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做外包胡it网站,做团膳有哪些网站,做个企业网站的公司,wordpress微信服务号登录今天简要总结一下prompt engineering#xff0c;也是对我学习内容的一个回顾 一、什么是提示工程 提示工程#xff08;Prompt Engineering#xff09;是面向大语言模型的提示词开发和优化技术。它的核心目标是在不改变模型权重或架构的前提下#xff0c;通过精心设计的输入…今天简要总结一下prompt engineering也是对我学习内容的一个回顾一、什么是提示工程提示工程Prompt Engineering是面向大语言模型的提示词开发和优化技术。它的核心目标是在不改变模型权重或架构的前提下通过精心设计的输入来最大化发挥LLM的能力。可以将提示工程理解为一种软件工程方法——通过优化输入而非修改底层代码来改善系统表现。三大核心能力能力维度核心作用关键技术Prompt 设计让模型准确理解任务意图指令设计、示例提供、角色定位、思维链Prompt 优化提升输出稳定性与质量自我反思、自动优化、分步推理Prompt 系统化处理复杂多步骤任务工作流设计、链式调用、RAG、多代理协作二、基础知识模型参数与提示词要素模型参数设置在使用LLM之前需要理解几个关键参数Temperature Top_p控制输出的随机性和创造性。Temperature越高越发散Top_p控制概率分布的截断点。Temperature范围通常是0-2推荐值0.7-1.0。创意写作用高值1.5事实性任务用低值0.3-0.5Top_p范围0-1推荐值0.9。与Temperature配合使用一般二者选其一调整Max Length Stop Sequences限制生成长度设置终止条件。Max Length (Max Tokens)控制生成的最大token数需考虑输入输出总和不超过模型上下文窗口Stop Sequences自定义终止符号如\n\n、###等让模型在特定标记处停止生成Frequency Penalty Presence Penalty减少重复内容鼓励主题多样性。Frequency Penalty范围-2.0到2.0根据token出现频率降低其概率减少逐字重复Presence Penalty范围-2.0到2.0根据token是否出现过降低概率鼓励引入新主题提示词的核心要素一个完整的提示词通常包含四个部分指令Instruction明确告诉模型要做什么使用动词开头分析、总结、翻译、生成、评估等避免歧义用列出3个要点而非说说看可以包含角色设定如你是一位资深的数据分析师上下文Context提供背景信息或约束条件包括任务背景、目标受众、使用场景设定约束语气、风格、长度限制、禁止内容示例“这是一篇面向初学者的技术文章需要通俗易懂”输入数据Input Data需要处理的具体内容清晰标注输入边界使用分隔符如“”、###、结构化数据用JSON、表格等格式长文本可以分段标注[段落1]、[段落2]输出指示Output Indicator期望的输出格式或结构指定格式JSON、Markdown、表格、列表提供输出模板或示例设定输出长度如用100字以内总结可以用输出、答案等标记引导模型开始生成设计原则具体、明确、避免模糊。越清晰的指令模型表现越稳定。实用技巧分隔符使用用三重引号、XML标签等明确区分指令和数据防止提示词注入攻击迭代优化从简单提示开始根据输出逐步添加约束和细节版本管理记录有效的提示词模板建立提示词库测试验证用多个样例测试提示词的稳定性和泛化能力三、核心技术演进路径提示工程技术呈现出明显的演进规律零样本/少样本 → CoT增强推理→ RAG/ReAct引入外部知识/行动→ ART/Reflexion自动化/反馈循环→ MCoT/GraphPrompts多模态/结构化我们可以将这些技术按复杂度分为四个层级Level 1基础提示技术零样本提示Zero-shot Prompting直接给出指令不提供任何示例。适用于模型已经理解的常见任务。少样本提示Few-shot Prompting / ICL在指令中提供几个示例让模型通过模仿来学习任务模式。这类似于机器学习中的迁移学习——通过少量样本引导模型行为。Level 2推理增强技术链式思考Chain-of-Thought, CoT引导模型展示推理过程而非直接给出答案。包括零样本CoT在提示词中加入让我们一步步思考少样本CoT提供带推理过程的示例自我一致性Self-Consistency生成多个推理路径通过投票机制选择最一致的答案提高准确性。思维树Tree of Thoughts, ToT将推理过程结构化为树状结构支持分支探索和回溯适合需要规划的复杂问题。Level 3知识与工具增强检索增强生成RAG在生成前先检索相关知识将外部信息注入上下文。解决模型知识过时和幻觉问题。ReAct框架Reasoning Acting结合推理与行动让模型在推理过程中调用外部工具。