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广州市品牌网站建设服务机构,湖南省住房和城乡建设厅老网站,章丘市建设局网站,凡客网站规划与建设ppt前言#xff1a;AI时代的“新语言” 人工智能#xff0c;特别是大语言模型#xff08;Large Language Models, LLMs#xff09;#xff0c;正以前所未有的深度和广度融入我们的工作与生活。从自动生成代码、撰写营销文案#xff0c;到分析复杂的法律合同、进行科学研究AI时代的“新语言”人工智能特别是大语言模型Large Language Models, LLMs正以前所未有的深度和广度融入我们的工作与生活。从自动生成代码、撰写营销文案到分析复杂的法律合同、进行科学研究LLMs展现出了惊人的能力。然而如何才能高效、精准地驾驭这股强大的力量答案就藏在一门新兴的、至关重要的学科中——提示词工程。如果说大语言模型是一个知识渊博、能力超群但需要明确指令的“超级大脑”那么提示词工程就是我们与这个大脑沟通的“语言艺术”。它不仅仅是简单地提出问题更是一门关于如何设计输入提示词从而引导模型产生最优化输出回答的科学与艺术。掌握了它你就相当于拥有了开启AI潜能的钥匙能够将一个泛用的AI工具调教成懂你所需、为你所用的专属专家。本文将系统性地带你走入提示词工程的世界从最基础的概念讲起回顾其激动人心的发展历程深入剖析包括“上下文学习”In-Context Learning在内的核心技术与实用方法。我们不仅会探讨“思维链”Chain-of-Thought等前沿技巧还将通过丰富的案例进行实战演练让你彻底明白如何在不同场景下设计出最高效的提示词。这不仅仅是一篇技术科普更是一份面向未来的生存与发展指南。无论你是开发者、内容创作者、产品经理还是任何希望在AI时代保持竞争力的个体这篇文章都将为你提供宝贵的洞见与实用的技能。初识提示词工程什么是提示词工程Prompt Engineering定义与核心理念提示词工程Prompt Engineering是一门专注于设计和优化输入文即“提示词”或“Prompt”以更好地利用和指导大语言模型LLMs生成期望输出的学科。其核心理念在于LLMs的输出质量和内容高度依赖于输入的提示词的质量。一个精心设计的提示词可以引导模型给出更准确、更相关、更具创造性或更符合特定格式的回答。简单来说提示词工程就是研究“如何问对问题”的学问。它涵盖了从措辞、格式、信息提供到示例引导等一系列策略和技巧。这门学问之所以重要是因为它是在不改变模型底层代码和参数即“微调”Fine-tuning的前提下提升模型表现的最直接、成本最低的方法。为什么它如此重要在人与人的沟通中表达方式的差异会带来截然不同的结果。同样地在人与AI的交互中提示词的优劣也直接决定了AI的“表现”。一个模糊的指令可能得到一个泛泛而谈、毫无价值的回答而一个清晰、具体、信息丰富的指令则可能挖掘出模型深层的知识与推理能力产生令人惊艳的成果。随着LLMs的普及提示词工程正迅速成为一项关键技能。它不仅仅是技术人员的专属更是所有需要与AI协作的职业人士的必备能力。它是一种全新的“人机交互范式”是我们在AI时代的“沟通艺术”。一个简单的例子从模糊到精准让我们看一个直观的对比模糊的提示词:“写一首关于月亮的诗。”AI可能的输出:可能是任何风格、任何形式的关于月亮的诗比如一首现代白话诗。这虽然符合要求但可能不是你想要的。精心设计的提示词:“请你扮演中国唐代著名诗人李白的角色以他的豪放与浪漫风格创作一首关于月下独酌、思念故友的五言绝句。诗中需要包含‘酒’、‘月’、‘影’这三个意象。”AI可能的输出:举杯邀明月对影成三人。月既不解饮影徒随我身。这个输出不仅在风格、格式上完全符合要求甚至在内容和意境上也高度模仿了李白的神韵。这就是提示词工程的魅力所在——通过精准的引导将模型的潜力发挥到极致。提示词Prompt的基本构成一个结构良好、功能强大的提示词通常包含以下一个或多个元素指令Instruction: 这是提示词的核心明确告诉模型需要完成什么任务。例如“总结以下段落”、“将这段文字从英文翻译成中文”、“生成一个Python函数”。