大语言模型应用提示工程Prompt Engineering

提示工程（Prompt Engineering）是指通过精心设计和优化输入提示（prompt），以引导人工智能模型（如大型语言模型）生成更符合预期的输出。

一、提示工程的核心任务

1. 明确任务目标

   • 确定模型需要完成的具体任务（如文本生成、翻译、分类、问答等）。
   • 示例：需要模型生成一篇产品评测 vs. 需要模型总结文章要点。

2. 设计提示结构

   • 包含必要的上下文、示例、格式要求和约束条件。
   • 示例：

     请根据以下产品参数生成一段吸引人的广告文案：  
     产品名称：X1智能手表  
     功能：心率监测、GPS定位、30天续航  
     目标用户：运动爱好者  
     要求：不超过100字，口语化风格  
     

3. 优化措辞与关键词

   • 使用清晰的指令词（如“总结”“解释”“对比”），避免歧义。
   • 示例：
     • 模糊提示：“讲一下量子计算。”
     • 优化提示：“用通俗语言解释量子计算的基本原理，并举例说明其潜在应用。”

4. 控制输出风格与格式

   • 指定生成的语气（正式、幽默）、结构（分点、段落）、长度等。
   • 示例：

     以小学老师的口吻，用三个简短的步骤教孩子如何洗手。  
     格式：  
     1. [步骤1]  
     2. [步骤2]  
     3. [步骤3]  
     

5. 处理模型局限性

   • 规避模型可能产生的偏见、错误或无关内容。
   • 示例：

     请列举三种环保的生活方式，确保建议科学可行，避免提及政治敏感内容。  
     

二、提示工程的典型示例

1. 文本生成任务

• 普通提示： “写一篇关于人工智能的文章。”
  问题：内容可能泛泛而谈，缺乏重点。
• 优化提示：

  以“AI在医疗领域的应用”为主题，撰写一篇800字的科普文章。  
  要求：  
  - 包含三个具体案例（如影像诊断、药物研发、个性化治疗）  
  - 语言通俗易懂，适合高中生阅读  
  - 结尾呼吁合理看待AI的伦理问题  
  

2. 问答任务

• 普通提示： “什么是区块链？”
  问题：回答可能过于技术化，难以理解。
• 优化提示：

  向没有技术背景的老人解释区块链是什么，用比喻和生活化的例子说明其原理和用途。  
  

3. 代码生成任务

• 普通提示： “写一个Python函数计算斐波那契数列。”
  问题：可能忽略性能优化或异常处理。
• 优化提示：

  编写一个高效的Python函数，计算第n项斐波那契数列。  
  要求：  
  - 使用迭代而非递归  
  - 处理n为负数或非整数的情况  
  - 添加注释说明关键步骤  
  

4. 多模态任务

• 图像生成（如DALL·E）
  • 普通提示： “画一只猫。”
  • 优化提示：

    赛博朋克风格的机械猫，霓虹灯光环绕，站在未来城市的雨夜街道上，4K超清细节。  
    

五、提示工程的关键技巧

1. Few-shot Learning（少样本学习）

   • 提供示例让模型模仿：

     示例1：  
     输入：这家餐厅服务很好，但食物一般。  
     输出：正面评价：服务态度优秀；负面评价：菜品质量普通。  
     输入：手机续航强，但屏幕容易划伤。  
     输出：  
     

2. 链式思考（Chain-of-Thought）

   • 要求模型展示推理过程：

     问题：如果3个人3天喝3桶水，9个人9天喝几桶水？  
     要求：分步骤解释计算过程。  
     

3. 角色扮演

   • 指定模型的身份以控制输出风格：

     你是一名资深营养师，为糖尿病患者设计一周食谱，要求低糖高纤维。  
     

提示工程是连接人类意图与AI能力的桥梁。通过明确目标、结构化设计、持续优化，可以显著提升模型的实用性和可靠性。其核心在于：用最精准的语言，让模型理解并执行复杂任务。

