提示词工程（Prompt Engineering）：人与大语言模型之间的对话艺术与工程体系

在大语言模型（Large Language Model, LLM）蓬勃发展的今天，提示词工程（Prompt Engineering）已成为人与模型之间沟通的核心技能。简单来说，提示词工程就是研究如何构建和优化提示词，使模型生成符合预期任务输出的技术与方法体系。这不仅是写一句"魔法咒语"，而是将人类需求抽象为机器可理解、可执行、可控的指令。提示词工程既体现人类对语言与逻辑的理解，也反映出对模型能力与局限的认知。

提示词工程的重要性，一方面源于大语言模型本身不具备意图理解能力（它只根据输入文本预测输出）；另一方面，优质提示词直接决定了输出的准确性、完整度、可控性与结构性。

一、提示词工程（Prompt Engineering）概念

（一）通俗理解

提示词工程是研究如何设计、构建和优化提示词，从而让大语言模型（LLM）生成符合预期输出的过程。它是人与模型沟通的核心方法之一，类似"人机交互中的语言设计"，强调清晰、明确、有效的指令输入。

通俗理解：

就像人与人交流时，需要说明背景、明确意图、表达清楚需求一样；
对大模型而言，它只能"理解文本"，因此提示词的质量直接影响输出结果；
需要不断试验和优化提示词，直到模型理解并输出符合预期的内容。

（二）提示词工程的核心步骤

四个关键步骤：

理解任务需求

首先明确你希望模型完成什么任务；
分析任务的复杂度、目标受众和上下文信息。

构建有效提示词

根据任务需求，将指令、背景、示例、输出格式等组合成一个提示词；
选择直接提问、少样本示例、角色分配、风格与格式限定等方法。

评估提示词效果

测试模型输出，判断是否符合预期；
检查输出是否准确、完整、逻辑清晰、风格一致。

持续迭代改进

根据评估结果调整提示词；
例如添加示例、修改角色、优化格式、拆解复杂任务等；
这是一个循环过程，直到输出质量达到要求。

（三）提示词的基本构成与工程化思维

提示词工程的核心，在于构建能够降低歧义、强化语义、明确任务目标的输入结构。

一个完整的提示词通常包含以下要素：

指令（Instruction）：告诉模型要做什么。
背景信息（Context）：用于补充任务所需的相关知识或情境描述。
示例（Examples）：在少样本提示中用于演示输出格式或思路模式。
输入数据（Input Data）：具体的任务内容或用户输入。
输出指示（Output Indicator）：严格限定输出结构、语气、格式等规范。

这种结构化提示相当于工程中的规格说明（Specification）或人机交互设计中的"界面定义"。当提示清晰且具体时，模型的响应也才更容易对齐预期。

二、提示词工程的核心技巧与方法论

提示词工程（Prompt Engineering）不仅是对模型发出指令那么简单，而是一套科学化、系统化的方法论。它的核心目标是通过精准的提示设计，使大语言模型（LLM）理解任务意图，并生成符合预期的高质量输出。在实际应用中，我们通常结合多种技巧和策略，以解决模型可能出现的理解偏差、信息缺失或逻辑错误等问题。

（一）直接提问（Zero-Shot Prompting）

直接提问，也称零样本提示，是最基础、最直观的提示词使用方式：不给模型提供示例，完全依赖其自身理解能力完成任务。

应用场景：

任务明确、问题简单、答案唯一；
对模型预训练能力有较高依赖，如知识问答、简单分类等。

设计原则：

简洁：提示词尽量短小精悍，避免冗余信息干扰模型理解；
具体：问题应明确、精细，避免抽象或模糊表达；
提供上下文：涉及背景或特殊条件的任务，需提供足够信息；
消除歧义：确保关键词语含义明确；
逻辑清晰：避免逻辑冲突，确保模型推理路径可行。