形成思考→行动→观察→再思考的循环。Reflexion自我反思让模型评估自己的输出并基于反馈进行迭代改进。构建生成→评估→反思→重新生成的闭环。ARTAutomatic Reasoning and Tool-use自动选择推理策略和工具减少人工设计提示词的负担。PALProgram-Aided Language Models让模型生成程序代码来解决问题特别适合数学计算和逻辑推理任务。Level 4高级与专业化技术多模态思维链Multimodal CoT将CoT扩展到图像、视频等多模态输入实现跨模态推理。基于图的提示Graph Prompts将知识结构化为图谱通过图遍历来组织推理过程。自动提示工程师APE使用LLM自动生成和优化提示词形成提示词的提示词。链式提示Prompt Chaining将复杂任务分解为多个子任务每个子任务使用独立的提示词输出作为下一个的输入。补充技术Embedding Prompt软提示直接优化嵌入向量而非文本Prompt Caching缓存常用提示词部分减少计算成本Function Calling让模型以结构化方式调用外部函数Instruction Tuning通过指令数据集微调模型提升指令遵循能力技术组合策略CoT Self-Consistency生成多条推理链后投票选择最优答案适合高风险决策场景RAG ReAct先检索知识再执行动作构建知识驱动的智能体系统Reflexion PAL让模型生成代码并自我评估优化适合编程任务四、上下文工程提示工程的进阶上下文工程Context Engineering与提示工程的关系可以理解为说什么与如何说的区别。提示工程侧重于指令设计和任务分解而上下文工程关注为模型提供最优的背景信息和环境配置。核心目标提高准确性提供精准的背景信息减少歧义和误解提升效率优化上下文长度和结构平衡信息量与token成本赋予能力通过上下文注入新知识和技能突破模型训练时的知识边界增强可控性通过上下文约束来规范模型行为和输出格式主要技术1. 知识融入领域知识注入将专业术语、规则、标准纳入上下文实时数据集成通过API调用获取最新信息如天气、股价历史对话记忆维护多轮对话的上下文连续性示例库管理动态选择最相关的few-shot示例2. 结构化引导输出模板预定义JSON、XML等结构化格式格式约束使用schema验证、正则表达式限制输出分段标记通过特殊标记如###、—划分上下文区域角色定义为模型分配明确的身份和行为准则3. 上下文管理长文本处理滑动窗口保留最近N个token的对话历史摘要压缩对历史对话进行总结以节省空间分块索引将长文档切分并建立检索索引优先级排序相关性评分根据语义相似度筛选上下文时间衰减赋予新信息更高权重重要性标注手动或自动标记关键信息动态裁剪自适应截断根据token限制智能删减次要内容上下文蒸馏提取核心信息生成精简版本上下文工程与RAG的关系RAG可以看作是上下文工程的一个重要应用场景。RAG通过检索系统动态构建上下文而上下文工程则提供了管理和优化这些检索内容的方法论。实践模式静态上下文模式在系统提示词System Prompt中预设固定的背景信息、角色定义和行为规范。适用于任务目标明确、知识相对稳定的场景。动态上下文模式根据用户输入实时检索和注入相关信息。典型应用包括对话式搜索基于用户问题检索知识库代码补全根据当前代码上下文提供建议个性化推荐结合用户历史行为调整上下文混合上下文模式结合静态和动态方法在固定框架基础上动态注入可变内容。例如客服机器人中产品知识为静态上下文用户订单信息为动态上下文。上下文工程的挑战上下文窗口限制不同模型有token数量上限如GPT-4为8K/32K需要精心设计信息密度注意力稀释中间丢失现象——模型对上下文中间部分的关注度较低噪声干扰无关信息可能误导模型降低输出质量成本控制上下文越长API调用成本越高需权衡质量与费用优化策略信息压缩用更短的表达传达相同信息避免冗余关键信息前置将最重要的内容放在上下文开头或结尾渐进式上下文分阶段提供信息避免一次性加载过多内容上下文验证定期评估注入的上下文是否真正有助于任务完成缓存机制对常用的上下文片段进行缓存复用评估指标上下文利用率模型实际使用的上下文比例信息密度单位token内包含的有效信息量检索精度动态上下文的相关性评分成本效益比上下文带来的质量提升与token成本的比值五、实践案例文生图提示词工程以文生图Text-to-Image为例一个生产级的提示词需要包含主体描述核心对象的详细特征风格指定艺术风格、渲染方式质量控制分辨率、细节要求负面提示明确不希望出现的元素通过系统化的提示词模板可以大幅提高生成质量的稳定性。