用通俗易懂的方式讲解：一文搞懂大模型 Prompt Engineering（提示工程）

本文将从提示工程的本质、提示工程的原理、提示工程的应用三个方面，带您一文搞懂提示工程 Prompt Engineering 。

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文章目录

- 提示工程的本质
- 提示工程的原理
- 提示工程的应用
- 技术交流&资料
- 通俗易懂讲解大模型系列

提示工程的本质

Prompt（提示）：Prompt（提示）在人工智能，特别是AGI（通用人工智能）时代，扮演着至关重要的角色。它不仅是用户与AI模型如ChatGPT交互的桥梁，更是一种全新的“编程语言”，用于指导AI模型产生特定的输出。

Prompt（提示）

Prompt作为AGI时代的“编程语言”
角色转变：Prompt不再仅仅是简单的输入或查询，它成为了一种与AI模型交互的“编程语言”。用户通过精心设计的Prompt来“编程”AI模型，指导其执行各种任务。
任务多样性：这些任务的范围非常广泛，从简单的问答、文本生成到复杂的逻辑推理、数学计算和创意写作等。
即时性与互动性：与传统的编程语言相比，Prompt通常更加即时和互动。用户可以直接在AI模型的接口中输入Prompt，并立即看到结果，而无需经过编译或长时间的运行过程。

提示工程（Prompt Engineering）：提示工程（Prompt Engineering）涉及到如何设计、优化和管理这些Prompt，以确保AI模型能够准确、高效地执行用户的指令。

Prompt工程作为AGI时代的“软件工程”
设计：Prompt设计需要仔细选择词汇、构造清晰的句子结构，并考虑上下文信息。这确保AI模型能够准确理解用户的意图并产生符合预期的输出。
优化：优化Prompt可能涉及调整词汇选择、改变句子结构或添加额外的上下文信息，以提高AI模型的性能和准确性。这可能需要多次尝试和迭代，以达到最佳效果。
管理：随着AGI应用的不断增长和复杂化，管理大量的Prompt变得至关重要。这包括组织、存储和检索Prompt，以便在需要时能够快速找到并使用它们。同时，还需要定期更新和维护这些Prompt，以适应AI模型的改进和变化的需求。

提示工程的原理

Prompt的构成：一个完整的Prompt应该包含清晰的指示、相关的上下文、有助于理解的例子、明确的输入以及期望的输出格式描述。
Prompt的构成

指示（Instructions） - 关键词：任务描述
指示是对任务的明确描述，相当于给模型下达了一个命令或请求。它告诉模型应该做什么，是任务执行的基础。
上下文（Context） - 关键词：背景信息
上下文是与任务相关的背景信息，它有助于模型更好地理解当前任务所处的环境或情境。在多轮交互中，上下文尤其重要，因为它提供了对话的连贯性和历史信息。
例子（Examples） - 关键词：示范学习
例子是给出的一或多个具体示例，用于演示任务的执行方式或所需输出的格式。这种方法在机器学习中被称为示范学习，已被证明对提高输出正确性有帮助。
输入（Input） - 关键词：数据输入
输入是任务的具体数据或信息，它是模型需要处理的内容。在Prompt中，输入应该被清晰地标识出来，以便模型能够准确地识别和处理。
输出（Output） - 关键词：结果格式
输出是模型根据输入和指示生成的结果。在Prompt中，通常会描述输出的格式，以便后续模块能够自动解析模型的输出结果。常见的输出格式包括结构化数据格式如JSON、XML等。

Prompt调优：Prompt调优是人与机器协同的过程，需明确需求、注重细节、灵活应用技巧，以实现最佳交互效果。

Prompt调优

一、人的视角：明确需求
核心点：确保清晰、具体地传达自己的意图。
策略：简化复杂需求，分解为模型易理解的指令。
二、机器的视角：注重细节
核心点：机器缺乏人类直觉，需详细提供信息和上下文。
策略：精确选择词汇和结构，避免歧义，提供完整线索。
三、模型的视角：灵活应用技巧
核心点：不同模型、情境需不同Prompt表达方式。
策略：通过实践找到最佳词汇、结构和技巧，适应模型特性。