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接下来讲讲提示工程应用在哪个阶段，是预训练阶段、还是微调阶段、还是用户输入问题，如果是用户输入问题，需要用户懂得提示工程，这个要求太高，因为普通用户并不知道什么是提示工程

六、提示工程的应用阶段

1. 提示工程的核心应用阶段

提示工程主要应用于 模型使用阶段（即用户输入问题阶段），而非预训练或微调阶段。具体原因如下：

阶段	是否涉及提示工程	说明
预训练阶段	否	模型通过海量无标签数据学习通用语言模式，不涉及特定任务的提示设计。
微调阶段	间接相关	微调可能调整模型对特定提示的响应方式，但提示工程本身是应用层的输入优化技术。
用户输入阶段	是（主战场）	用户通过设计提示词引导模型生成所需结果，这是直接影响输出质量的关键环节。

2. 普通用户面临的挑战

• 知识门槛高：用户需理解模型特性（如指令遵循能力、格式偏好），才能设计有效提示。
• 试错成本大：低质量提示导致输出偏离预期，用户需反复调整。
• 场景复杂性：不同任务（如写作、编程、数据分析）需要差异化的提示策略。

典型失败案例：

• 模糊提示：“帮我写点东西” → 模型可能生成随机内容。
• 过度简略：“翻译这个” → 未指定目标语言或文本内容，导致错误。

七、降低用户门槛的解决方案

为让普通用户无需精通提示工程也能高效使用AI，开发者可通过以下方法优化系统设计：

(1) 预设模板与场景化引导

• 功能：提供常见任务的标准化提示模板，用户仅需填空关键信息。
• 示例：

  [广告文案生成器]  
  产品名称：________  
  核心卖点：________（如：续航长、价格低）  
  目标人群：________（如：学生、上班族）  
  风格要求：________（下拉选择：幽默/正式/科技感）  
  

• 优势：用户无需学习提示语法，直接获得结构化输入界面。

(2) 交互式智能优化

• 功能：实时分析用户输入，自动补全或优化提示。
• 示例：
  • 用户输入：“写一篇关于环保的文章。”
  • 系统建议：“是否需要指定文章长度（如500字）、读者群体（如中学生）或重点方向（如塑料污染治理）？”
• 技术实现：

  def enhance_prompt(raw_input):
      # 调用小模型分析用户意图
      intent = analyze_intent(raw_input)  
      # 生成优化建议选项
      return generate_suggestions(intent)  
  

(3) 自然语言转结构化提示

• 功能：将用户的自由描述自动转换为模型友好的提示。
• 示例：
  • 用户输入：“我要一个减肥食谱，不要太难做。”
  • 系统转换：

    设计一份适合厨房新手的减脂食谱，要求：  
    - 包含3道家常菜  
    - 每道菜烹饪时间≤30分钟  
    - 标注热量和蛋白质含量  
    

• 技术实现：
  使用轻量级模型进行意图解析和提示重写。

(4) 历史记录与智能推荐

• 功能：保存用户成功案例，推荐相似场景的优化提示。
• 示例：
  • 用户曾用提示：“用比喻向老人解释区块链”→ 系统推荐“用比喻解释云计算”。
• 优势：通过用户行为数据持续优化推荐策略。

八、用户教育辅助工具

针对愿意学习基础技巧的用户，可提供轻量级培训资源：

工具类型	示例
提示词库	分类整理优质提示模板（如“小红书爆款标题生成器”“代码调试助手”）。
交互式教程	通过案例演练教学，如：“尝试修改下方提示中的红色部分，观察输出变化”。
实时反馈系统	对用户输入的提示进行质量评分，并给出优化建议（如“添加具体字数要求可提高输出稳定性”）。