示例高质量人物肖像生成提示词结构主体一位年轻女性黑色长发穿着白色连衣裙微笑表情 环境站在樱花树下春天的公园阳光透过树叶 风格电影级照明浅景深bokeh效果自然色调 质量8K分辨率超高细节专业摄影柔和光线 负面提示模糊、低质量、变形、多余的手指、不自然的姿势常见模型的提示词特点Stable Diffusion支持权重调整使用括号和冒号如(masterpiece:1.2)表示加强杰作概念Midjourney使用--参数控制风格如--ar 16:9设置宽高比--stylize 750控制艺术化程度DALL-E更接近自然语言支持详细的描述性语句对构图指令理解较好提示词优化技巧关键词顺序越靠前的描述权重越高将最重要的特征放在开头具体而非抽象用柔和的金色日落光线代替好看的光线艺术家风格引用加入宫崎骏风格、Greg Rutkowski等可以快速定义视觉风格技术术语使用电影级照明、“景深”、黄金时段等专业词汇提高质量迭代测试固定种子值seed进行A/B测试逐步调整提示词文生图提示词模板[主体] [细节特征] [动作/表情] [环境/背景] [光照] [视角/构图] [艺术风格] [质量描述] [负面提示]通过这种结构化方法可以显著提升生成图像的可控性和一致性特别是在批量生成或品牌化内容创作场景中。六、技术对比与选择基础对比表在实际应用中选择合适的提示工程技术需要考虑三个核心维度1. 任务复杂度简单查询/生成零样本或少样本提示即可需要逻辑推理使用CoT或Self-Consistency需要规划决策采用ToT或ART多步骤复杂任务选择Prompt Chaining或多代理系统2. 知识需求模型已知领域直接提示或少样本示例需要实时/专业知识RAG或检索系统需要外部工具ReAct或Function Calling需要代码执行PAL程序辅助3. 质量与成本权衡高准确性要求Self-Consistency Reflexion快速响应优先简单提示或缓存策略成本敏感场景避免多次调用优化上下文长度持续改进需求APE自动优化或A/B测试扩展技术对比矩阵技术复杂度Token成本延迟准确性提升局限性Zero-shot低低低基线任务理解有限Few-shot低中低10-30%示例选择影响大CoT中中高中20-50%简单任务可能过度工程Self-Consistency中高高30-60%需多次推理成本高ToT高高高40-70%仅适合需要搜索的任务RAG中高中高中视检索质量依赖检索系统质量ReAct高高中高视工具质量需要工具接口开发Reflexion高很高很高50-80%多轮迭代成本显著注准确性提升为相对Zero-shot的典型改善幅度实际效果因任务而异场景化技术选择指南场景1客服问答系统基础方案Few-shot RAG检索FAQ和知识库进阶方案 Function Calling查询订单、执行操作高级方案 Reflexion根据用户反馈优化回答场景2数据分析助手推荐组合CoT PAL ReAct理由需要推理分析逻辑CoT→ 生成数据处理代码PAL→ 执行并观察结果ReAct场景3创意内容生成推荐方案Few-shot Self-Consistency理由提供风格示例Few-shot→ 生成多个版本供选择Self-Consistency场景4专业文档撰写推荐组合RAG CoT Prompt Chaining理由检索专业资料RAG→ 结构化推理CoT→ 分步完成大纲、内容、校对Chaining场景5代码调试与优化推荐组合PAL Reflexion Few-shot理由生成修复代码PAL→ 测试并反思Reflexion→ 参考已知修复模式Few-shot技术组合的协同效应某些技术组合会产生112的效果黄金组合CoT Self-Consistency推理 多路径验证适合高风险决策RAG ReAct知识检索 工具使用适合需要实时信息和执行能力的智能体Few-shot CoT示例学习 推理展示适合新型任务快速上手互补组合Prompt Chaining RAG每个子任务检索不同知识避免上下文过载Reflexion PAL代码生成后自动测试和调试ToT Function Calling在决策树的每个节点可以调用工具获取信息常见选择误区❌误区1默认使用最复杂的技术简单任务用Zero-shot或Few-shot往往更高效过度工程会增加不必要的成本和延迟❌误区2忽视迭代优化从简单方案开始通过A/B测试逐步引入复杂技术而不是一开始就构建复杂系统❌误区3只关注准确性忽视成本Self-Consistency和Reflexion能显著提升质量但token消耗可能是基础方案的5-10倍❌误区4技术堆叠而非有机组合盲目组合多种技术可能导致提示词冗余和性能下降需要精心设计接口实践建议起步阶段用Zero-shot验证任务可行性添加3-5个Few-shot示例观察提升如果涉及推理尝试加入让我们一步步思考优化阶段识别失败案例的模式是否缺知识推理错误格式问题针对性引入RAG缺知识、CoT推理弱、结构化输出格式问题建立评估基准量化改进效果生产阶段监控关键指标准确率、延迟、成本、用户满意度建立提示词版本管理和回滚机制持续收集边界案例迭代优化提示词库七、未来展望提示工程正在向更智能、更自动化的方向发展自动提示词生成与优化多智能体协作系统个性化提示词适配跨模态提示工程随着模型能力的增强提示工程的重点将从如何让模型理解转向如何让模型更好地协作和创造价值。参考资源*提示工程指南 *Google AI Gemini 提示设计策略