引言

提示词工程（Prompt Engineering）是充分发挥 LLM 能力的关键。本文将深入探讨高级提示词技术和策略。

提示词的艺术

1. 结构化提示

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角色：{role}
背景：{context}
任务：{task}
格式：{format}
约束：{constraints}

2. 链式思考（Chain-of-Thought）

  • 步骤分解
  • 推理过程
  • 结果验证

高级技巧

1. Few-shot Learning

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示例1：
输入：...
输出：...

示例2：
输入：...
输出：...

现在：
输入：...

2. 自我一致性

  • 多样化提示
  • 结果投票
  • 置信度评估

应用场景

  1. 代码生成

    • 需求分析
    • 测试用例
    • 文档生成

  2. 文本优化

    • 风格转换
    • 内容扩写
    • 多语言翻译

常见陷阱

  1. 提示词过于复杂
  2. 上下文不足
  3. 指令不明确

优化建议

  • 使用清晰的指令
  • 提供充分上下文
  • 设置合理约束
  • 增加示例说明

结语

掌握提示词工程是 AI 开发的必备技能，持续实践和优化是提高效果的关键。