大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。
本文主要介绍了AIGC时代的必备技能：提示词工程（Prompt Engineering）全面指南，可点击学习完整版视频课程，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。
在人工智能生成内容（AIGC）迅速发展的今天，如何有效地与AI大模型沟通，让它们产出我们真正需要的内容，已经成为一项重要技能。而这项技能的核心，就是本文要深入探讨的"提示词工程"（Prompt Engineering）。
提示词（Prompt）是用户输入给AI大模型的指令，是人类与AI之间沟通的桥梁。一个好的提示词能够明确地传达我们的意图，引导AI生成符合我们期望的内容。
在实践中，提示词就像是我们给予AI的一个任务描述，它告诉AI：“我需要你做什么”、“以什么方式做"以及"输出什么样的结果”。
提示词工程的核心在于三个环节：输入、大模型处理和输出。
输入（Input）：用户以自然语言的形式描述任务需求和目标。这个阶段，我们需要清晰、准确地表达我们的需求。
大模型处理：AI大模型接收提示词后，会基于自身训练的数据和能力进行处理。在这个阶段，模型会解析提示词中的指令，理解用户意图，并准备相应的输出。
输出（Output）：大模型根据提示词生成相应的内容。输出的质量和相关性很大程度上取决于提示词的质量。
在AI应用过程中，提示工程具有以下几方面的重要性：
正如有句话所说：“给AI的提示就像是给艺术家的草图，越详细，越能得到符合期望的作品。”
提示词工程本质上是一门学习如何引导AI思考和推理的艺术。要设计有效的提示词，我们需要理解其基本构成要素。
指令是提示词的核心，它明确告诉AI需要做什么。例如：
好的指令应当：
上下文为AI提供必要的背景信息，帮助它更好地理解任务。上下文可以包括：
例如，在请求AI分析一篇文章时，提供该文章的发表背景、作者立场或写作目的会极大地提高分析的质量。
输入数据是AI需要处理的具体内容，可以是：
提供高质量、相关的输入数据对于获得好的结果至关重要。
输出指示符明确告诉AI应该以什么形式呈现结果。例如：
明确的输出格式要求能确保AI的回应符合我们的使用需求。
AI大模型的本质是预测下一个词，因此，提示词的清晰性和具体性对于引导AI正确理解我们的意图至关重要。模糊不清的指令往往会导致不准确或不相关的回应。
例如，不要仅仅说"写一篇关于气候变化的文章"，而是应该说"写一篇800字的文章，分析气候变化对北极地区生物多样性的三大主要影响，并引用最近五年的研究数据"。
上下文是AI理解任务范围和深度的关键。充足的上下文能够帮助AI更准确地理解我们的需求，从而提供更相关的回应。
例如，不要仅仅说"解释量子计算"，而是应该说"为一个高中科学俱乐部的学生解释量子计算的基本原理，他们已经理解了基本的物理概念，但对量子力学没有接触过"。
明确地表达我们需要AI做什么，以及希望达到什么目的，是获得满意回答的关键。AI需要理解不仅是任务本身，还有任务背后的目标。
例如，不要仅仅说"写一篇市场分析"，而是应该说"撰写一份市场分析报告，评估人工智能在医疗行业的应用前景，重点关注成本效益、技术可行性和法规挑战三个方面，目的是为一家医疗科技初创公司提供市场进入策略参考"。
AI的回应应该适应不同受众的需求和理解水平。在提示词中明确指出目标受众，可以帮助AI调整内容的复杂度、专业性和表达方式。
例如，不要仅仅说"解释区块链技术"，而是应该说"为没有技术背景的商业管理人员解释区块链技术，重点介绍其商业价值和应用场景，避免过多技术细节，使用商业领域的类比和例子"。
复杂问题往往需要分步骤思考。通过引导AI采用迭代思维，可以获得更深入、更全面的回答。
例如，不要仅仅说"分析公司扩张的可行性"，而是应该说"请分析公司扩张到海外市场的可行性，首先分析当前市场状况和公司优势，然后评估潜在市场的机会与挑战，接着考虑资源需求和风险因素，最后基于以上分析给出建议和可能的实施路径"。
零样本提示是指在不提供任何示例的情况下，直接要求AI完成任务。这种方法依赖于模型的预训练知识和泛化能力。
“分析以下文本中的情感倾向，判断其是积极、消极还是中性。”
“将以下英文段落翻译成中文，保持原文的风格和语气。”
少样本提示是指在提示词中提供少量示例，帮助AI理解任务模式和期望的输出形式。这种方法通过"学习示例"来引导模型生成类似的结果。
将以下句子改写成更正式的语气：
示例1：
原句：这事儿真烦人。
改写：这个情况确实令人感到困扰。
示例2：
原句：他总是迟到，超级不靠谱。
改写：他经常无法准时到达，这显示出缺乏责任感。
现在，请改写以下句子：
原句：那个会议无聊死了，简直浪费时间。
角色提示是指让AI扮演特定的角色或身份，从该角色的视角和专业知识出发来回答问题或执行任务。这种方法可以激活模型在特定领域的知识和表达风格。
“请以资深金融分析师的身份，评估特斯拉最近的季度财报，重点关注其盈利能力、现金流和市场扩张策略。”
“作为一位经验丰富的儿科医生，请解释如何处理婴儿发烧的情况，包括什么时候需要就医以及家庭护理的建议。”
