目录
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- [一、什么是提示词工程(Prompt Engineering)？](#一、什么是提示词工程(Prompt Engineering)？)
- [二、Prompt 设计的原则及使用技巧](#二、Prompt 设计的原则及使用技巧)
- 三、参考资料
一、什么是提示词工程(Prompt Engineering)？
提示工程(Prompt Engineering)是一个相对较新的研究方向，用于研究如何编写和优化提示池，以便更好、更有效地使用大语言模型。
我们每一次访问大模型，给模型的输入就是 Prompt，大模型给我们的返回结果我们称之为 Completion。
二、Prompt 设计的原则及使用技巧
一个好的 Prompt 设计极大地决定了其能力的上限与下限。设计高效 Prompt 有两个关键原则编写清晰、具体的指令 和给予模型充足思考时间
原则一：编写清晰、具体的指令
1、使用分隔符清晰地表示输入的不同部分
在编写 Prompt 时，我们可以使用各种标点符号作为"分隔符"，将不同的文本部分区分开来。分隔符就像是 Prompt 中的墙，将不同的指令、上下文、输入隔开，避免意外的混淆。你可以选择用 ```，"""，< >， ，: 等做分隔符，只要能明确起到隔断作用即可。
在以下的例子中，我们给出一段话并要求 LLM 进行总结，在该示例中我们使用 ```来作为分隔符:
（1）、首先，我们调用 OpenAI 的 API ，封装一个对话函数，使用 gpt-3.5-turbo 这个模型。
python
import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
# 如果你设置的是全局的环境变量，这行代码则没有任何作用。
_ = load_dotenv(find_dotenv())
client = OpenAI(
# This is the default and can be omitted
# 获取环境变量 OPENAI_API_KEY
api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"),
# 访问api的网址,中转api需设置
base_url=os.environ.get("OPENAI_BASE_URL")
)
# 如果你需要通过代理端口访问，还需要做如下配置
os.environ['HTTPS_PROXY'] = 'http://127.0.0.1:7890'
os.environ["HTTP_PROXY"] = 'http://127.0.0.1:7890'
# 一个封装 OpenAI 接口的函数，参数为 Prompt，返回对应结果
def get_completion(prompt,
model="gpt-3.5-turbo"
):
'''
prompt: 对应的提示词
model: 调用的模型，默认为 gpt-3.5-turbo(ChatGPT)。你也可以选择其他模型。
https://platform.openai.com/docs/models/overview
'''
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
# 调用 OpenAI 的 ChatCompletion 接口
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=0
)
return response.choices[0].message.content（2）、对比分析使用分隔符和不使用分隔符的大模型回答的效果
使用分隔符运行效果：
不使用分隔符运行效果：
总结：通过以上实验我们可以看出，使用分隔符能够有效的让大模型明白我们的用途，防止歧义。
2、寻求结构化的输出
有时候我们需要语言模型给我们一些结构化的输出，而不仅仅是连续的文本。希望大模型能够给我们返回按照某种格式组织的内容，例如 JSON、HTML 等，这种结构能够让我们方便在代码中处理。
在以下示例中，我们要求 LLM 生成三本书的标题、作者和类别，并要求 LLM 以 JSON 的格式返回给我们，为便于解析，我们指定了 JSON 的键名。
3、要求模型检查是否满足条件
如果任务包含不一定能满足的假设（条件），我们可以告诉模型先检查这些假设，如果不满足，则会指出并停止执行后续的完整流程。您还可以考虑可能出现的边缘情况及模型的应对，以避免意外的结果或错误发生。
在如下示例中，我们将分别给模型两段文本，分别是制作茶的步骤以及一段没有明确步骤的文本。我们将要求模型判断其是否包含一系列指令，如果包含则按照给定格式重新编写指令，不包含则回答"未提供步骤"。
上述示例中，模型可以很好地识别一系列的指令并进行输出。在接下来一个示例中，我们将提供给模型
没有预期指令的输入 ，模型将判断未提供步骤。
4、提供少量示例
"Few-shot" prompting（少样本提示），即在要求模型执行实际任务之前，给模型提供一两个参考样例，让模型了解我们的要求和期望的输出样式。
例如，在以下的样例中，我们先给了一个 {<学术>:<圣贤>} 对话样例，然后要求模型用同样的隐喻风格回答关于"孝顺"的问题，可以看到 LLM 回答的风格和示例里<圣贤>的文言文式回复风格是十分一致的。这就是一个 Few-shot 学习示例，能够帮助模型快速学到我们要的语气和风格。
总结：利用少样本样例，我们可以轻松"预热"语言模型，让它为新的任务做好准备。这是一个让模型快速上手新
任务的有效策略。
原则二：给模型时间去思考
给予语言模型充足的推理时间，是 Prompt Engineering 中一个非常重要的设计原则。提高模型的推理时间，我们可以详细的指定完成任务所需的步骤 以及要求模型在下结论之前找出一个自己的解法引导模型深度思考。
1、指定完成任务所需的步骤
接下来我们将通过给定一个复杂任务，给出完成该任务的一系列步骤，来展示这一策略的效果。
首先我们描述了杰克和吉尔的故事，并给出提示词执行以下操作：
- 首先，用一句话概括三个反引号限定的文本。
- 第二，将摘要翻译成英语。
- 第三，在英语摘要中列出每个名称。
- 第四，输出包含以下键的 JSON 对象：英语摘要和人名个数。要求输出以换行符分隔。
2、指导模型在下结论之前找出一个自己的解法
在设计 Prompt 时，我们还可以通过明确指导语言模型进行自主思考，来获得更好的效果。
举个例子，假设我们要语言模型判断一个数学问题的解答是否正确。仅仅提供问题和解答是不够的，语
言模型可能会匆忙做出错误判断。
相反，我们可以在 Prompt 中先要求语言模型自己尝试解决这个问题，思考出自己的解法，然后再与提
供的解答进行对比，判断正确性。这种先让语言模型自主思考的方式，能帮助它更深入理解问题，做出
更准确的判断。
接下来我们会给出一个问题和一份来自学生的解答，要求模型判断解答是否正确：
但是注意，学生的解决方案实际上是错误的。（维护费用项100x应为10x，总费用450x应为360x）。我们可以通过指导模型先自行找出一个解法来解决这个问题。
在接下来这个 Prompt 中，我们要求模型先自行解决这个问题，再根据自己的解法与学生的解法进行对比，从而判断学生的解法是否正确。同时，我们给定了输出的格式要求。通过拆分任务、明确步骤，让
模型有更多时间思考，有时可以获得更准确的结果。