案例对比：

不佳提示词：苹果好看吗？

输出：模型无法判断"苹果"指水果还是设备。
优化提示词：这批红色苹果水果外观怎么样，新鲜吗？

输出：新鲜。

由此可见，直接提问的效果高度依赖提示词的清晰度与具体性。

（二）增加示例（Few-Shot Prompting）

少样本提示通过提供示例，让模型理解任务模式和输出要求，是应对复杂任务或模糊问题的有效方法。

应用场景：

任务规则复杂或含多步骤逻辑；
输出有固定格式、风格要求；
需要模型进行推理或分析时提供参考。

设计原则：

精选代表性样本：覆盖任务主要情境，避免极端或歧义案例；
保证多样性：不同角度、不同类型的示例，增强泛化能力；
保持格式一致：示例与目标任务结构统一，便于模型模仿；
可生成示例：通过模型生成初步示例，再进行筛选优化，提高效率。

案例：

未增加示例：
任务：请根据以下电影评论，判断其情感评价（正面、负面或中性）。待分类评论：这部电影音乐动人，但剧情略显平淡。

输出：中性

增加示例：

示例1：剧情引人入胜，特效炸裂 → 正面

示例2：剧情单调，特效炸裂 → 负面+正面

示例3：不好不坏 → 中性

待分类评论：这部电影音乐动人，但剧情略显平淡。

输出：正面+负面

通过示例，模型不仅能理解任务逻辑，还能准确识别多维度信息。

（三）分配角色（Role Assignment）

为模型设定角色或身份，能显著影响输出风格与专业性。

应用场景：

需要专业视角解答，如医生、律师、分析师；
模拟特定人物或角色语言风格；
创意写作或角色扮演游戏中。

设计要点：

明确角色属性：年龄、职业、性格、知识领域；
设定目标与动机：角色行动逻辑及回答意图；
语言风格限定：词汇选择、句式、情感色彩；
行为约束：保持礼貌、符合任务规范；
动态调整：对话或任务深入时更新角色设定。

案例对比：

任务：对酒店进行评价（备注：以下结论你可以通过任意大模型进行验证）

未分配角色：输出简单、概括性评价
分配A角色（酒店评论家）：输出详尽、结构化、多维度分析
分配B角色（小学生）：输出趣味性、情感化、生活化描述

结论：角色分配不仅让模型输出更符合场景，还能丰富表达风格和内容维度。

（四）限定输出风格与格式

模型生成的文本可能过于泛化或枯燥。通过风格和格式限定，可以精准控制文本特点。

方法：

风格限定：幽默、严谨、抒情、庄重等；
输出格式：段落结构、列表编号、字数限制、引用标准；
语境设定：角色视角、情感基调、背景故事；
特殊格式：JSON、表格、邮件格式等。

