15.3 Prompt工程深化：提升模型表现的关键技巧

最新推荐文章于 2025-12-21 17:03:54 发布
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分类专栏： AIGC 产品经理训练营 文章标签： prompt 人工智能 copilot 机器学习 gpt
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#AI赋能编程语言挑战赛#

15.3 Prompt工程深化：提升模型表现的关键技巧

在前两节中，我们探讨了模型选型和数据工程这两个AIGC项目的关键基础环节。今天，我们将深入研究另一个对模型表现具有重要影响的技术——Prompt Engineering（提示词工程）。作为连接用户需求和AI模型能力的桥梁，优秀的Prompt Engineering能够显著提升模型的表现和用户体验。

Prompt Engineering的重要性

Prompt Engineering是AIGC应用中的核心技术之一，它直接影响模型的输出质量和用户体验：

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AI提示系统未来的演变趋势：挑战中的机遇，架构师的演变适应！
2502_91592937的博客
08-18 431
人工智能正经历从"工具"到"协作者"的范式转变，而提示系统（Prompt System）作为连接人类意图与AI能力的核心桥梁，已从简单的文本指令发展为复杂的智能交互架构。意图精准传递（如何让AI准确理解模糊需求）、复杂任务解构（如何将多步骤目标分解为可执行流程）、动态环境适应（如何使系统在不确定性条件下保持鲁棒性）。随着大语言模型（LLM）能力的指数级增长，传统的"提示词编写"已无法满足企业级应用对可靠性、可扩展性和可解释性的要求，这一演变正深刻重塑软件架构的设计范式。
Prompt工程解析：从指令模型到推理模型的提示词设计
木鱼时刻的专栏
06-26 1489
随着大语言模型（LLM）技术的飞速迭代，我们正处于一个关键的转折点。模型的演进不再是简单的参数增长，而是在核心能力上产生了质变。当前，主流应用正从成熟的指令遵循模型（Instruction-Following Models），如GPT-3.5，向能力更强的前沿推理模型（Frontier Reasoning Models），如GPT-4.1/Claude 4等迁移。这一深刻的转变，对Prompt工程提出了全新的要求和挑战。过去针对旧模型行之有效的策略，可能不再是新模型下的最优解。
提示词工程：从入门到精通的系统化实践指南
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本文介绍了一套系统化的提示词工程方法论，帮助读者掌握AI时代的核心技能。 文章构建了**OCRAOS框架**，包含任务目标、上下文、角色、受众、样例、输出格式六大要素。核心是**多轮迭代优化流程**：通过"初始提示词→提升维度→反馈分析→持续优化"的循环，将粗糙提示词精炼为高质量版本。 建立了友好性、结构清晰度、准确性的**三维评估体系**，提供1-5分量化标准。文章还包含实用工具推荐、常见陷阱规避、30天学习计划等实践指导。 **适用人群**：AI从业者、产品经理、内容创作者等专业人士。
[LLM+AIGC] 08.零基础DeepSeek生成可视化科研图形（NapKin + ChatExcel）
杨秀璋的专栏
03-03 2126
本系列专栏详细介绍大模型和AIGC基础知识。前一篇文章带领大家了解如何利用DeepSeek生成可视化科研图形，包括结合XMind生成思维导图，结合Mermaid生成流程图，结合Chart.js生成HTML趋势图，最终生成Python代码实现词云分析。这篇文章继续分享如何利用DeepSeek生成可视化科研图形，通过NapKin和ChatExcel工具分别生成科研的时间轴和可视化图表。大家可以结合自己需求进行尝试。基础性文章，希望对初学者有所帮助！
ENHANCING TEXT-BASED KNOWLEDGE GRAPH COMPLETION WITH ZERO-SHOT LARGE LANGUAGE MODELS: A FOCUS ON SEM
weixin_43961909的博客
10-13 1448
利用文本实体描述的基于文本的知识图完成(KGC)方法的设计和开发处于研究的前沿。这些方法涉及高级优化技术，如软提示和对比学习，以增强KGC模型。基于文本的方法的有效性很大程度上取决于训练数据的质量和丰富程度。大型语言模型(LLM)可以利用简单的提示来更改文本数据，从而支持KGC的数据扩充。然而，LLM通常需要大量的计算资源。为了解决这些问题，我们引入了一个称为KGC约束提示(CP-KGC)的框架。这个CP-KGC框架设计了适应不同数据集的提示，以增强语义的丰富性。
51c大模型~合集188
whaosoft~aiotの开发板商城
09-29 1233
作为迈向下一代架构的过渡，V3.2-Exp 在 V3.1-Terminus 的基础上引入了 DeepSeek 稀疏注意力机制（DeepSeek Sparse Attention，DSA）—— 一种旨在探索和验证在长上下文场景下训练和推理效率优化的稀疏注意力机制。作为迈向新一代架构的中间步骤，V3.2-Exp 在 V3.1-Terminus 的基础上引入了 DeepSeek Sparse Attention（一种稀疏注意力机制），针对长文本的训练和推理效率进行了探索性的优化和验证。最后，有一波小节奏。
51c大模型~合集158
whaosoft~aiotの开发板商城
07-23 2253
举个例子就是，如果想要教一个徒弟同时会拳脚功夫，但师傅一次又教不了，那就同时教两个徒弟，一个学打拳，一个学踢腿，然后让他们俩天天互相打，打着打着两个就都会拳脚功夫了。最终，这个多模态模型就完成了，不仅可以完成简单的文本转语音，还能实现更复杂的任务，比如让它写一首歌并唱出来，再加上配乐。然后要让模型很好地理解和生成声音，就需要利用模型的文本空间，将语音的语义尽量地映射回文本，当中需要大量的数据支持。传统的语音和文本模型之间相互独立，李沐老师就想，欸，能不能将两者结合起来，直接让LLM用语音进行沟通。