核心结论：提示工程主要用于 用户输入阶段，但通过产品设计可将技术复杂性封装在系统后端，用户只需自然交互即可获得高质量输出。
实现路径：

• 开发者责任：构建用户友好的提示优化系统，降低操作门槛。
• 用户获益：无需深入理解技术细节，即可高效利用AI能力。

未来趋势：随着AI系统智能化程度提升，提示工程将逐渐从“用户显式技能”转变为“系统隐式功能”，最终实现“所想即所得”的自然交互体验。

现在大模型具备深度思考和推理能力，是否还需要提示工程？

尽管当前的大语言模型在逻辑推理、多步骤问题解决等任务上展现出接近人类的表现，提示工程（Prompt Engineering）仍然是不可或缺的关键技术。其必要性源于大模型的底层原理与人类思维的差异，以及实际应用场景的复杂性。

九、为何大模型仍需提示工程？

1. 模型本质：模式匹配而非真正“思考”

• 核心原理：大模型本质是基于海量数据训练的概率生成器，通过模式匹配预测下一个词，而非具备人类的因果推理能力。
• 示例：
  • 用户提问：“为什么天空是蓝色的？”
  • 无引导输出：可能混合瑞利散射原理与神话传说（如“因为天神喜欢蓝色”）。
  • 优化提示：“用初中物理知识解释天空呈现蓝色的原因，要求分步骤说明光与大气分子的相互作用。” → 精准锁定科学解释。

2. 信息检索的局限性

• 知识时效性：大模型的训练数据存在时间滞后（如GPT-4数据截止至2023年），无法直接获取最新信息。
  • 需提示工程：通过RAG（检索增强生成）注入实时数据。

    根据2024年最新财报数据，分析特斯拉Q1的营收增长趋势。  
    [附：特斯拉2024Q1财报摘要链接]  
    

3. 任务场景的多样性

• 输出控制需求：不同场景对格式、风格、深度的要求差异巨大，需通过提示明确约束。
  • 对比案例：

    场景	模糊提示	优化提示
    学术论文	“写一段量子计算的介绍”	“以APA格式撰写量子计算研究综述，涵盖超导与光量子路线，引用2020年后顶刊论文”
    儿童教育	“解释光合作用”	“用比喻和简笔画步骤向6岁孩子说明植物如何利用阳光制造食物”

4. 价值观对齐与安全性

• 潜在风险：模型可能生成偏见、有害或政治敏感内容。
• 需提示工程：显式约束输出范围。

  列举三种环保的生活方式，要求：  
  - 基于中国国情  
  - 不涉及政治议题  
  - 避免宗教相关建议  
  

十、提示工程的新形态：从“技巧”到“自然交互”

随着模型能力提升，提示工程并未消失，而是向更高级的形态演进：

1. 隐性化（用户无感知）

• 智能解析：系统自动将用户的自然语言转化为结构化提示。
  • 用户输入：“帮我对比iPhone 15和华为Mate 60的拍照功能”
  • 系统转换：

    任务：产品对比  
    对象：iPhone 15 vs. 华为Mate 60  
    对比维度：主摄像头参数（传感器尺寸、像素）、夜景模式效果、变焦能力  
    输出格式：表格形式，包含技术参数和样张分析  
    

2. 场景模板化

• 预设模板：针对高频任务提供填空式模板，降低用户操作门槛。

  [广告文案生成模板]  
  产品名称：________  
  核心卖点：________（最多3个关键词）  
  目标人群：________（如：Z世代、职场妈妈）  
  情感基调：________（下拉选择：温馨/科技感/幽默）  
  

3. 动态协作式优化

• 多轮交互：模型主动询问细节，逐步完善任务需求。

  用户：写一封求职信  
  模型：请提供目标岗位名称、您的核心技能及过往成就关键词。  
  用户：申请数据分析师，擅长Python和SQL，曾通过优化模型提升转化率20%  
  模型：生成定制化求职信...  
  