明确输出格式要求是指在提示词中详细说明我们希望AI以什么形式呈现结果，例如列表、表格、JSON、HTML等特定格式。
“分析以下三家公司的财务表现，并以表格形式呈现结果，包括以下指标：营收增长率、净利润率、资产回报率和负债比率。”
“将以下客户反馈进行情感分析，并以JSON格式返回结果，包含每条反馈的ID、主要情感倾向（积极/消极/中性）、情感强度（1-5分）和关键词。”
约束和否定提示是指在提示词中明确说明什么是不应该做的，或者设定特定的限制条件。这种方法可以帮助避免不希望的输出内容或特性。
“解释量子计算的基本原理，面向高中生，不使用复杂的数学公式，避免使用专业术语，如果必须使用，请提供简单解释。回答不要超过300字。”
“撰写一篇关于健康饮食的文章，不要包含具体的减肥建议，不要推荐特定品牌的产品，避免使用医学术语，重点关注日常可实施的饮食习惯。”
思维链是一种引导AI展示其推理过程的技术，让模型一步步地思考和解决问题，而不是直接给出结论。这种方法可以提高复杂问题的解决质量，并使推理过程更加透明。
“解决以下概率问题：一个袋子里有3个红球和2个蓝球，如果随机抽取2个球，求抽到至少1个红球的概率。请一步步思考，展示你的推理过程。”
“分析这家公司是否适合投资，请考虑其财务状况、市场份额、竞争优势和行业前景。在给出最终建议前，请逐步展开你的思考过程。”
任务分解提示是指将复杂任务分解为一系列简单、可管理的子任务，然后逐步指导AI完成每个子任务。这种方法可以提高复杂任务的成功率，并获得更结构化的输出。
"请帮我策划一个为期三天的学术会议，请按以下步骤进行：
在实际应用中，以下六种框架可以帮助我们更系统地构建有效的提示词。
RICE框架包含四个核心要素：
RICE框架特别适合需要特定专业知识或风格的任务，如专业写作、角色扮演或技术分析。
TRACE框架由六个部分组成：
TRACE框架适合复杂、多层次的任务，特别是那些需要丰富背景信息和具体行动指导的情况。
BROKE框架包含五个关键元素：
BROKE框架特别适合需要清晰目标和可衡量结果的项目或任务。
PAS框架采用经典的问题-激发-解决方案结构：
PAS框架适合需要解决具体问题的情况，特别是在营销、客户服务或咨询类任务中非常有效。
RACE框架包含四个组成部分：
RACE框架注重行动导向和明确期望，适合需要具体行动建议或决策的任务。
CO-STAR框架源于传播学，包含六个要素：
CO-STAR框架特别适合内容创作、沟通策略和营销文案等需要精确控制风格和语气的任务。
在不同的应用场景中，提示词的构建方式也会有所不同。以下是几个常见场景的提示词优化策略：
错误示例：
“写一篇关于人工智能的文章。”
修正方法：
“写一篇1500字的文章，探讨人工智能在医疗领域的应用现状与伦理挑战，针对有基础医学知识但对AI了解有限的医疗工作者，使用专业但不过于技术化的语言。”
错误示例：
“分析这些数据的趋势。”
修正方法：
“分析附件中过去五年全球可再生能源投资数据的趋势，重点关注太阳能与风能投资对比，目的是为能源政策制定者提供决策参考。”
错误示例：
“分析这个产品，给出营销建议，并写一份新闻稿。”
修正方法：
先请求分析：“请分析这款新智能手表的市场定位和竞争优势。”
然后基于分析请求营销建议：“基于上述分析，提出三个具体的营销策略建议。”
最后请求新闻稿：“现在，使用分析结果和营销建议，撰写一份300字的产品发布新闻稿。”
错误示例：
“解释量子计算原理。”
修正方法：
“为高中科学俱乐部的学生解释量子计算的基本原理，他们熟悉经典物理学概念但对量子物理知之甚少。使用生动的类比和简化的解释，避免深入数学公式。”
错误示例：
“总结这篇研究论文。”
修正方法：
“按以下结构总结这篇关于深海微生物研究的论文：1）研究目标（1-2句）；2）使用的方法（3-4点）；3）主要发现（5点以内）；4）研究意义和应用前景（2-3句）。总字数控制在500字以内。”
提示词链是指将多个提示词按照逻辑顺序连接起来，形成一个完整的工作流程。每个提示词专注于一个特定任务，输出作为下一个提示词的输入。
学术论文写作链：
自动提示词工程是指使用算法或AI辅助生成和优化提示词的过程，减少人工试错的时间和成本。
提示词工程可以与其他AI和数据技术结合，发挥更大的价值。
随着AI技术的不断发展，提示词工程也在持续演化，主要趋势包括：
提示词工程在未来将拓展到更多领域和应用场景：
随着提示词工程的影响力增加，相关的伦理和责任问题也需要更多关注：
提示词工程作为AIGC时代的重要技能，正在快速发展并影响各个领域。掌握提示词的基本概念、构成要素、核心原则、常用技巧和框架，可以帮助我们更有效地与AI模型沟通，获得更高质量的输出。
随着技术的发展，提示词工程的方法和工具也将不断演化，但其核心理念——清晰表达人类意图并引导AI思考的艺术——将持续保持其重要性。无论是个人使用者还是企业应用者，投入时间学习和实践提示词工程，都将在AI快速发展的时代中获得显著优势。
通过不断学习和实践，每个人都可以成为提示词工程的实践者，充分释放AI工具的潜力，更好地服务于我们的工作和生活。
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