案例：

宽泛提示：写一篇关于桥的文章 → 输出平淡描述
优化提示：写一篇关于桥的短篇小说，叙事风格幽默 → 输出故事化、趣味性文本

（五）拆解复杂任务（Chain-of-Thought / CoT）

复杂任务常包含多步逻辑和推理要求。思维链提示（CoT）通过引导模型逐步推理，显著提升准确性和可解释性。

应用方法：

将复杂问题拆解为若干简单问题；
指示模型逐步分析、推理和总结；
可采用零样本CoT（直接推理）或少样本CoT（提供示例分析）；

案例：

标准提示：小明有20个苹果，吃了2个，又买了5个，小明有多少苹果？

输出：27（错误）

思维链提示：请通过逐步思考分析小明苹果数量

输出：小明剩余苹果=18，买5个后总计=23

结论：CoT可以让模型显性展示推理过程，方便验证和调试，提高复杂任务正确率。

（六）提示词要素与框架

综合前述方法论，一个完整的提示词通常包含以下要素：

指令（Instruction）：明确任务目标，如回答问题、撰写文章、分析数据

背景信息（Context）：任务背景、角色身份、前提条件

参考示例（Examples）：少样本提示提供参考模式

输入数据（Input Data）：用户提供的文本、问题、情境信息

输出指示（Output Indicator）：格式、风格、长度、分段要求

通过不同组合，可形成：

纯指令型：快速任务回答
背景+指令型：情境或角色相关任务
指令/背景+输出指示型：限定风格、格式
综合型：指令、背景、示例、输入、输出全覆盖，适合复杂任务

提示词工程是一门系统化、可方法化的"语言设计学"，其核心技巧包括：

直接提问（Zero-Shot）
增加示例（Few-Shot）
分配角色（Role Assignment）
限定风格与格式
拆解复杂任务（CoT）

这些方法相互补充，使大语言模型不仅能理解任务，还能生成准确、结构化、风格统一且易读的输出。在实际应用中，提示词设计是一个迭代优化的过程，高效提示词的核心在于理解任务需求、明确目标、提供上下文，并通过评估和迭代持续改进。

三、提示词工程的进阶策略

随着大语言模型逐渐从"聊天工具"走向工程化应用与业务系统核心组件，单一的提示技巧（如零样本或少样本提示）往往已难以满足复杂场景需求。在此背景下，一系列更具系统性与工程属性的进阶提示词策略逐步发展并被广泛采用。

这些策略并非对基础技巧的简单叠加，而是围绕复杂任务拆解、稳定性提升、上下文控制与模型能力放大等核心目标而形成的方法体系，常被应用于复杂问答系统、智能客服、自动化报告生成、代码生成与审查等高要求场景。

（一）反向推理与抽象优先（Step-Back Prompting）

**核心思想：**在直接解决具体问题之前，先引导模型从更高层次抽象问题本质，再回到细节进行分析。这一策略的关键在于：

先问"这是什么类型的问题"，再问"如何解决这个问题"。

典型用法

提示词中不直接要求模型给出答案，而是先引导其回答类似以下问题：

这个问题本质上属于哪一类问题？
通常解决这类问题需要哪些关键步骤或思路？
再基于上述思路处理当前具体输入。

工程价值分析

有效降低模型"直接跳结论"带来的误判风险；
对复杂分析、策略设计、跨领域问题尤为有效；
本质上是在显式引导模型构建高层认知框架。

适用场景

复杂业务分析
多约束决策问题
模型容易被细节干扰、但整体逻辑更重要的任务

参考文章：CoderLegion --- Prompting and Prompt Engineering
https://coderlegion.com/8153/prompting-and-prompt-engineering-a-comprehensive-guide-to-controlling-llm-behavior

（二）自洽性提示（Self-Consistency）

**核心思想：**通过让模型对同一问题进行多次独立推理，再从多个输出中选择逻辑一致或高频出现的答案，从而降低偶发性错误。

与思维链的关系

思维链（CoT）强调一次推理过程的可解释性；
自洽性强调多次推理结果的一致性与稳定性；
二者结合，既能提升正确率，也能提升可信度。

工程价值分析

显著降低模型"看似合理但实际上错误"的输出；
尤其适合对正确性要求极高的场景；
本质是一种"投票式推理增强"。

实践建议

不适合对实时性要求极高的场景；
更适合离线分析、决策支持、报告生成；
通常通过程序层控制多次调用实现，而非单次提示。

参考文章：Medium --- Prompting and Prompt Engineering

https://medium.com/@derrickryangiggs/prompting-and-prompt-engineering-a-comprehensive-guide-to-controlling-llm-behavior-9c8b417bd253

（三）分阶段提示与 Prompt Chaining（提示链）

**核心思想：**将一个复杂任务拆解为多个阶段，每一阶段由一个提示完成，其输出作为下一阶段的输入，形成一条"提示链"。

示例逻辑

第一步：信息抽取 / 要点识别
第二步：结构化整理
第三步：基于结构生成最终内容

工程价值分析

将复杂问题转化为多个低复杂度子问题；
极大提升可控性、可调试性；
非常符合软件工程中的"单一职责原则"。

与 Agent 系统的关系

Prompt Chaining 是构建 LLM Agent 的基础能力之一：

Agent 的"规划"阶段往往依赖推理模型；
Agent 的"执行"阶段通过提示链调用通用模型完成。

适用场景

自动化文档生成
多步骤数据分析
复杂代码生成与审查

参考讨论：Reddit --- Prompt Engineering Discussion
https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1nb0o22