十一、未来趋势：提示工程不会消失，但会隐形

阶段	提示工程形态	用户感知
早期	简单指令（如“翻译这段文字”）	需手动调整关键词和格式
当前	结构化提示 + 交互式引导	部分自动化，需基础设计技巧
未来	自然语言交互 + 场景自适应	完全无感，系统自动优化交互逻辑

• 短期：提示工程仍是发挥大模型潜力的核心技能，尤其在专业领域（如法律、医疗）。
• 长期：随着AI理解力提升，显式提示设计将逐渐隐入系统底层。
• 普通用户：无需深入学术理论，但需学习“任务拆解”和“需求明确化”的基本逻辑。
• 开发者：构建智能化的提示优化中间件，降低用户使用门槛。

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下面介绍使用轻量级模型进行意图解析和提示重写，使用 Python 开发一个例子，实现意图解析和提示重写、调用大模型生成内容的过程，比如用户输入“我要一个减肥食谱，做的过程不要太难”。

十二、通用化提示工程系统设计

12.1. 分层解耦架构

输入层 → 意图解析层 → 提示模板层 → 大模型层 → 输出层

• 意图解析层：通用意图识别 + 领域适配器
• 提示模板层：动态加载的模板库
• 大模型层：接口标准化

12.2. 核心组件设计

组件	功能描述	关键技术
意图分类器	识别用户意图领域（饮食/文案/编程等）	轻量级文本分类模型（FastText）
语义解析器	提取关键参数和约束条件	规则引擎 + 小样本NER模型
模板调度器	根据意图匹配合适模板	模板元数据管理（JSON/YAML）
约束校验器	确保生成内容符合安全/合规要求	敏感词过滤 + 逻辑规则校验

12.3. 通用化代码实现

# -*- coding: utf-8 -*-
from typing import Dict, Any
import yaml
import dashscope
from fasttext import load_model

class UniversalPromptSystem:
    def __init__(self, config_path: str):
        # 加载配置文件
        with open(config_path) as f:
            self.config = yaml.safe_load(f)
        
        # 初始化组件
        self.intent_classifier = load_model(self.config['intent_model_path'])
        self.templates = self.config['templates']
    
    def parse_intent(self, text: str) -> str:
        # FastText预测意图类别
        labels, _ = self.intent_classifier.predict(text)
        return labels[0].replace('__label__', '')
    
    def extract_params(self, text: str, intent: str) -> Dict[str, Any]:
        # 获取领域专用解析规则
        rules = self.config['param_rules'].get(intent, {})
        params = {}
        
        # 执行正则匹配
        for key, pattern in rules.get('regex', {}).items():
            match = re.search(pattern, text)
            if match:
                params[key] = match.group(1)
        
        # 此处可扩展接入NER模型
        return params
    
    def build_prompt(self, intent: str, params: Dict) -> str:
        # 获取模板
        template = self.templates.get(intent, self.templates['default'])
        # 动态填充参数
        return template.format(**params)
    
    def generate(self, text: str) -> str:
        # 完整流程
        intent = self.parse_intent(text)
        params = self.extract_params(text, intent)
        prompt = self.build_prompt(intent, params)
        
        # 调用大模型
        response = dashscope.Generation.call(
            model="qwen-max",
            prompt=prompt
        )
        return response.output.text

# 示例配置文件（config.yaml）
"""
intent_model_path: ./intent_model.bin
templates:
  diet_advice: |
    你是一名专业营养师，请根据以下要求设计健康食谱：
    目标人群：{target_group}
    禁忌食材：{avoid_ingredients}
    烹饪难度：{difficulty}
    输出格式：
    - [餐别] 菜名
      • 热量：{calories}
      • 食材：{ingredients}
      • 步骤：{steps}
  
  marketing_copy: |
    你是一名资深广告文案专家，请为{product_name}撰写宣传文案：
    核心卖点：{selling_points}
    目标人群：{target_audience}
    风格要求：{tone}
    附加要求：{additional_requirements}
    
param_rules:
  diet_advice:
    regex:
      target_group: '目标人群：(.+?)[，。]'
      avoid_ingredients: '不要(.+?)[，。]'
  marketing_copy:
    regex:
      product_name: '为(.+?)撰写'
      selling_points: '卖点：(.+?)[，。]'
"""

