大模型系列——提示词工程：从原理、实践到未来的一部系统性综述

提示词工程：从原理、实践到未来的一部系统性综述

摘要

本文系统性地阐述了提示词工程（Prompt Engineering）这一关键领域，它作为释放大语言模型（LLM）潜能的核心人机交互范式。报告从LLM的“下一个词预测”基本机制出发，追溯了提示词工程从GPT-3时代“上下文学习”的偶然发现到当前系统化、工程化的演进历程。本文深度剖析了多种高级提示框架，包括旨在激发模型逐步推理的“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）、赋予模型元认知能力的“自我反思”（Self-Reflection），以及融合推理与行动的“ReAct”范式。在此基础上，报告探讨了提示词工程的系统化实现，聚焦于检索增强生成（RAG）、自主智能体（Agentic Systems）等核心架构，并结合LangChain等开发框架与dify、n8n、Flowith等低代码平台，展示了其在生产环境中的应用。通过对科学发现、法律科技、医疗健康等垂直领域的案例分析，本文揭示了提示词工程的巨大价值与挑战。最后，报告展望了该领域的未来趋势，包括其向“提示词编程”（Prompt Programming）的演化、自动化提示优化的前景，以及在评估、伦理与安全方面亟待解决的问题。

引言