35种prompt engineering方法,你知道哪些？

环境：

prompt engineering

问题描述：

35种prompt engineering方法,你知道哪些？

解决方案：

Prompt Engineering（提示词工程）是优化大语言模型（LLM）输出的关键技术。

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1. 明确指令（Explicit Instructions）

• 方法：直接告诉模型需要做什么。
• 示例：
  • 差： “翻译这句话。”
  • 好： “将以下英文句子翻译成中文，确保语法正确且语义清晰：‘The quick brown fox jumps over the lazy dog.’”
• 适用场景：翻译、摘要、代码生成。

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2. 分步指令（Step-by-Step Instructions）

• 方法：将复杂任务分解为多个步骤。
• 示例：
  • “第一步：识别文章的主题。第二步：提取三个关键点。第三步：用一句话总结。”
• 适用场景：复杂问题解决、数据分析。

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3. 角色扮演（Role Playing）

• 方法：让模型扮演特定角色。
• 示例：
  • “你是一位经验丰富的产品经理，请为这款智能手表写一份产品介绍。”
• 适用场景：创意写作、营销文案。

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4. 示例引导（Few-Shot Learning）

• 方法：提供少量示例，引导模型学习模式。
• 示例：
  • “示例1：输入’苹果’，输出’水果’。示例2：输入’汽车’，输出’交通工具’。输入’书本’，输出？”
• 适用场景：分类、模式识别。

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5. 上下文增强（Context Enrichment）

• 方法：提供更多背景信息。
• 示例：
  • “你正在为一家科技公司撰写博客，主题是’人工智能的未来’。请写一段引言。”
• 适用场景：内容创作、技术文档。

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6. 条件约束（Conditional Constraints）

• 方法：添加限制条件。
• 示例：
  • “用不超过50个字描述太阳系。”
• 适用场景：摘要、创意写作。

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7. 反问引导（Socratic Prompting）

• 方法：通过提问引导模型思考。
• 示例：
  • “为什么人工智能在医疗领域有巨大潜力？”
• 适用场景：教育、深度分析。

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8. 多轮对话（Multi-Turn Dialogue）

• 方法：通过多轮交互细化输出。
• 示例：
  • 用户：“写一个关于太空探索的故事。”
  • 模型：“故事的主角是谁？”
  • 用户：“一位年轻的宇航员。”
• 适用场景：故事创作、复杂任务。

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9. 反向提示（Reverse Prompting）

• 方法：从输出反推输入。
• 示例：
  • “以下是一段摘要，请推测原文内容：‘人工智能正在改变世界。’”
• 适用场景：文本生成、数据分析。

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10. 模板化提示（Template-Based Prompting）

• 方法：使用固定模板。
• 示例：
  • “请按照以下格式回答问题：问题：[问题]，答案：[答案]。”
• 适用场景：结构化输出、问卷调查。

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11. 情绪引导（Emotional Tone）

• 方法：指定输出情绪。
• 示例：
  • “用积极乐观的语气写一段关于环保的文案。”
• 适用场景：营销、公关。

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12. 知识增强（Knowledge Augmentation）

• 方法：提供外部知识。
• 示例：
  • “根据以下数据，分析市场趋势：[数据]。”
• 适用场景：数据分析、报告生成。

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13. 假设场景（Hypothetical Scenarios）

• 方法：设定假设条件。
• 示例：
  • “如果人类可以在火星上生活，社会将如何变化？”
• 适用场景：创意写作、未来预测。

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14. 对比分析（Comparative Analysis）

• 方法：要求模型进行对比。
• 示例：
  • “比较Python和Java的优缺点。”
• 适用场景：技术评估、决策支持。

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15. 错误纠正（Error Correction）

• 方法：让模型修正错误。
• 示例：
  • “以下句子有语法错误，请修正：‘She don’t like apples.’”
• 适用场景：校对、教育。

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16. 目标导向（Goal-Oriented Prompting）

• 方法：明确最终目标。
• 示例：
  • “目标是提高用户注册率，请设计一条广告语。”
• 适用场景：营销、产品设计。

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17. 反馈迭代（Iterative Feedback）

• 方法：通过反馈优化输出。
• 示例：
  • 用户：“这段文字太长了。”
  • 模型：“以下是简化版本：…”
• 适用场景：内容优化、设计迭代。

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除了上述的17种Prompt Engineering方法，还有一些 进阶技巧 和 新兴方法，可以进一步提升大语言模型的性能和应用效果。以下是 补充的Prompt Engineering方法：

