AI大模型应用开发之Prompt 工程

新手友好、可记忆、可复用
用更好的提示词,显著提高任务准确率


一、Prompt 工程的核心目标(一句话)

让模型"明白你是谁、要干什么、怎么才算干得好"。


二、基础提示词框架:Role -- Task -- Constraint(RTC)

📌 记忆口诀

"你是谁?干什么?有什么要求?"

1️⃣ Role(角色)

告诉模型以什么身份 回答

👉 能显著提升专业性和稳定性

例子

  • 你是一名资深编辑
  • 你是一名信息抽取助手
  • 你是一名Python 工程师

2️⃣ Task(任务)

明确、具体、可执行

❌ 不要抽象

✅ 像给实习生布置任务

例子

  • 请总结以下文本的核心观点
  • 从文本中提取公司名称和金额
  • 生成一个 Python 函数实现某功能

3️⃣ Constraint(约束)

限定输出方式、格式、风格、范围

常见约束:

  • 字数 / 条数
  • 输出格式(JSON / 表格 / 列表)
  • 不要编造 / 只基于原文
  • 面向新手 / 用通俗语言

✅ 基础模板(新手必背)

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你是一名【角色】。
你的任务是:【具体任务】。
请遵循以下要求:
1. 【约束1】
2. 【约束2】
3. 【约束3】

三、零样本 vs 少样本提示(很好理解)

🔹 零样本(Zero-shot)

不给例子,直接做

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请总结以下文章。

📌 适合:

  • 任务简单
  • 输出要求不严格

🔹 少样本(Few-shot)

先给 1--3 个示例,再让模型模仿

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示例:
输入:今天天气很好,适合出游。
输出:天气晴朗,适合外出活动。

现在请总结以下文本:
......

📌 适合:

  • 输出格式固定
  • 容易"跑偏"的任务
  • 信息抽取、分类、结构化输出

👉 经验法则

模型不听话 → 给例子


四、什么是思维链(CoT,Chain of Thought)

📌 一句话理解

让模型"先想清楚,再给答案"

不是只要结果,而是中间推理步骤


CoT 的标准触发方式(新手版)

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请一步一步思考,再给出最终答案。

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请先分析,再输出结果。

五、CoT 的适用场景(非常重要)

✅ 适合用 CoT 的任务

场景 原因
复杂逻辑 需要多步推理
多条件判断 防止遗漏
信息抽取 防止看漏字段
代码生成 先想结构再写代码

❌ 不适合 CoT

  • 简单翻译
  • 直接改写句子
  • 情绪化写作(诗歌、文案)

六、三类典型任务的 Prompt 设计 + 效果验证


✅ 任务一:文本总结

❌ 普通 Prompt(容易泛)

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请总结这段文字。

✅ 优化 Prompt(RTC + 约束)

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你是一名专业编辑。
你的任务是总结以下文本的核心内容。
要求:
1. 不超过 3 句话
2. 只保留关键信息
3. 使用通俗易懂的语言

📈 效果提升点

  • 不会太长
  • 不会加无关评价
  • 结构更稳定

✅ 任务二:信息抽取(强烈推荐 CoT)

❌ 普通 Prompt(容易漏)

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从文本中提取公司和金额。

✅ 优化 Prompt(Few-shot + CoT)

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你是一名信息抽取助手。
你的任务是从文本中提取关键信息。

示例:
文本:A 公司完成 1000 万元融资。
输出:
公司:A 公司
金额:1000 万元

现在请处理以下文本。
请一步一步分析文本,再输出结果。
输出格式:
公司:
金额:

📈 效果提升点

  • 不容易漏字段
  • 输出格式稳定
  • 对复杂句子更准确

✅ 任务三:代码生成(CoT 非常有用)

❌ 普通 Prompt(可能乱写)

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写一个 Python 函数统计列表平均值。

✅ 优化 Prompt(Role + CoT)

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你是一名经验丰富的 Python 工程师。
你的任务是编写一个函数,计算数字列表的平均值。

请先说明你的实现思路,
然后给出完整代码。
要求:
1. 考虑空列表情况
2. 代码简洁,适合新手阅读

📈 效果提升点

  • 思路清晰
  • 更少 bug
  • 更可读

七、新手 Prompt 提升准确率的 5 条黄金法则

1️⃣ 任务写清楚,比写长更重要

2️⃣ 模型不稳定 → 加角色

3️⃣ 模型不听话 → 给示例

4️⃣ 任务复杂 → 用 CoT

5️⃣ 想要稳定输出 → 明确格式


八、终极新手 Prompt 心法(背下来)

角色定身份,任务要具体,
要求写清楚,复杂就拆步。

九、参考文档

Prompt Engineering 指南》(OpenAI 官方)

吴恩达 Prompt 课程


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