Python开发：从入门到精通
YunWisdom
07-16 2787
用 Python 以“道”驭“术”，将编程思想与实践应用相结合，引导读者不仅掌握Python语言，更能建立科学的编程世界观，最终达到知行合一的境界。
DeepSeek-V2.5：融合通用与代码能力的AI新范式，V2系列终版迭代解析
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DeepSeek-V2.5作为V2系列的收官之作，通过合并对话与代码模型实现All-in-One能力跃升，在写作、指令跟随等核心指标上全面优化，同时新增联网搜索功能，标志着国产大模型在多场景实用化进程中的重要突破。 ## 行业现状：大模型进入"融合与专精"并行时代 2024年下半年，AI大模型领域呈现明显分化趋势：一方面以GPT-4o为代表的通用模型持续拓展能力边界，另一方面垂直领域专精模型如代...
【2025目标检测】最新论文
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目标检测2025最新论文解读
【大模型提示工程】掌握Prompt原理与技巧，提升AI生成内容质量
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关于ChatGPT等的账号如何注册，这里不再说描述，网上教程一搜一大把。好多人有这样一种感觉，拿到ChatGPT的账号，一顿尝试操作，当你过了新鲜的阶段，发现不好用，ChatGPT 回答的好空，没有太多参考价值；或者说，发现自己好像并没有什么好问的，不知道可以用 GPT 怎么来使用，于是过了这阵风，可能好久也想不起来再登录一次了。然而实际情况是，不管是相关技术从业者还是其他行业的从业者，越来越多的人正把它变为自己的生产力工具。
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大语言模型（LLM）的微调（Fine-tune）代价较高，基于自然语言的提示（Prompt）方法已经成为了使用大语言模型解决下游任务的主要途径。而且提示的质量在很大程度上会影响大语言模型在特定任务中的表现。当前的很多工作和应用集中在如何快速应用LLM，使其适配下游任务，所采用的方法统称为Prompt Engineering，其中包括了上下文学习（In-Context Learning，ICL）和思维链提示（Chain-of-Thought，CoT）
FastMCP之Prompts
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提示词就像给 AI 模型（比如 ChatGPT 这类）准备的「带填空的固定说法模板」—— 模板里的 “填空” 就是可替换的参数。FastMCP 先找到你提前定义好的这个模板；如果模板里有 “填空”（参数），就按你之前设定的规则（比如 “填空必须是数字”“不能空着”），检查对方填的内容合不合格；检查没问题后，你的程序（函数）就用这些填好的、合格的信息去干活；最后会生成一段完整的话，传给 AI 模型，告诉 AI 该怎么回应才对。
LangChain 中少样本提示（Few-shot Prompting）
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KIKI3666的博客
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少样本提示（Few-shot Prompting）是一种通过在提示中提供少量“输入-输出”示例（即“few-shot examples”），来引导大语言模型（LLM）按照指定风格或逻辑回答新问题的技术。特性（文本）（聊天）适用模型OllamaLLMOpenAI非聊天接口ChatOllamaChatOpenAI输入类型str格式化方法.format()示例格式是否支持角色不支持支持 system/human/ai若只需简单问答 → 使用若需多轮对话 → 使用。
Windows-PowerShell-prompt
feiyu5323的专栏
12-16 454
若要自定义提示符，请编写新的 prompt 函数。该函数不受保护，因此可以覆盖它。若要编写 prompt 函数，请键入以下内容：随后在大括号之间，输入创建提示符的命令或字符串。与任何函数一样，prompt 函数仅存在于当前会话中。如前一章的例子。PowerShell 配置文件是在 PowerShell 启动时运行的脚本。可以使用配置文件作为启动脚本来自定义环境。可以将如前一章的例子都添加到配置文件中。可以添加命令、别名、函数、变量、模块、PowerShell 驱动器等。
Prompt工程 智能客服推荐应用案例
chenjian723122704的专栏
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LangChain 是一个开源框架，旨在帮助开发者利用大语言模型（LLM）构建智能应用程序它通过提供模块化的工具和组件，使得开发者能够轻松集成外部数据、上下文记忆和工具调用，从而增强LLM的能力。截止2024年4月，LangChain 的最新版本为 v0.3。该框架支持 Python 和 JavaScript 两种主要编程语言，官方文档地址以为： https://python.langchain.com/docs/introduction/
LangChain 中 Prompt 模板
KIKI3666的博客
12-21 454
用于构建多轮对话式提示（聊天格式）：用于构建简单的文本提示模板两者都支持变量填充和参数化处理，但适用场景不同。专为聊天机器人设计，遵循通用聊天消息格式（如 OpenAI API 格式）。每条消息必须包含role和content字段。支持多轮对话结构，适合复杂交互任务。适用于单次文本提示，不涉及对话历史。支持变量插值{variable}，可动态替换内容。可显式声明变量，也可自动推断。特性用途多轮对话、聊天场景单次文本提示必需字段rolecontent仅template支持角色。
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