提示工程的应用

提示技术：提示技术是引导AI模型进行深度思考和创新的有效工具，其中Chain-of-Thought Prompting注重逐步推理，Knowledge Generation Prompting强调知识生成，而Tree of Thoughts Prompting则通过树状结构清晰展现思维过程。

Chain-of-Thought Prompting（链式思考提示）
一、概念介绍

Chain-of-Thought Prompting，即链式思考提示，是一种在人工智能模型中引导逐步推理的方法。通过构建一系列有序、相互关联的思考步骤，模型能够更深入地理解问题，并生成结构化、逻辑清晰的回答。
二、核心特点

有序性：链式思考提示要求将问题分解为一系列有序的步骤，每个步骤都建立在前一个步骤的基础上，形成一条清晰的思考链条。

关联性：每个思考步骤之间必须存在紧密的逻辑联系，以确保整个思考过程的连贯性和一致性。

逐步推理：模型在每个步骤中只关注当前的问题和相关信息，通过逐步推理的方式逐步逼近最终答案。

链式思考提示（COT）

Knowledge Generation Prompting（生成知识提示）

一、概念介绍

Knowledge Generation Prompting，即生成知识提示，是一种利用人工智能模型生成新知识或信息的方法。通过构建特定的提示语句，引导模型从已有的知识库中提取、整合并生成新的、有用的知识内容。
二、核心特点

创新性：生成知识提示旨在产生新的、原创性的知识内容，而非简单地复述或重组已有信息。

引导性：通过精心设计的提示语句，模型被引导去探索、发现并与已有知识进行交互，从而生成新的见解或信息。

知识整合：该过程涉及对多个来源、多种类型的知识进行融合和整合，以形成更全面、深入的理解。

生成知识提示

Tree of Thoughts Prompting（思维树提示）
一、概念介绍

Tree of Thoughts Prompting，即思维树提示，是一种将复杂思维过程结构化为树状图的方法。它通过逐级分解主题或问题，形成具有逻辑层次和关联性的思维节点，从而帮助用户更清晰地组织和表达思考过程。
二、核心特点

层次性：思维树提示将思考过程分解为多个层次，每个层次代表不同的思维深度和广度。

关联性：各思维节点之间存在紧密的逻辑联系，形成一个相互关联、互为支撑的思维网络。

可视化：通过将思维过程以树状图的形式展现，思维树提示增强了思考过程的可视化和直观性。

思维树提示（TOT）

提示应用：提示工程应用于代码生成，利用机器学习，将自然语言提示自动转为符合要求的代码，提升开发效率。

Generating Code（代码生成）
将注释转换成代码

将注释转换成代码意味着您需要理解注释中的描述或说明，并将其实现为可执行的代码。例如：

在这个例子中，注释“计算两个数的和”被转换为了一个名为add_numbers的函数，该函数接受两个参数并返回它们的和。
完成功能或继续下一行

这通常意味着您需要编写缺失的代码行以完成某个功能。例如，如果您有一个未完成的函数：

这个函数已经完成了基本的问候功能，并且还包含了一个特殊情况的处理：如果名字是"Alice"，则打印一条特殊的问候语。
MySQL查询语句生成

生成MySQL查询语句需要根据您的数据库结构和您想要检索的数据来决定。以下是一个简单的查询示例，它从名为employees的表中选择所有员工的信息：

如果您想根据某些条件筛选员工，比如选择所有薪资超过50000的员工，您可以这样写：
解释代码

解释代码意味着您需要理解代码的功能和工作原理，并能够用自然语言描述它。例如，对于以下Python代码：

您可以解释这段代码为：“这是一个计算阶乘的函数。它接受一个参数n，并检查n是否等于0。如果n等于0，函数返回1。否则，它返回n乘以n-1的阶乘的结果。这是一个递归函数，因为它在自己的定义中调用了自己。”