1.什么是提示词工程（Prompt Engineering）？

提示词工程（Prompt Engineering），简单来说，就是设计和优化你向人工智能（尤其是大语言模型）提问的方式，以引导它生成更准确、更相关、更符合你期望的回答。你可以把它理解为：“与AI高效对话的艺术与科学”。

可以将其看作两个步骤：

1)针对特定模型和目标 设计 初始提示

2)通过反复 优化 提示，提升回复质量

这本质上是一个需要用户直觉和努力的试错过程。那么，为什么它很重要？要回答这个问题，首先需要理解三个概念：

分词（Tokenization） = 模型如何“看待”提示基础 LLM = 基础模型如何“处理”提示指令微调 LLM = 模型如何理解“任务”

分词（Tokenization）：LLM 将提示视为 一串 token，不同模型（或同一模型的不同版本）对同一提示的分词方式可能不同。由于 LLM 是基于 token（而非原始文本）训练的，提示的分词方式会直接影响生成回复的质量。

基础模型：提示被分词后，"基础 LLM"（或称基础模型）的主要功能就是预测序列中的下一个 token。由于 LLM 在海量文本数据集上训练，对 token 之间的统计关系有很好的把握，因此能较有信心地做出预测。需要注意的是，模型并不理解提示或 token 的 含义，它只是根据模式“补全”下一个预测。模型会不断预测下一个 token，直到用户终止或达到预设条件。

指令微调 LLM：指令微调 LLM 是在基础模型的基础上，通过示例或输入/输出对（如多轮“消息”）进行微调，这些对中包含明确的指令，AI 的回复会尝试遵循这些指令。

2.为什么需要提示工程？

现在我们了解了 LLM 如何处理提示，接下来聊聊 为什么 需要提示工程。原因在于，这类模型采用了如人类反馈强化学习（RLHF）等技术，训练模型 遵循指令 并 从反馈中学习，从而生成更适合实际应用、更加贴合用户目标的回复。

目前的 LLM 存在一些挑战，如果不在提示构建和优化上下功夫，很难获得 可靠且一致的补全。例如：

1）模型回复具有随机性。 同一个提示 在不同模型或模型版本下，往往会得到不同的回复。即使是 同一模型，不同时间也可能有不同结果。提示工程技巧可以通过更好的约束，帮助我们减少这些差异。

2）模型可能编造内容。 模型虽然用 大但有限 的数据集训练，但对训练范围外的知识并不了解。因此，可能会生成不准确、虚构，甚至与已知事实相矛盾的内容。提示工程技巧可以帮助用户识别并减少这类编造，比如让 AI 给出引用或推理过程。

3）模型能力各异。 新一代模型功能更强大，但也带来成本、复杂性等新问题。提示工程可以帮助我们形成最佳实践和工作流，屏蔽差异，灵活适配不同模型的需求，实现可扩展、无缝的应用。

3.提示的构成要素（The Anatomy of a Prompt）

一个高质量提示通常包含以下几个部分，可归纳为 “RCIIO” 框架：

4.Prompt Engineering（提示词工程）如何进行技术实现？

四大要素构成提示词工程的"黄金齿轮组"：角色定义划定专业领域 → 任务拆解提供执行路径 → 场景限定框定输出维度 → 示例教学锚定风格标准。

1）角色定义划定专业领域

通过身份设定框定AI的思考边界，让输出更专业。用于规避通用型废话，提升行业针对性，适用场景：法律文书生成、医疗报告撰写、营销文案创作。

【角色】你现在是拥有10年经验的母婴电商运营【任务】分析2024年Q3纸尿裤销售数据【要求】用小红书爆款笔记风格总结增长亮点

2）任务拆解提供执行路径

用“动词+限定词”拆解复杂任务，防止AI跑偏。通过CoT思维链将复杂任务拆解，任务完成准确率大幅提升。

【任务】按照下面步骤生成数据分析报告

第一步：统计2024年1-6月长三角地区护肤品销售额TOP3品类第二步：对比各品类复购率与客单价关系第三步：用柱状图+200字总结市场趋势

3）场景限定框定输出维度

通过时空背景限定输出范围，避免出现已读乱回等不相关推荐。适用场景：个性化推荐、地域化内容生成。

【背景】用户为25-35岁一线城市上班族，通勤时间超1.5小时【要求】推荐3款适合地铁上阅读的电子书，每本附50字推荐理由

4）示例教学锚定风格标准

用具体案例锚定输出标准，能精准把控语言风格（网络热梗/专业术语），按照格式示范（标题+正文+表情包布局）进行输出。