上下文Context: 为模型提供背景信息或完成任务所需的外部知识。这部分信息可以帮助模型更好地理解任务的约束和环境。例如在要求模型回答问题时可以先提供一段相关的背景资料。输入数据Input Data: 需要模型处理的具体内容。例如在进行文本摘要任务时输入数据就是待摘要的原始文章。输出指示Output Indicator: 定义了输出的格式或类型。这可以帮助模型生成结构化的、易于后续处理的结果。例如“请以JSON格式返回结果”、“请用无序列表的形式列出要点”。一个综合示例:[角色扮演/指令]你是一位资深的商业分析师。请分析以下这份[上下文]关于2024年全球智能手机市场的报告并[输入数据]提取出市场份额前三名的品牌及其具体份额。[输出指示]请将结果以Markdown表格的形式呈现包含“排名”、“品牌”和“市场份额”三列。报告内容:[此处粘贴报告原文…]通过将这几个部分有机地组合起来我们就能构建出功能强大且高度可控的提示词。提示词工程的目标提示词工程的最终目标是多维度的主要包括提高准确性与相关性: 确保模型的输出是事实准确、与用户意图高度相关的。控制输出的格式与风格: 引导模型按照特定的格式如JSON、XML、Markdown、语气如正式、风趣、专业或风格如模仿某位作家的文风来生成内容。激发模型的创造性与推理能力: 通过设计复杂的提示词如使用“思维链”等技巧引导模型进行多步骤的逻辑推理解决复杂问题或产生富有创意的想法。降低模型的偏见与有害输出: 通过在提示词中加入明确的约束和道德指引减少模型产生带有偏见、歧视性或不安全内容的可能性。掌握了这些基础知识我们就已经拿到了进入提示词工程大门的钥匙。接下来让我们回顾一下这门学科是如何从无到有并一步步发展至今的。核心方法论——掌握常用提示词工程技巧提示词工程是一门实践科学。理论知识固然重要但掌握具体、可操作的技巧才是关键。本部分将从基础到高级系统介绍一系列核心的提示词工程方法。基础技巧清晰是第一要义无论使用多么花哨的技巧一个提示词的基石永远是清晰和明确。模型不是读心者它只能根据你给出的文本进行理解和预测。使用明确、具体的指令:反例: “给我讲讲苹果公司。”过于宽泛正例: “请用大约300字的篇幅介绍一下苹果公司从2010年至今在智能手机领域的三个主要创新。”提供正面指令避免负面指令: 告诉模型“做什么”而不是“不要做什么”。反例: “在你的回答中不要出现任何技术术语。”正例: “请用通俗易懂的语言向一个没有任何技术背景的初学者解释什么是云计算。”善用分隔符: 当提示词中包含多个部分如指令、上下文、示例时使用清晰的分隔符如###, “”, —可以帮助模型更好地解析你的意图。示例:指令总结以下由三重引号包围的文本。“”[此处粘贴长文本]“”进阶技巧激发模型的“思考”当任务变得复杂需要模型进行推理时基础技巧可能就不够了。这时我们需要一些进阶技巧来引导模型进行更深层次的“思考”。思维链Chain of Thought, CoT原理: CoT的核心思想是在要求模型给出最终答案之前先让它一步步地写出推理过程。这种方法模拟了人类解决复杂问题的思维路径通过将一个大问题分解成多个小步骤显著提高了模型在算术、常识和符号推理任务上的准确性。应用场景: 数学应用题、逻辑谜题、需要多步推理才能得出结论的问答。类型:少样本CoT (Few-shot CoT): 在提示词中提供一两个包含详细解题步骤的示例。零样本CoT (Zero-shot CoT): 无需提供示例只需在指令的末尾加上一句简单的“魔法咒语”如“让我们一步一步地思考”Let’s think step by step。这句话会触发模型以一种分解步骤的方式来生成答案。案例分析零样本CoT:问题: 一个杂货店有23个苹果。如果他们周一用了20个周二又买了6个那么他们现在有多少个苹果让我们一步一步地思考。模型可能的输出:好的让我们一步一步来计算杂货店一开始有23个苹果。周一他们用了20个所以剩下的苹果是 23 - 20 3个。周二他们又买了6个所以现在的苹果数量是 3 6 9个。因此他们现在有9个苹果。自洽性Self-Consistency原理: 这个技巧是CoT的进一步增强。它的核心思想是条条大路通罗马。