Prompt Engineering，即提示工程，已成为有效利用大型语言模型（LLM）的关键。它指的是精心设计输入提示，引导模型生成更准确、更符合预期、更具创造性的输出。本文将深入探讨 Prompt Engineering 的最佳实践，助您更好地驾驭 LLM，最大化其潜力。
一、 明确目标，精准表达
清晰的目标是成功的一半。在开始构建提示之前，首先要明确您的预期输出。您希望模型生成什么类型的文本？是总结、翻译、创作故事，还是进行问答？明确目标后，使用简洁、具体的语言表达您的需求，避免含糊不清或模棱两可的描述。
- 糟糕的提示： 写点关于狗的东西。
- 好的提示： 写一篇关于金毛寻回犬性格特点和训练技巧的 200 字短文。
二、 提供上下文，引导输出
LLM 缺乏现实世界的知识和上下文理解。为了获得更相关的输出，您需要在提示中提供足够的上下文信息，例如背景知识、目标受众、期望的语气风格等。
- 例子： 假设您想让模型生成一封邮件：
- 糟糕的提示： 写一封邮件。
- 好的提示： 以市场经理的身份，写一封邮件给销售团队，祝贺他们上季度业绩出色，并鼓励他们在本季度继续努力。
三、 利用指令，控制输出格式
通过使用明确的指令，您可以控制模型输出的格式、长度和结构。例如，您可以要求模型以列表、表格、代码或特定文风进行输出。
- 例子：
- "用 Markdown 格式列出学习 Python 的五个步骤。"
- "以莎士比亚的风格写一首关于爱情的十四行诗。"
四、 迭代优化，不断改进
Prompt Engineering 是一个迭代的过程。第一次尝试很少能得到完美的输出。通过不断尝试不同的提示、调整措辞、添加或删除信息，您可以逐步改进提示，最终获得理想的结果。
- 建议： 保留每次尝试的记录，分析不同提示的效果，找出最佳实践。
五、 Few-shot learning，示例引导
对于复杂的任务，可以采用 Few-shot learning 的方法，在提示中提供一些示例，引导模型理解您的期望。
- 例子： 翻译英文短语到中文：
- Input: Hello World. Output: 你好，世界。
- Input: How are you? Output: 你好吗？
- Input: Good morning. Output: 早上好。
- Now translate: Thank you.
六、 思考限制，规避风险
LLM 并非完美，存在生成不准确、不恰当甚至有害内容的风险。在设计提示时，需要考虑这些限制，并采取措施规避风险。例如，可以明确要求模型避免生成特定类型的内容，或对输出进行人工审核。
七、 持续学习，掌握最新技巧
LLM 技术日新月异，Prompt Engineering 的最佳实践也在不断发展。持续学习新的技巧和方法，关注社区的最新动态，才能保持竞争力。
结语:
Prompt Engineering 是一门艺术，需要不断实践和探索。掌握以上最佳实践，将帮助您更好地利用 LLM 的强大能力，开启人机交互的新篇章。 希望本文能为您提供有价值的参考，祝您在 Prompt Engineering 之路上取得成功！