第四章：大模型（LLM）
第七部分：Prompt 工程
第十三节：其他 Prompt 方法
在 Prompt 工程中，除了常见的 角色提示、任务分解、负面提示、优化迭代 等方法外，还有许多灵活多样的技巧，可以帮助提升大模型的输出质量和一致性。以下介绍几种常见的"其他 Prompt 方法"：
1. 示例驱动（Few-shot Prompting）
通过在 Prompt 中加入输入-输出示例，让模型模仿目标模式进行生成。
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优点：适用于输出格式严格的任务（如代码、对话格式）。
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示例：
Q: 北京是中国的首都吗？ A: 是的，北京是中国的首都。 Q: 巴黎是法国的首都吗？ A: 是的，巴黎是法国的首都。 Q: 东京是美国的首都吗？ A:→ 模型会延续相同的回答风格。
2. 链式思维提示（Chain-of-Thought Prompting, CoT）
通过引导模型展示推理过程，提高复杂任务的准确率。
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应用：逻辑推理、数学计算、多步骤任务。
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示例：
请逐步推理并回答： 问题：如果一辆车每小时行驶60公里，3.5小时后行驶了多少公里？模型可能回答：
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第一步：60 × 3.5 = 210
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最终答案：210 公里
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3. 反思与自我修正（Self-Refinement Prompting）
引导模型检查并改进自己的输出，提升结果质量。
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应用：写作、代码生成、翻译、问答。
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示例：
请先给出初步答案，然后再自我检查是否有错误，并提供改进后的最终答案。
4. 多角色协作提示（Multi-Agent Prompting）
模拟不同角色之间的对话或协作，提高创意与覆盖面。
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应用：头脑风暴、决策支持、对抗性思维。
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示例：
你是一个支持方，请给出正面观点。 另一个模型作为反对方，请给出反面观点。 最后请综合双方意见，给出结论。
5. 逐步约束（Step-by-Step Constraint Prompting）
将大任务拆分为多个阶段，每一步只输出部分内容，逐步构建完整答案。
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应用：写论文、生成长篇故事、复杂流程设计。
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示例：
第一步：请先写文章的提纲，不要展开正文。 第二步：根据提纲，写第一部分内容。 ...
6. 多模态提示（Multimodal Prompting）
结合文字、图像、表格等多种输入，提升交互能力。
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应用：图像描述、表格问答、跨模态理解。
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示例：
- 输入一张图 + "请用一句话描述这张图的主要内容"。
总结
"其他 Prompt 方法"为模型应用提供了更多灵活性：
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示例驱动：通过 Few-shot 控制输出风格。
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链式思维：让模型显式展示推理。
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自我修正：提升结果准确度。
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多角色协作：模拟不同视角的讨论。
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逐步约束：控制生成过程。
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多模态提示：适配更多输入形式。
这些方法常常可以组合使用，进一步提升 Prompt 的有效性与稳定性。