对于一个复杂问题我们可以让模型使用CoT生成多个不同的推理路径和答案然后选择在这些答案中出现次数最多的那一个作为最终答案。这利用了“集体智慧”的原理通过多数投票的方式过滤掉了那些偶然的、错误的推理链。如何与CoT结合:使用相同的CoT提示词多次请求模型生成回答设置较高的temperature参数以增加多样性。解析每个回答中的最终答案。选择最一致的答案。应用: 在对准确性要求极高的推理任务中自洽性是一个非常强大的工具。生成知识提示Generated Knowledge Prompting原理: 有时模型回答不好问题是因为它缺少相关的背景知识。这个技巧分为两步知识生成: 首先让模型针对问题生成一些相关的背景知识或事实。整合回答: 然后将生成出的知识和原始问题一起作为新的提示词让模型给出最终答案。应用案例: 回答一些冷门或需要特定领域知识的问题。示例:原始问题: 鸟类是否会排尿第一步生成知识“关于鸟类排泄系统请生成一些相关的事实知识。”模型可能生成鸟类没有独立的尿道和膀胱。它们的肾脏产生的尿酸会与粪便在泄殖腔混合形成一种白色的糊状物一起排出。第二步整合回答“背景知识鸟类没有独立的尿道和膀胱它们的尿酸会与粪便混合形成白色糊状物排出。根据以上知识请回答鸟类是否会排尿”模型回答根据背景知识鸟类不会像哺乳动物那样以液体形式排尿。它们以尿酸的形式排泄含氮废物并与粪便一同排出。高级技巧结构化与角色扮演角色扮演提示Role-Playing Prompt原理: 通过在提示词的开头赋予模型一个特定的专家角色可以有效地引导模型以该角色的口吻、知识储备和思维方式来回答问题从而产生更专业、更具深度的内容。案例:“你是一位拥有20年经验的儿科医生。一位母亲咨询你她6个月大的婴儿晚上频繁醒来应该怎么办请给出详细、专业的建议并注意安抚家长的情绪。”结构化输出JSON/Markdown等原理: 在许多自动化工作流中我们需要AI生成的不是自然语言文本而是机器可读的结构化数据。通过在提示词中明确要求输出格式并提供一个格式范例可以极大地提高输出的稳定性和可用性。案例:从以下文本中提取关键信息姓名、公司、职位。请以JSON格式返回键分别为name, “company”, “title”。文本“张三目前是谷歌的一名软件工程师。”模型输出:{“name”: “张三”,“company”: “谷歌”,“title”: “软件工程师”}模板化提示Templating期待我们的下一步合作祝好,{{我的姓名}}{{步骤1}}{{步骤2}}原理: 对于需要重复执行的任务可以创建一个包含占位符的提示词模板。在实际使用时只需用具体内容替换占位符即可。这大大提高了效率和一致性。案例 (邮件模板):主题关于我们会议的跟进 - {{会议主题}}嗨 {{对方姓名}},很高兴今天能与您就{{会议主题}}进行交流。根据我们的讨论我将总结后续步骤如下通过组合使用这些从基础到高级的技巧你就能够构建出强大而灵活的提示词应对各种复杂的任务挑战。接下来我们将聚焦于一项尤其关键的技术——上下文提示词工程。上下文提示词工程Context Prompt Engineering深度解析上下文提示词工程即我们之前提到的“上下文学习”In–Context Learning, ICL是现代提示词工程的基石。它彻底改变了我们与大模型交互的方式让我们能够在不进行任何模型训练的情况下“教会”模型执行新任务。什么是上下文提示词工程上下文提示词工程的核心思想是通过在提示词中提供一些任务的示例demonstrations来引导模型在新的输入上执行类似的任务。这些示例就像是给模型的“临时教材”模型通过观察这些“输入-输出”对快速学习到任务的模式、格式和内在逻辑然后将学到的模式应用到用户真正想解决的问题上。与微调Fine-tuning的区别与联系理解ICL最好的方式是将其与传统的模型微调进行对比特性上下文学习 (ICL)微调 (Fine-tuning)模型参数不更新模型权重保持不变更新通过训练数据调整模型权重所需数据量极少通常0-10个样本大量成百上千甚至更多成本/时间极低即时完成高昂需要计算资源和时间任务泛化灵活可快速适应新任务针对特定任务进行深度优化泛化到其他任务能力可能下降实现方式通过设计提示词Prompt通过训练过程Training简单地说ICL是一种“即时学习”或“动态适应”能力而微调是一种“永久性学习”或“知识固化”过程。