【LLM大模型】大模型Prompt Engineering提示词工程

最新推荐文章于 2025-02-15 18:10:34 发布

程序员阿宝

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文章标签： prompt 人工智能 web安全数据库 linux sql 语言模型

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/abao6690/article/details/141022225

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目录：

1、提示工程简介
2、如何写好提示词
- 2.1 描述清晰
- 2.2 角色扮演
- 2.3 提供示例
- 2.4 复杂任务分解
- 2.5 使用格式符区分语义
- 2.6 情感和物质激励
- 2.7 使用英语
- 2.8 结构化提示词

1、提示工程简介

1.1 什么是Prompt 提示词？

1.2 什么是Prompt Engineering提示工程？

Prompt Engineering： 是一种人工智能（AI）技术，它通过设计和改进 AI 的 prompt 来提高 AI 的表现。
Prompt Engineering 的目标是创建高度有效和可控的 AI 系统，使其能够准确、可靠地执行特定任务。
因为人类的语言从根本上说是不精确的，目前机器还没法很好地理解人类说的话，所以才会出现 PE 这个技术。
另外，受制于目前大语言模型 AI 的实现原理，部分逻辑运算问题，需要额外对 AI 进行提示。
另外，目前的 AI 产品还比较早期，因为各种原因，产品设置了很多限制，如果你想要绕过一些限制，或者更好地发挥 AI 的能力，也需要用到 Prompt Engineering 技术。
如下：左图右图 prompt 基本是一样的，差别只在提示工程这个词是否用中英文表达。我们看到，一词之差，回答质量天壤之别。为了获得理想的模型结果，我们需要调整设计提示词，这也就是所谓的提示工程
所以，总的来说，Prompt Engineering 是一种重要的 AI 技术：
如果你是 AI 产品用户，可以通过这个技术，充分发挥 AI 产品的能力，获得更好的体验，从而提高工作效率。
如果你是产品设计师，或者研发人员，你可以通过它来设计和改进 AI 系统的提示，从而提高 AI 系统的性能和准确性，为用户带来更好的 AI 体验。

1.3 Prompt 再理解

1.4 为什么提示工程很重要？提示词是调用大模型能力的接口

从模型原理出发去理解 prompt，它无处不在，Prompt 是调用大模型能力的接口，是用好大模型能力的核心，所以非常重要。
在 LLM 应用的开发和性能优化过程中，我们可以看到提示工程贯穿始终。
一切 LLM 应用推荐先从 prompt 工程着手建立原型，作为我们性能优化的基石。
若 prompt 工程无法满足实际需求，再分析性能瓶颈原因，采取进一步策略。比如通过 RAG 构造更好的模型输入，所以 RAG 本质上也是一种 prompt 工程。
如果要使用微调，通过 prompt 工程构造高质量的微调数据更是微调成功的关键。
很多朋友希望做垂直领域大模型，也需要通过 prompt 工程（或结合 RAG ）先获取第一批高质量输入输出数据，然后微调模型。
模型性能提升后，数据质量进一步提升，将更优质的数据用于模型训练，然后更好的模型产出更好的数据，如此构建正向迭代循环（也称数据飞轮），其中每个环节都离不开好的提示工程。