近年来，生成式人工智能（Generative AI）的快速发展改变了我们与计算机交互的方式。如何正确地设计提示（Prompt）是解锁其潜力的关键技能之一，被称为 提示工程（Prompt Engineering）。本文将通过深度解读提示工程的理念，并展示多种代码实例，助力开发者更好地理解并运用这一技能。
什么是提示工程？
生成式 AI（如 OpenAI 的 GPT 系列、DALL-E、Stable Diffusion 等）依赖输入的文本提示来生成内容。设计高质量的提示不仅可以显著提升结果的质量，还能优化交互效率。因此，提示工程就是一种综合应用技术，它包含以下几方面的核心作用：
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提高生成质量：构造逻辑性更强且准确度更高的内容。
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节省开发成本：通过精确提示减少调试和反复实验的时间。
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拓展应用场景：实现复杂需求，例如多步骤推理或代码生成。
本文以实际代码生成任务为例，逐步剖析如何优化提示，最终生成具备可操作性的解决方案。
应用场景示例：实现基于 FastAPI 的 CRUD 应用
我们将使用 FastAPI 和 SQLite 构建一个简单的 CRUD 接口，涵盖从初始提示到最终生成优化代码的完整过程。
示例目标
我们的目标是利用生成式 AI 创建以下功能的代码：
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基于 FastAPI 框架实现。
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数据库使用 SQLite，且通过 SQLAlchemy 管理模型。
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提供标准的 CRUD 路由。
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返回 JSON 响应，符合 RESTful API 设计。
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符合 PEP 8 规范，包含注释和类型注解。
初始提示：简单描述任务
创建一个使用 FastAPI 框架的 CRUD 应用。这种提示虽然明确了目标，但缺乏关键细节。生成的代码可能存在遗漏，例如没有数据库支持或者路由实现不完整。
优化提示 1：增加功能要求
创建一个基于 FastAPI 框架的 CRUD 应用，要求：
- 使用 SQLite 数据库。
- 使用 SQLAlchemy 管理数据模型。
- 包括添加、读取、更新、删除四种路由。添加了功能描述后，AI 会生成更符合需求的代码框架，但代码可能缺少标准化和细节。
优化提示 2：增加风格和质量要求
创建一个基于 FastAPI 的 CRUD 应用，具体要求：
- 使用 SQLite 数据库，通过 SQLAlchemy 管理数据模型。
- 包括 CRUD 操作的完整 RESTful API 路由。
- 返回 JSON 格式的响应，状态码应准确。
- 代码符合 PEP 8 标准，包含类型注解与适当注释。此提示更加明确，让生成的代码具有高质量和易读性。
示例代码：
以下是根据优化后的提示生成的代码实例：
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, Session
# 数据库设置
SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "sqlite:///./test.db"
engine = create_engine(SQLALCHEMY_DATABASE_URL, connect_args={"check_same_thread": False})
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
Base = declarative_base()
class Item(Base):
__tablename__ = 'items'
id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
name = Column(String, index=True)
description = Column(String, index=True)
Base.metadata.create_all(bind=engine)
# FastAPI 应用实例
app = FastAPI()
class ItemCreate(BaseModel):
name: str
description: str
@app.post("/items/", response_model=ItemCreate)
def create_item(item: ItemCreate):
db: Session = SessionLocal()
db_item = Item(**item.dict())
db.add(db_item)
db.commit()
db.refresh(db_item)
return db_item
@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int):
db: Session = SessionLocal()
item = db.query(Item).filter(Item.id == item_id).first()
if not item:
raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found")
return item
@app.put("/items/{item_id}")
def update_item(item_id: int, item: ItemCreate):
db: Session = SessionLocal()
db_item = db.query(Item).filter(Item.id == item_id).first()
if not db_item:
raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found")
for key, value in item.dict().items():
setattr(db_item, key, value)
db.commit()
db.refresh(db_item)
return db_item
@app.delete("/items/{item_id}")
def delete_item(item_id: int):
db: Session = SessionLocal()
db_item = db.query(Item).filter(Item.id == item_id).first()
if not db_item:
raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found")
db.delete(db_item)
db.commit()
return {"message": "Item deleted successfully"}多步提示工程示例
为了进一步细化提示并扩展功能，可以按如下步骤进行：
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添加分页支持：
修改代码以支持分页功能。
增加分页支持的路由：
@app.get("/items/")
def read_items(skip: int = 0, limit: int = 10):
db: Session = SessionLocal()
items = db.query(Item).offset(skip).limit(limit).all()
return items-
添加搜索功能：
在读取操作中支持通过名称搜索。
实现搜索功能：
@app.get("/items/search/")
def search_items(query: str):
db: Session = SessionLocal()
items = db.query(Item).filter(Item.name.contains(query)).all()
return items- 添加 JWT 身份验证：
结合提示工程，引入身份验证模块，确保 API 安全性。
提示工程的技巧总结
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目标明确：精准描述预期结果。
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分解任务：将复杂目标划分为子任务。
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迭代完善：根据生成结果不断调整提示。
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标准化要求：通过添加规范增强输出的可用性与一致性。
结语
提示工程不仅仅是一种与生成式 AI 交互的工具，更是一门技术与艺术相结合的学问。希望通过本文的详细讲解与丰富代码示例，能帮助读者深入理解并掌握提示工程，为自己的开发流程带来实质性的效率提升。
引用与资源
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FastAPI 官方文档
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SQLAlchemy 官方文档