两者并不互斥有时甚至可以结合使用例如对一个经过微调的模型使用ICL来进一步提升其在特定场景的表现。上下文学习的几种模式根据提供示例的数量ICL可以分为三种主要模式零样本学习Zero-Shot Learning定义: 不向模型提供任何具体的任务示例只给出任务的描述或指令依赖模型在预训练阶段学到的广泛知识来直接完成任务。适用场景: 简单的、常见的任务如常识问答、简单翻译、文本摘要等这些都是模型“天生就会”的能力。案例情感分析:判断以下句子的情感是积极、消极还是中性。句子“今天天气真好我很开心”情感单样本学习One-Shot Learning定义: 在提示词中提供一个完整的任务示例然后再给出需要模型解决的新问题。适用场景: 当任务稍微有些特殊或者需要特定的输出格式时一个示例可以起到很好的示范作用。案例特定格式提取:从句子中提取人名和地名。句子张伟去了北京。 - 人名张伟, 地名北京句子Alice visited Paris. -少样本学习Few-Shot Learning定义: 在提示词中提供多个通常是2到5个任务示例。这是最典型、最强大的ICL形式。为什么“少样本”比“零样本”更有效:模式更清晰: 多个示例能更清晰地向模型展示任务的规律减少歧义。鲁棒性更强: 多个示例可以让模型更好地处理各种边缘情况和输入变化。格式更稳定: 模型能从多个示例中稳定地学习到期望的输出格式。案例反讽识别:判断以下评论是否包含反讽。评论这服务真是“太好了”我等了三个小时。 - 是评论这件衣服质量不错我很喜欢。 - 否评论开车开得真“快”乌龟都比你快。 - 是评论今天的工作顺利完成了。 -如何构建高效的上下文构建一个高效的上下文即选择和组织示例是ICL成功的关键需要考虑以下几个因素样本的选择:相关性: 示例应与你最终要解决的任务高度相关。多样性: 示例应覆盖你可能遇到的不同类型的输入帮助模型更好地泛化。高质量: 示例的“输入-输出”对必须是正确且一致的错误的示例会严重误导模型。样本的顺序:研究表明示例的排列顺序会影响模型的表现。一个常见的策略是将与你的最终问题最相似的示例放在提示词的最后即最靠近问题的地方。这利用了模型的“近因效应”。上下文的长度:每个大语言模型都有其上下文窗口Context Window的限制即它能一次性处理的Token可以理解为单词或字符片段数量。例如GPT-3.5的上下文窗口是4K或16K Token而GPT-4则有8K、32K甚至更长的版本。在设计提示词时必须确保总长度包括指令、示例和新问题不超过这个限制。过长的上下文不仅会被截断还可能增加模型的“注意力分散”问题导致性能下降。指令与样本的结合:一个清晰的结构至关重要。通常的最佳实践是总指令: 在开头给出关于任务的总体描述。示例区: 逐一列出少样本示例。新任务: 在最后给出需要模型解决的新问题。使用清晰的分隔符将这几部分分开。通过精心地设计和组织上下文我们可以将大语言模型的能力引导到特定的任务上使其成为一个无需训练即可用的“快速学习者”。这正是上下文提示词工程的强大之处。实战演练——不同场景下的提示词设计理论结合实践才能真正掌握提示词工程。下面我们将在几个典型场景中展示如何应用前面学到的知识来设计高效的提示词。内容创作场景任务: 为一款新的咖啡产品写一篇社交媒体推广文案。初级提示词:“写一篇关于新咖啡的文案。”高级提示词综合运用角色扮演、结构化输出、上下文信息:角色: 你是一位顶级的广告文案专家尤其擅长为年轻消费群体打造爆款文案。产品信息:产品名晨曦冷萃Dawn Cold Brew特点口感顺滑果香突出低酸度咖啡因含量适中。目标用户18-30岁的学生和年轻白领。推广平台小红书任务: 请为“晨曦冷萃”撰写一篇小红书推广文案。要求:语气: 活泼、有趣使用网络流行语。结构:吸引人的标题带Emoji✨正文3-4段突出产品特点和饮用场景结尾带上话题标签Hashtags。字数: 200-300字。请开始你的创作:代码生成与解释任务: 生成一个Python函数用于检查一个字符串是否是回文串。