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18. 上下文截断（Context Truncation）

• 方法：限制上下文长度，避免信息过载。
• 示例：
  • “请用前100个词总结这篇文章。”
• 适用场景：长文本摘要、信息提取。

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19. 多模态提示（Multimodal Prompting）

• 方法：结合文本、图像、音频等多模态输入。
• 示例：
  • “根据这张图片，描述场景并推测天气。”
• 适用场景：多模态任务、图像描述。

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20. 动态调整（Dynamic Prompting）

• 方法：根据模型输出动态调整提示词。
• 示例：
  • 用户：“写一个故事。”
  • 模型：“故事的主角是谁？”
  • 用户：“一位科学家。”
  • 模型：“故事发生在什么年代？”
• 适用场景：复杂任务、交互式应用。

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21. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）

• 方法：用大模型生成高质量数据，训练小模型。
• 示例：
  • “生成1000个问答对，用于训练一个问答模型。”
• 适用场景：模型训练、数据生成。

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22. 反事实提示（Counterfactual Prompting）

• 方法：设定反事实条件，探索不同结果。
• 示例：
  • “如果二战没有发生，世界格局会如何变化？”
• 适用场景：历史分析、未来预测。

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23. 多任务学习（Multi-Task Learning）

• 方法：让模型同时完成多个任务。
• 示例：
  • “翻译这句话并总结其核心观点：‘The quick brown fox jumps over the lazy dog.’”
• 适用场景：多任务处理、效率提升。

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24. 上下文记忆（Contextual Memory）

• 方法：让模型记住之前的对话内容。
• 示例：
  • “在之前的对话中，我们讨论了人工智能的未来。请继续这个话题。”
• 适用场景：多轮对话、复杂任务。

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25. 知识图谱增强（Knowledge Graph Augmentation）

• 方法：结合知识图谱提供结构化知识。
• 示例：
  • “根据知识图谱，回答：爱因斯坦的主要成就是什么？”
• 适用场景：知识问答、信息检索。

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26. 任务分解（Task Decomposition）

• 方法：将复杂任务分解为多个子任务。
• 示例：
  • “第一步：识别文章的主题。第二步：提取三个关键点。第三步：用一句话总结。”
• 适用场景：复杂问题解决、数据分析。

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27. 情绪分析（Sentiment Analysis）

• 方法：指定输出的情绪倾向。
• 示例：
  • “用积极乐观的语气写一段关于环保的文案。”
• 适用场景：营销、公关。

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28. 语言风格控制（Style Control）

• 方法：指定输出的语言风格。
• 示例：
  • “用正式的语气写一封商务邮件。”
• 适用场景：商务沟通、创意写作。

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29. 任务优先级（Task Prioritization）

• 方法：明确任务的优先级。
• 示例：
  • “首先解决技术问题，然后优化用户体验。”
• 适用场景：项目管理、任务规划。

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30. 知识迁移（Knowledge Transfer）

• 方法：将一个领域的知识迁移到另一个领域。
• 示例：
  • “将医疗领域的诊断方法应用于金融风险评估。”
• 适用场景：跨领域应用、创新研究。

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31. 多语言支持（Multilingual Support）

• 方法：支持多种语言输入和输出。
• 示例：
  • “将以下中文句子翻译成法语：‘人工智能正在改变世界。’”
• 适用场景：多语言翻译、国际化应用。

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32. 任务验证（Task Verification）

• 方法：让模型验证任务完成情况。
• 示例：
  • “请检查以下代码是否正确，并指出错误：…”
• 适用场景：代码审查、任务验证。

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33. 任务优化（Task Optimization）

• 方法：优化任务的执行方式。
• 示例：
  • “如何更高效地完成这项任务？”
• 适用场景：流程优化、效率提升。

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34. 任务自动化（Task Automation）

• 方法：让模型自动完成任务。
• 示例：
  • “自动生成一份项目计划书。”
• 适用场景：自动化任务、项目管理。

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35. 任务评估（Task Evaluation）

• 方法：评估任务的完成质量。
• 示例：
  • “请评估以下文章的质量，并给出改进建议。”
• 适用场景：内容审核、质量评估。

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总结

通过灵活运用这些 进阶Prompt Engineering方法，可以进一步提升大语言模型的性能和应用效果。根据具体任务选择合适的方法，并结合实际需求调整提示词，能够最大化模型的性能和应用效果。