Google提示词工程白皮书解析

一、提示词工程的核心原理

LLM的本质与目标

大语言模型（LLM）本质上是"概率预测引擎"，通过对输入标记序列的学习，预测下一个最可能出现的词元（Token），并不断迭代生成完整回答。提示词的作用在于为这一预测过程设定起点和方向，通过精准引导降低模型的"猜测偏差"。

提示工程的核心价值

高质量提示词能确保模型输出准确、相关，有效避免模糊或错误，如分类错误、格式混乱等问题；而低质量提示词则可能导致模型陷入"重复循环"或生成无关内容。

二、关键输出配置参数

温度（Temperature）

• 低值（0-0.3）：输出稳定、确定性高，适合严谨任务，如数学计算、代码生成等。
• 高值（0.6-1）：输出更随机、有创意，适合内容创作，如故事生成。

Top-K与Top-P采样

• Top-K：限定从概率最高的K个词中选择，值越小输出越保守，如K=20。
• Top-P（核采样）：动态选择累计概率达P值的词，灵活平衡多样性与准确性，推荐P=0.95。

推荐参数组合

• 通用场景：温度0.2、Top-P 0.95、Top-K 30，确保输出连贯且适度创意。
• 数学问题：温度设为0，确保唯一正确答案。

三、核心提示词技术

基础技巧

• 零样本提示（Zero-Shot）：直接给出任务指令，适用于简单任务，如翻译、分类等。
• 少样本提示（Few-Shot）：提供1-5个示例，明确输出格式，如JSON解析。

进阶技巧

• 系统提示（System Prompting）：定义任务框架与输出要求，如强制返回JSON。
• 角色提示（Role Prompting）：为模型分配身份，如旅行指南、教师等，调整语气与专业性。
• 上下文提示（Contextual Prompting）：提供背景信息以限定场景，如"为复古游戏博客撰稿"。

高级推理技术

• 思维链（Chain of Thought, CoT）：要求分步推理，适用于数学或逻辑问题，温度需设为0。
• 思维树（Tree of Thoughts, ToT）：并行探索多推理路径，解决复杂任务，如策略规划。
• ReAct（推理与行动）：结合外部工具，如搜索API获取实时数据，模拟人类操作。

四、最佳实践与避坑指南

优化提示词设计

• 明确指令：避免模糊描述，如"用150字总结"而非"简短说明"。
• 结构化输出：要求JSON、表格等格式，减少自由发挥错误。
• 迭代测试：记录不同提示效果，调整措辞与参数。

常见问题与解决

• 重复循环错误：因温度与采样参数不当导致，需调整参数平衡确定性与随机性。
• 输出无关内容：补充上下文或限制输出长度。

五、应用场景与案例

企业级应用

• 智能客服：结合多轮对话历史动态生成提示。
• 文档处理：解析合同条款并关联图表，实现多模态任务。

开发与创作

• 代码生成：低温参数确保代码准确性。

总结

Google的《Prompt Engineering》白皮书为我们提供了一套系统的提示词工程方法论。通过深入理解提示词工程的核心原理、合理配置输出参数、灵活运用各种提示词技术，并遵循最佳实践与避坑指南，开发者可以显著提升大语言模型的输出效果，更好地满足各种应用场景的需求。在未来的AI开发中，提示词工程将扮演越来越重要的角色，成为开发者必备的核心技能之一。