Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(一)

想象一下，你在装饰房间。你可以选择一套标准的家具，这是快捷且方便的方式，但可能无法完全符合你的个人风格或需求。另一方面，你也可以选择定制家具，选择特定的颜色、材料和设计，以确保每件家具都符合你的喜好和空间要求。

比如，选择一个特制的沙发，你可以决定其尺寸、布料类型、甚至是扶手的样式。你还可以根据房间的主题选择颜色，甚至添加一些独特的装饰，比如刺绣或特别的缝线。

这就是Prompt工程的概念。就像你通过选择不同的设计元素来定制家具一样，Prompt工程涉及对AI的输入进行精细调整，以获得更加贴合需求的结果。通过改变、添加或精确化输入的提示，你可以引导AI产生更符合特定要求或风格的输出，就像为房间挑选和定制合适的家具一样。

很多人对语言大模型的认知和理解局限于智能回答层面，将它定位为取代搜索平台的智能应答机器人。但是随着更多大模型在各个领域应用的逐渐渗入，更多企业业务落地场景也在不断挖掘，人们会逐渐意识到大模型的能力远不止仅仅的问答作用。如果我们想要开始正式深入学习大模型的应用，迈开的第一步就会了解到Prompt提示工程，本系列文章将Prompt提示工程从简入深全面讲解以及实际落地运用，赋能不限于直媒体运营、AIGC文案生成，以及语音视频合成方面的运用。

1.什么是Prompt工程？

在AI语境中，"Prompt"通常指的是向模型提出的一个请求或问题，这个请求或问题的形式和内容会影响模型的输出。例如:在一个文本生成模型中，提