吴恩达《面向工程师的提示词工程》，非常详细收藏我这一篇就够了

在AI大模型迅速发展的今天，提示词工程（Prompt Engineering）已成为每个开发者必备的技能。

今天看了吴恩达的《面向开发者的提示词工程》，我发现这门课程的精髓可以概括为三个核心要素，其他内容都是围绕这些要素展开的实践应用。

课程我也做了完整的笔记，需要的同学可以直接滑到最后点击“阅读原文”查看。

1. 提示词的黄金法则

还记得刚开始使用 ChatGPT 时，往往输入一两句话就期待得到完美的答案。但实际上，编写高质量的提示词是一门艺术。

吴恩达强调，好的提示词应该：

• 清晰且具体，就像给人写邮件一样，把上下文和需求说清楚

• 不必过分追求简短，适当的细节反而能帮助模型更好地理解需求

• 引导模型进行逐步思考，就像我们解决问题时的思维过程

假设我们想让 AI 帮我们优化一段代码，可以比较这两个提示词的效果。

❌ 低效提示词： “帮我优化这段代码”

✅ 优质提示词： "请帮我分析并优化这段 Python 代码。需要你：

1、先指出代码中可能存在的性能问题

2、对每个问题提供具体的优化建议

3、给出优化后的代码

4、解释优化后可能带来的性能提升"

明显可以看出，第二个提示词通过明确的步骤引导，能够得到更全面和实用的回答。

2. 持续迭代是王道

很多人可能会问：为什么我的提示词总是得不到理想的结果？

其实，这完全正常！提示词工程最重要的不是一次性写出完美提示词，而是掌握正确的开发方法：

• 先写出初版提示词

• 通过实际测试发现问题

• 持续优化调整

• 在多个场景中验证效果

就像写代码一样，很少有人能一次写出完美的程序，提示词也需要经过不断打磨才能臻于完善。

以编写产品描述文案为例，看看提示词是如何迭代优化的。

第一版： “帮我写一段相机的产品描述”

↓ （描述太笼统）

第二版： “帮我写一段索尼 A7M4 相机的产品描述，突出它的优点”

↓ （缺少目标受众和风格指定）

第三版： “请以专业摄影师的视角，写一段 300 字的索尼 A7M4 相机产品描述。重点突出它的 33MP 全画幅传感器、10fps 连拍和双卡槽设计等专业级特性。语言要专业但不晦涩。”

通过这样的迭代过程，我们的提示词变得越来越精确，产出的内容质量也随之提升。

3. 警惕"幻觉"现象

在使用 AI 大模型时，有一个必须要注意的问题：模型可能会产生"幻觉"（Hallucination）。

什么是"幻觉"？简单来说，就是模型会自信满满地编造出看似真实但实际并不存在的信息。即使它说得头头是道，我们也需要保持理性判断。

让我们看一个真实的"幻觉"示例：

当我们让 AI 介绍"2020年发布的 iPhone 12 Pro Max 的续航表现"时，它可能会说： “iPhone 12 Pro Max 采用了创新的石墨烯电池技术，使得续航时间比上代提升了 50%…”

这里的"石墨烯电池"就是一个典型的"幻觉"，因为 iPhone 12 Pro Max 并没有使用这项技术。这提醒我们在使用 AI 时要注意验证关键信息的准确性。

实践建议

基于以上核心要素，我总结了几点实用建议：

1、在编写提示词时，可以尝试：

• 把复杂任务拆分成具体步骤

• 要求模型解释其推理过程

• 提供清晰的评判标准

2、在优化过程中：

• 建立反馈循环，记录每次调整的效果

• 在不同场景下测试提示词的表现

• 适时引入评估机制

3、为了避免"幻觉"：

• 要求模型提供信息来源

• 对关键信息进行交叉验证

• 在重要决策时保持谨慎

结语

提示词工程正在成为 AI 时代的一项重要技能。通过吴恩达的课程，不仅可以学习具体的技术，更重要的是建立了正确的工程思维。

完美的提示词不是一蹴而就的，而是在实践中不断优化的结果。

希望这篇文章能帮助大家更好地理解和应用提示词工程。

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