初级提示词:“python回文串检查”高级提示词明确指令、要求解释、添加示例:任务: 请用Python编写一个名为 is_palindrome 的函数。功能要求:函数接收一个字符串 s 作为输入。判断该字符串是否为回文串正读和反读都一样。忽略字符串中的大小写、空格和标点符号。返回一个布尔值如果是回文串返回 True否则返回 False。额外要求:1、请为代码添加清晰的注释解释关键步骤的逻辑。2、在函数下方提供至少3个测试用例包括一个正例一个反例一个包含大小写和标点的复杂例子并打印出结果。信息提取任务: 从一段非结构化的客户反馈中提取关键信息。初级提示词:“总结这段话”高级提示词少样本学习、指定JSON输出格式:从客户反馈邮件中提取以下信息客户姓名、产品名称、问题类型、紧急程度。请以JSON格式输出。邮件内容:{{邮箱内容}}示例1:邮件内容: “你好我是王伟我买的那个SuperPro吸尘器好像坏了完全不工作了急用”输出:{customer_name: 王伟, product_name: SuperPro吸尘器, issue_type: 设备故障, urgency: 高 }示例2:邮件内容: “Hi, this is Emily. I have a question about the return policy for my new headphones. It’s not urgent.”输出:{“customer_name”: “Emily”,“product_name”: “headphones”,“issue_type”: “政策咨询”,“urgency”: “低”}尽管提示词工程已经取得了巨大的成功但它仍然是一个年轻且在快速发展的领域面临着一些挑战也充满了无限的机遇。当前面临的挑战提示词的脆弱性Brittleness: 有时对提示词的微小改动如改变一个词、一个标点可能会导致模型输出的巨大差异。这使得寻找最优提示词的过程有些像“炼金术”缺乏完全的确定性。模型的“幻觉”Hallucination: 大语言模型有时会“一本正经地胡说八道”编造出看似合理但实际上是错误的信息。有效的提示词工程需要在激发模型能力的同时抑制其产生幻觉的倾向例如通过提供可靠的上下文信息。可解释性问题: 我们知道一个好的提示词“有效”但往往很难从理论上完全解释“为什么”它有效。提示词工程背后的机制尤其是在ICL中模型是如何进行快速学习的仍然是学术界研究的前沿课题。未来的发展方向更强的自动化提示词工程工具: 未来的趋势将是利用AI来帮助我们设计和优化提示词。自动化的提示词生成、评估和迭代工具将大大降低使用门槛提高开发效率。与模型微调的进一步结合: 提示词工程和模型微调并非对立而是互补的。未来我们可能会看到更多混合方法例如通过提示词工程快速探索任务的可行性然后用微调来固化和优化最高频、最有价值的任务。多模态时代的提示词新范式: 随着模型开始能够理解和生成图像、音频、视频提示词工程也将进入多模态时代。未来的“提示词”可能不再是纯文本而是一个包含文字、图片、声音等多种元素的复杂指令包。对普通用户更友好的交互方式: 最终提示词工程的目标之一或许是“消灭”其自身。随着模型越来越智能它们将能更好地理解模糊和自然的指令使得普通用户无需学习复杂的技巧也能与AI高效协作。交互方式可能会变得更加对话式、个性化和情境感知。结语我们正处在一个激动人心的技术变革的开端。大语言模型为我们提供了前所未有的强大工具而提示词工程则是我们挥洒自如地使用这些工具的“说明书”和“驾驶技巧”。掌握提示词工程其价值远不止于技术层面。它更是一种思维方式的转变——我们从一个被动的AI使用者转变为一个主动的AI训练师和合作者。每一次精心设计的提示词都是一次小型的“产品设计”我们明确需求、定义边界、引导产出这使得我们每个人都具备了成为“AI产品经理”的潜质。学习这门“与AI沟通的艺术”不仅仅是为了提升工作效率更是为了在即将到IAI深度融合的未来找到我们与智能体协作的最佳位置保持我们的创造力和竞争力。未来已来而高效沟通的能力永远是其中最核心的要素。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发