（四）检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）

**核心思想：**将大语言模型与外部知识库、文档系统或向量数据库结合，在生成回答前先进行信息检索，再基于检索结果进行生成。

解决的核心问题

模型"幻觉"（Hallucination）
事实不准确
专业领域知识覆盖不足
信息时效性问题

工程价值分析

将模型从"记忆驱动"转向"知识驱动"；
显著提升专业性、可信度和可解释性；
是企业级 LLM 应用的关键技术路径。

实践建议

提示词中要明确"仅基于检索内容作答"；
通过分隔符区分"背景材料"与"用户问题"；
RAG 是系统工程，不只是提示词问题。

参考文章：Eden AI --- Guide to Prompt Engineering
https://www.edenai.co/post/guide-to-prompt-engineering-10-techniques-and-best-practices-for-llms

（五）进阶策略的整体方法论总结

从工程视角来看，这些进阶策略并不是"更复杂的提示词"，而是体现了提示词工程从技巧层 走向系统设计层的演进：

Step-Back Prompting：解决"如何想对问题"
Self-Consistency：解决"如何减少不稳定性"
Prompt Chaining：解决"如何处理复杂流程"
RAG：解决"模型知识边界问题"

专业建议：

不要一开始就堆叠复杂策略，应从基础提示逐步演进；
对稳定性要求高的场景，优先考虑自洽性与分阶段设计；
对事实性要求高的场景，RAG 几乎是必选项；
将提示词视为"系统接口"，而非一次性输入文本。

提示词工程的进阶策略，标志着大语言模型应用从"会用模型"迈向"用好模型"。当我们开始从系统、流程与工程稳定性的角度设计提示词时，提示词本身就已经成为模型能力放大的关键杠杆。

四、提示词工程的实际工程化流程

提示词工程并不是一次性写出"完美提示词"的过程，而是一种持续迭代、评估与优化的工程活动。在真实业务系统中，提示词往往随着需求变化、数据分布变化、模型能力变化而不断演进，其生命周期管理方式更接近于软件工程中的持续集成（CI）与持续测试（CT），而非静态配置。

一个成熟的提示词工程流程，通常包括以下几个关键环节（参考 Parloa）：

（一）任务定义与目标约束（Task Definition）

这是整个工程流程中最容易被低估、但影响最大的阶段。

在工程语境下，"任务"并不等同于一句自然语言需求，而应被明确为一组可验证、可评估的目标约束，例如：

输出目标是什么（生成 / 分类 / 总结 / 推理）；
输出是否要求结构化（JSON / 表格 / 固定字段）；
正确性、一致性、可解释性、响应时延的优先级如何排序；
是否存在业务规则或合规边界。

专业思考： 很多提示词失败并非"模型不行"，而是任务定义本身存在歧义。工程化的提示词设计，首先是需求工程问题，其次才是语言问题。

（二）提示词设计与初始构建（Prompt Construction）

在明确任务目标后，进入提示词设计阶段。此时应避免"灵感式写提示词"，而是采用结构化构建方法，通常包括：

角色设定（Role）
任务说明（Instruction）
上下文输入（Context）
输出约束（Format / Style / Length）
必要示例（Few-shot Examples）

