AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用

AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用

关键词：Prompt工程、大语言模型（LLM）、提示设计、少样本学习、AIGC应用、思维链（CoT）、提示优化

摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，大语言模型（如GPT-4、LLaMA、通义千问）的性能已达到前所未有的高度。然而，模型的强大能力能否被充分释放，很大程度上依赖于"提示（Prompt）"的设计质量。本文系统解析Prompt工程的核心原理，覆盖从基础概念到高级方法的全流程，并结合教育、医疗、电商等行业的真实案例，揭示如何通过科学的提示设计提升AIGC的实用价值。

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1. 背景介绍

1.1 目的和范围

当前大语言模型（LLM）已进入"提示驱动"时代——用户需通过自然语言指令与模型交互，而非传统编程。Prompt工程（Prompt Engineering）正是研究如何设计有效的提示，使LLM生成符合预期的高质量内容。本文将覆盖：

• Prompt工程的底层原理（模型如何理解提示）
• 核心方法（零样本/少样本/思维链等设计策略）
• 行业落地的关键实践（从教育到医疗的场景适配）

1.2 预期读者

• AI开发者：掌握提示设计的工程化方法，优化模型输出质量