# 初始化系统
system = UniversalPromptSystem("config.yaml")

# 使用示例
user_input1 = "我需要一个减脂食谱，目标人群是上班族，不要鸡胸肉"
output1 = system.generate(user_input1)

user_input2 = "请为X1智能手表写宣传文案，卖点是长续航和健康监测，目标人群是运动爱好者"
output2 = system.generate(user_input2)

12.4. 跨场景应用示例

1. 减肥食谱场景

# 用户输入
input_text = "想要一个素食减脂餐方案，不要豆制品，操作要简单"

# 自动解析
intent = "diet_advice"
params = {
    "target_group": "素食者",
    "avoid_ingredients": "豆制品",
    "difficulty": "简单"
}

# 生成提示词
"""
你是一名专业营养师，请根据以下要求设计健康食谱：
目标人群：素食者
禁忌食材：豆制品
烹饪难度：简单
输出格式：
- [餐别] 菜名
  • 热量：{calories}
  • 食材：{ingredients}
  • 步骤：{steps}
"""

2. 产品文案场景

# 用户输入 
input_text = "给Y2蓝牙耳机写广告文案，卖点是降噪和30小时续航，目标用户是通勤族"

# 自动解析
intent = "marketing_copy"
params = {
    "product_name": "Y2蓝牙耳机",
    "selling_points": "降噪和30小时续航",
    "target_audience": "通勤族"
}

# 生成提示词
"""
你是一名资深广告文案专家，请为Y2蓝牙耳机撰写宣传文案：
核心卖点：降噪和30小时续航
目标人群：通勤族
风格要求：科技感与生活化结合
附加要求：突出地铁通勤场景
"""

12.5. 系统扩展方法论

1. 新增领域三步骤

1. 定义意图类别
   在配置文件中添加新意图标识：

   templates:
     tech_support: |
       你是一名IT技术支持专家，请解决以下问题：
       用户问题：{issue_description}
       设备类型：{device_type}
       已尝试操作：{tried_actions}
       期望输出格式：
       1. 可能原因分析
       2. 分步骤解决方案
   

2. 配置参数提取规则

   param_rules:
     tech_support:
       regex:
         device_type: '设备类型：(.+?)[，。]'
         issue_description: '问题描述：(.+)'
   

3. 训练意图分类模型
   收集标注数据后更新FastText模型：

   fasttext supervised -input train.txt -output intent_model
   

2. 效果优化策略

优化方向	具体方法	效果提升点
意图识别	使用Sentence-BERT代替FastText	小样本场景准确率+15%
参数抽取	接入PaddleNLP的ERNIE-M模型	复杂句式解析能力提升
模板管理	建立版本化模板库，支持A/B测试	多版本效果对比优化
安全校验	接入阿里云内容安全API	违规内容拦截率99.9%

12.6. 实践建议

1. 动态模板加载

   class TemplateManager:
       def __init__(self, template_db_url):
           self.conn = create_engine(template_db_url)
       
       def get_template(self, intent: str) -> str:
           return self.conn.execute(
               f"SELECT content FROM templates WHERE intent='{intent}'"
           ).fetchone()[0]
   

2. 混合解析策略

   def extract_params(self, text: str, intent: str) -> Dict:
       # 优先使用规则引擎
       params = self._rule_based_extract(text, intent)
       
       # 不足时调用模型
       if len(params) < self.config['min_params']:
           params.update(self._model_based_extract(text, intent))
       
       return params
   

3. 持续学习机制

   def online_learning(self, user_feedback: Dict):
       # 当用户手动修正结果时，记录到训练集
       if user_feedback['corrected_output']:
           self.save_to_training_data(
               user_feedback['original_input'],
               user_feedback['corrected_output']
           )
       # 定期触发模型重训练
       if time.time() - self.last_retrain > 3600*24:
           self.retrain_model()
   

即使是完全不同的场景（如从食谱生成切换到广告文案），也只需要：

1. 新增/修改配置文件中的模板和参数规则
2. 补充对应的训练数据
3. 无需触动核心处理流程