工程建议

将提示词视为"接口定义"，而非聊天文本；
保证提示词的可读性与可维护性，便于后续版本迭代；
避免在同一提示中混合过多职责。

（三）离线评估与基准测试（Offline Evaluation）

提示词工程的核心区别之一，在于是否具备系统化评估机制。

常见评估方式包括：

人工标注样本集对比评估；
规则校验（如结构合法性、字段完整性）；
多次生成一致性评估（Self-Consistency）；
与历史版本或基线提示词对比。

关键观点 ：没有评估指标的提示词优化，本质上是"感觉驱动"的调参行为。

在工程实践中，提示词应当像模型一样被版本化、可回滚、可对比。

（四）在线反馈与数据回流（Online Feedback Loop）

当提示词进入真实业务场景后，在线反馈成为提示词持续演进的核心驱动力。

典型反馈来源包括：

用户显式反馈（点赞、纠错、评价）；
隐式行为数据（重复提问、放弃率、编辑率）；
系统级指标（响应时长、失败率、异常输出比例）。

工程化视角： 这一步本质上是在构建一个以提示词为核心的闭环系统，使模型行为能够被持续观测、分析与修正。

（五）持续迭代与版本管理（Continuous Iteration）

在反馈数据的支持下，提示词进入持续迭代阶段：

调整指令表述以减少歧义；
增加或精简示例以控制输出分布；
拆分提示词，形成 Prompt Chaining；
与检索系统结合，引入 RAG 架构。

**类比说明：**这一过程高度类似软件工程中的 CI/CD：

Prompt ≈ 代码
Prompt 测试集 ≈ 单元测试
用户反馈 ≈ 线上监控指标

Parloa 在其工程实践中也强调，提示词本身应当被视为一等工程资产，而非临时配置。

参考文章：

Parloa --- Prompt Engineering Best Practices

（原文章链接保留）

（六）工程化流程的整体方法论总结

从整体来看，提示词工程的工程化流程体现了一种重要转变：从"如何写好一句话"，转向"如何稳定地控制模型行为"。

专业建议总结：

不要将提示词优化视为模型能力的替代品，而应视为能力放大器；

优先建立评估与反馈机制，再谈复杂技巧；

提示词必须可维护、可回滚、可解释；

真正成熟的提示词工程，一定是数据驱动而非经验驱动。

提示词工程的工程化流程，标志着大语言模型应用从"实验阶段"走向"生产阶段"。当提示词进入持续迭代、评估与反馈的闭环系统中，它不再只是模型的输入，而成为系统行为控制与业务稳定性的关键组成部分。

五、总结：提示词工程的未来与实践建议

提示词工程不是"灵光一现的技巧"，而是一套桥接需求与模型能力的工程方法论。随着模型能力与生态的不断拓展，提示词工程将进一步融入自动化、评估指标、智能体协作等更大范围的技术栈中。

在实践中，应牢记：

用清晰明确的话语表达任务意图；
在可能的情况下利用示例去阐明输出；
根据任务类型灵活选择提示策略；
将提示设计视作迭代工程，而非单次输入。

提示词工程是大语言模型时代的实用技术底座，也是提升人工智能应用价值的关键路径。

参考文章链接

Guide to Prompt Engineering: 10 Techniques and Best Practices --- Eden AI: https://www.edenai.co/post/guide-to-prompt-engineering-10-techniques-and-best-practices-for-llms Eden AI
Prompt Engineering Best Practices --- Folio3.ai: https://www.folio3.ai/blog/prompt-engineering-best-practices/ Folio3 AI
Prompt Engineering 101 --- PromptingGuide AI: https://www.promptingguide.ai/zh 博客园
Prompting and Prompt Engineering: A Comprehensive Guide --- Medium: https://medium.com/@derrickryangiggs/prompting-and-prompt-engineering-a-comprehensive-guide-to-controlling-llm-behavior-9c8b417bd253 Medium
Prompt Engineering Whitepapers on GitHub (中文指南合集) --- Prompt-Engineering-Guide-zh-CN: https://github.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN GitHub
Prompt Engineering Prompt Structure Overview --- Jimmy Song: https://jimmysong.io/zh/book/ai-handbook/prompt/overview/ Jimmy Song
Prompt Engineering Frameworks Guide --- Parloa: https://www.parloa.com/knowledge-hub/prompt-engineering-frameworks/ Parloa
Prompt Engineering Deep Dive --- 火山引擎技术社区: https://developer.volcengine.com/articles/7387978567193526308 火山引擎开发者社区
Prompt Engineering Guide (PartnerDAO 中文版) --- GitHub: https://github.com/PartnerDAO/Prompt-Engineering-Guide-zh GitHub
Prompt Engineering Academic Survey (arXiv) --- Promptbreeder & structured reasoning: https://arxiv.org/abs/2309.16797 arXiv