提示工程（Prompt Engineering）

掌握提示的艺术与科学

学习如何精心设计高效提示（prompt）------这是 LangChain 开发中的一项关键技能。本教程面向初学者，将教你一系列实用技巧，显著提升 AI 的响应质量，并为你后续掌握 LangChain 的高级提示模板打下坚实基础。

学习目标

掌握提示工程的基本原则与最佳实践
学习高级技巧：角色扮演（Role Playing）、少样本学习（Few-shot Learning）、思维链（Chain of Thought）
理解如何针对不同应用场景构建提示
学会调试与优化提示，以获得更优结果

提示工程与 LangChain 的关联

掌握提示工程对 LangChain 开发至关重要。LangChain 提供的强大功能（如 PromptTemplate、FewShotPromptTemplate 和 ChatPromptTemplate）都建立在这些基础之上。现在深入理解这些概念，将让你在未来成为更高效的 LangChain 开发者！

基础原则

🎯 明确具体

清晰、详细的指令才能带来更好的输出。模糊的表述会导致不可预测的结果。

❌ 模糊示例：

"写点关于狗的内容"

✅ 具体示例：

"写一篇 200 字左右的新手指南，介绍如何用正向强化法训练幼犬"

📋 提供上下文

给出背景信息，帮助 AI 更准确理解你的需求。

❌ 无上下文：

"解释量子计算"

✅ 有上下文：

"我是一名没有物理背景的软件开发者，请用编程类比来解释量子计算"

📝 定义输出格式

明确指定你希望输出的结构。

示例：

"列出运动的 5 项好处。格式如下：

好处：[简短标题]

说明：[1--2 句话]"

🚫 设置约束条件

通过限制条件防止不期望的行为。

示例：

"使用适合 12 岁儿童理解的简单语言"
"避免使用技术术语"
"回复控制在 100 字以内"

高级技巧

1. 角色扮演（Role Playing）

为 AI 分配一个特定角色或身份，以获得更有针对性的回答。

text 复制代码

你是一位经验丰富的 Python 开发者兼代码审查员。  
请对以下代码进行审查，并提供：
1. 潜在的 bug 或问题  
2. 性能优化建议  
3. 违反最佳实践的地方  
4. 安全隐患

待审查代码：
[在此粘贴代码]

适用场景：

技术评审或分析
特定风格的创意写作
专家咨询
客服对话模拟

2. 少样本学习（Few-Shot Learning）

通过提供输入-输出的示例，引导 AI 学习你期望的模式。

text 复制代码

将以下产品描述转化为营销标语：

产品：续航 30 小时的无线耳机  
标语："自由续航一整天，甚至更久"

产品：防水手机壳  
标语："守护你的手机，无惧生活中的水花"

产品：带腰部支撑的人体工学办公椅  
标语：[AI 根据上述模式生成]

适用场景：

数据格式转换
风格匹配
分类任务
生成一致性高的输出

3. 思维链（Chain of Thought, CoT）

对于复杂问题，要求 AI 逐步解释其推理过程。

text 复制代码

问题：商店每个苹果售价 0.50 美元。若购买超过 10 个，则所有苹果享受 20% 折扣。  
购买 15 个苹果需要多少钱？

请逐步解答：
1. 首先提取关键信息  
2. 计算基础价格  
3. 判断是否满足折扣条件  
4. 如满足，则应用折扣  
5. 给出最终计算结果

适用场景：

数学计算
逻辑推理
复杂分析
代码调试

4. 任务分解（Task Decomposition）

将复杂请求拆解为多个小步骤，便于处理。

text 复制代码

我需要写一篇关于健康饮食的博客文章，请协助完成以下步骤：

1. 先生成 5 个潜在标题  
2. 创建包含 4--5 个主要部分的大纲  
3. 撰写一段 100 字左右的引人入胜的引言  
4. 为每个部分列出 2--3 个关键要点  
5. 为结尾建议一个行动号召（Call-to-Action）

优势：

输出更有条理
便于单独优化某一部分
各组件质量更高
整体结构更清晰

实用提示模式（Prompt Patterns）

分析模式
"分析 [主题]，需考虑：1) [方面1] 2) [方面2] 3) [方面3]。请分别列出优缺点。"
对比模式
"从成本、性能、易用性三方面比较 [选项1] 与 [选项2]，以表格形式呈现。"
解释模式
"向 [目标受众] 解释 [概念]，并用 [类比/隐喻] 说明关键点。"
创意模式
"生成 [数量] 个用于 [目的] 的创意点子，要求：新颖、实用、且满足 [约束条件]。并对每个点子做简要说明。"

调试与优化

常见问题及解决方案

问题	解决方案
回复模糊或泛泛而谈	增加具体细节、约束条件或示例
输出格式错误	明确定义格式，并提供样例
质量不稳定	使用少样本示例（few-shot examples）或加入质量标准
内容过长或过短	明确指定字数、句子数或段落数

迭代优化流程

从一个基础提示开始
分析输出中的问题
添加约束或澄清说明
用边界案例测试效果
持续调整，直至结果稳定可靠

真实应用场景

📧 邮件撰写

text 复制代码

写一封专业邮件婉拒会议邀请。背景：该时段已有其他安排。  
语气：礼貌且致歉。需包含：可选的替代时间。全文不超过 100 字。

📊 数据分析

text 复制代码

分析以下销售数据，识别：1) 前三大趋势 2) 季节性规律 3) 异常值。  
以要点形式呈现，附上支持数据，聚焦可执行的洞察。

💻 代码文档

text 复制代码

为以下函数编写文档，包含：1) 简要描述 2) 参数及其类型 3) 返回值  
4) 使用示例 5) 可能抛出的异常。请使用 JSDoc 格式。

提升提示效果的专业建议（Pro Tips）

✓ 在不同模型上测试提示效果

✓ 将成功的提示保存为模板复用

✓ 使用系统提示（system prompt）确保行为一致性

✓ 根据实际输出持续迭代优化

✓ 设计时注意 token 长度限制

✓ 使用分隔符（如 ###、--- 等）提升结构清晰度

✓ 要求 AI 解释其理解，以验证准确性

✓ 对复杂任务，组合多种技巧使用

下一步：从提示迈向 AI 模型

干得漂亮！你已经掌握了提示工程的核心技能，这将为你后续使用 LangChain 的提示模板（Prompt Templates）和链（Chains）奠定坚实基础。这些基本功将帮助你构建更强大的 AI 应用。

在下一课中，你将学习如何使用不同的 AI 模型，并根据需求选择最合适的模型------这是构建高效 LangChain 应用的另一项关键能力。