Prompt工程与思维链优化实战:从零构建动态Few-Shot与CoT推理引擎摘要:本文将撕开大模型Prompt工程的黑盒,从零手写动态Few-Shot选择、思维链(Chain-of-Thought)自动化构建、Prompt对抗防御等核心模块。不同于简单的模板拼接,我们将实现基于向量检索的Few-Shot选择、蒙特卡洛树搜索(MCTS)优化CoT路径、梯度压缩的Prompt调优等前沿技术。完整代码涵盖Prompt数据库、推理路径评估、对抗样本检测等模块,实测在GSM8K数据集上准确率从67%提升至89%,推理成本降低42%,并提供生产级Prompt管理系统。