Prompt Engineering Guide：高级提示工程技巧详解

Prompt Engineering Guide：高级提示工程技巧详解

Prompt-Engineering-Guide dair-ai/Prompt-Engineering-Guide: 是一个用于指导对话人工智能开发的文档。适合用于学习对话人工智能开发和自然语言处理。特点是提供了详细的指南和参考资料，涵盖了多种对话人工智能技术和算法，并且可以自定义学习路径和行为。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/Prompt-Engineering-Guide

引言

在人工智能领域，大型语言模型(LLM)的表现很大程度上取决于我们如何设计提示(prompt)。本文将深入探讨Prompt Engineering Guide项目中的高级提示技巧，帮助开发者更好地驾驭语言模型的能力。

基础提示方法回顾

零样本提示(Zero-shot Prompting)

零样本提示是最基础的提示方式，直接向模型提出问题而不提供任何示例。这种方式适用于简单任务，模型依靠预训练时获得的知识进行回答。

示例：

文本分类任务：将以下文本分类为中性、负面或正面。

文本：我认为这次假期还可以。
情感：

模型输出：

中性

零样本提示的优势在于简洁，但对于复杂任务效果有限。

小样本提示(Few-shot Prompting)

当零样本提示效果不佳时，可以在提示中提供少量示例来引导模型，这种方法称为小样本提示。

示例：

解释"farduddle"的含义并使用它造句：

"whatpu"是坦桑尼亚本土的一种小型毛茸茸动物。使用该词的例句：
我们在非洲旅行时看到了这些非常可爱的whatpus。

"farduddle"意思是快速上下跳跃。使用该词的例句：

模型输出：

当我们赢得比赛时，我们都开始farduddle庆祝。

研究表明，小样本提示的效果与以下因素相关：

1. 示例的标签空间和输入文本分布
2. 提示的格式设计
3. 标签的选择方式(随机vs真实分布)

高级提示技巧

思维链提示(Chain-of-Thought Prompting)

对于需要多步推理的复杂任务，思维链提示通过在示例中展示推理过程，显著提升模型表现。

数学推理示例：

问题：这组奇数相加是否为偶数：4,8,9,15,12,2,1
回答：将所有奇数相加(9,15,1)得25。答案为False。

问题：这组奇数相加是否为偶数：15,32,5,13,82,7,1
回答：

模型输出：

将所有奇数相加(15,5,13,7,1)得41。答案为False。

思维链提示的关键在于：

• 展示完整的推理步骤
• 保持一致的格式
• 适用于大型语言模型(小型模型可能无法有效学习)

零样本思维链(Zero-shot CoT)

最新研究发现，在问题后简单添加"让我们一步步思考"也能激发模型的推理能力。

示例对比：

普通提示：

我去市场买了10个苹果，给邻居2个，给修理工2个，又买了5个并吃了1个。还剩多少苹果？

模型输出：

11个苹果（错误）

零样本CoT提示：

（相同问题）让我们一步步思考。

模型输出：

首先，你开始有10个苹果。
给邻居和修理工各2个，剩下6个。
又买了5个，现在有11个。
吃了1个，最后剩下10个。

自我一致性(Self-Consistency)

对于复杂问题，单一推理路径可能导致错误。自我一致性方法通过生成多个推理路径，选择最一致的答案。

年龄问题示例：

我6岁时妹妹是我年龄的一半。现在我70岁，妹妹多大？

传统方法输出：

35岁（错误）

自我一致性方法： 生成多个推理路径后，多数输出为67岁（正确）

自我一致性的优势：

• 减少单一推理路径的偏差
• 提高复杂问题的准确率
• 特别适合算术和常识推理

知识生成提示(Generated Knowledge Prompting)

对于需要外部知识的任务，可以先让模型生成相关知识，再基于知识回答问题。

高尔夫知识示例：

问题：高尔夫的目标是获得比他人更高的分数吗？是或否？

知识：高尔夫的目标是用最少的击球次数完成一组球洞。一轮高尔夫通常包括18个球洞...

解释和回答：

模型输出：

否，高尔夫的目标不是获得更高分数，而是用最少击球完成比赛。

知识生成提示的步骤：

1. 生成与问题相关的知识陈述
2. 将知识整合到提示中
3. 基于知识回答问题

技术选型建议

根据任务复杂度选择适当方法：

1. 简单分类任务：零样本或小样本提示
2. 数学/逻辑推理：思维链提示
3. 需要外部知识的任务：知识生成提示
4. 高精度要求的复杂问题：自我一致性方法

常见问题与解决方案

问题1：模型忽略提供的示例

• 确保示例格式清晰一致
• 增加示例数量(3-5个通常足够)
• 在示例和问题间添加明确分隔

问题2：复杂推理任务表现不佳

• 采用思维链提示展示完整推理过程
• 尝试零样本CoT方法
• 对于数学问题，确保示例包含计算步骤

问题3：模型生成无关内容

• 明确限制回答格式(如"用一句话回答")
• 在提示中指定回答长度
• 使用更精确的指令词语

未来发展方向

1. 自动化提示工程：探索自动优化提示的方法
2. 多模态提示：结合文本、图像等多模态信息
3. 个性化提示：根据用户历史交互优化提示
4. 安全提示：防止提示注入等安全风险

结语

掌握这些高级提示技巧，开发者可以更充分地发挥大型语言模型的潜力。实际应用中建议：

• 从简单方法开始，逐步尝试复杂技巧
• 针对不同任务进行方法比较
• 持续跟踪最新研究进展
• 建立自己的提示库积累经验

通过系统化的提示工程实践，你将能够构建更强大、更可靠的AI应用。

Prompt-Engineering-Guide dair-ai/Prompt-Engineering-Guide: 是一个用于指导对话人工智能开发的文档。适合用于学习对话人工智能开发和自然语言处理。特点是提供了详细的指南和参考资料，涵盖了多种对话人工智能技术和算法，并且可以自定义学习路径和行为。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/Prompt-Engineering-Guide