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本文探讨了一个提升提示词效果的重要策略——增加示例。通过添加示例，模型能够更好地学习和应用相关内容，从而优化输出效果。文章总结了构建提示词示例的几个关键原则：示例的构造应遵循由少到多的顺序，确保示例的正确性，保证其代表性与多样性，并且示例构造可以自动化。遵循这些原则，将有助于充分发挥提示词示例的效果。

提示词是用于引导大模型生成期望输出的输入文本。设计好的提示词可以显著提升模型的表现。

掌握大语言模型的提示词需要实践和经验。清晰明确：确保您的提示词明确且具体。灵活应变：不要害怕尝试不同的提示词并进行调整。持续学习：关注其他用户的提示词示例，学习如何在不同场景下应用它们。记录与迭代：保持提示词的记录，分析哪些有效，哪些无效，以便不断提高。通过以上的策略和案例分析，我们希望能帮助您在使用大语言模型时更有效地构建和优化提示词，从而提高工作的效率和输出的质量。继续探索，不断实践，您将能更好地掌握这一强大的工具，在各种复杂任务中游刃有余。

在计算机科学及人机交互领域，提示词是用来引导用户输入信息、提供反馈或触发相关功能的文本或语句。它们可以是简单的文本提示，也可以是复杂的指令，旨在帮助用户更好地理解系统的功能及使用方法。

本文指出掌握提示词的战略思想是提示词创作的宏观指导思想，也是提示词好坏的重要判断标准。从专注聚焦到清晰具体、充分详尽、避免歧义和确保安全，每一个策略都为我们指明了提示词编写的方向。提示词编写过程中不要拘泥于某种特定的提示词框架，我们需要根据实际场景融会贯通。此外，在进行提示词创作之前，我们需要有多次调优的心理预期。提示词的编写难以一蹴而就，需要根据结果不断进行迭代和优化，逐步逼近模型能力的上限。“一千个读者，就有一千个哈姆雷特”，每个人对好提示词的定义各不相同。

为了系统掌握大语言模型提示词的创作与调优，首先必须掌握一些基础知识。这包括大语言模型提示词提示词模板提示词工程模型微调RAG的概念和关系。此外，我们应认识到，并非所有问题都能通过提示词工程来解决，了解还有哪些常见的其他手段。掌握这些知识将为后续系统学习提示词创作与调优技巧奠定坚实基础。提示词（Prompts）是与大型语言模型（如通义千问、GPT-4）互动时输入的一段文字或问题。这段文字或问题引导模型生成相应的回答或内容。通俗来讲，如果你需要将一个任务交给另外一个人，你就需要把任务给对方说清楚。

相信在学习完本小册之后，你将对提示词工程有一个深刻的认识，能够系统地掌握大语言模型的提示词工程，轻松编写高质量的提示词与大模型进行交互，高效解决工作、学习和生活中的各种问题，助力你成为“更擅用 AI 的人”，更好地享受 AI 快速发展的红利。：我们将讲解常见的提示词框架，教大家学会“偷懒”实现自动化提示词编写，介绍提示词的安全防御相关知识，通过提示词创建各种智能体为工作、学习和生活提效，还会给出系统地提示词调优思路、方法和案例，最后对提示词的局限性和未来发展进行展望。最关键的是要对业务和任务有深入的理解。

现阶段正处于AI应用崛起的前夜，提示词工程作为大语言模型的沟通桥梁，是一门重要的技能，也是一门“提问的艺术”。掌握编写高质量的提示词的诀窍，了解调优思路和方法，能更好地发挥大语言模型的作用，为你的生活、学习、工作（甚至是换工作）带来巨大的助力。以大厂为例，在应用 AI 化的背景下，学会大模型业务选型、提示词工程编写与调优，那么你比其他人更快、更容易拿到更好的业务结果。在这个 AI 快速发展的时代，你是否也希望更好地驾驭大语言模型提高工作、学习的效率、助力业务的发展？