限定+質(zhì)量要求"的三段式提示結(jié)構(gòu)，可提升輸出準(zhǔn)確率68%以上（DeepSeek實(shí)驗(yàn)室2023年研究數(shù)據(jù)）。

六、結(jié)語(yǔ)

雖然提示工程看似簡(jiǎn)單，但背后確實(shí)蘊(yùn)藏著很多技巧和科學(xué)原理。

通過(guò)掌握這些原則，我們能夠更加高效地與 AI 進(jìn)行互動(dòng)，獲得更精準(zhǔn)的結(jié)果。

希望本文能夠幫助你深入理解提示工程的基本概念，并能夠在實(shí)際應(yīng)用中提升AI的輸出效果。