简要概括提示词工程的基本原理

提示词工程的基本原理可归纳为以下四个核心维度，其运行机制与设计逻辑如下：

一、交互设计的本质

1. 输入敏感性引导
   提示词作为人机交互的"指令编码"，通过精准设计输入结构激活模型特定行为模式。其核心原理在于大语言模型（LLM）对输入文本的敏感性，通过提示词中的关键词、逻辑结构等要素，触发模型参数中对应的知识模块。例如要求模型"用Python代码实现冒泡排序"时，提示词中的"Python""冒泡排序"等关键词会激活模型编程知识库。

2. 上下文动态构建
   通过上下文信息搭建认知框架，形成模型理解的"思维场域"。包含背景说明、案例示范、格式约束等要素的提示词，能显著提升输出相关性。如某案例中，通过定义"数据资产梳理员"角色和表格模板，成功引导模型按业务规范生成结构化数据。

二、知识激活机制

1. 隐性知识显性化
   提示词工程本质上是模型知识体系的"导航系统"。大模型在预训练阶段积累的海量知识呈分布式存储，优秀的提示词如同精准的GPS坐标，帮助模型定位所需知识模块。例如某案例提到的温度参数调控，本质是调整知识检索的广度与深度。

2. 涌现能力激发
   通过特定提示结构可解锁模型的潜在能力。当提示词包含思维链（Chain-of-Thought）要素时，模型会展现分步推理能力，这在零样本学习场景尤为明显。如某案例中的多步任务分解法，使模型生成更具逻辑性的输出。

三、结构化引导范式

1. 角色-任务-格式三元组<