大模型提示词工程

大模型提示词工程放在大模型应用前面，就好比你要让一个很厉害但有点 “迷糊” 的人去帮你做事，得先把事情交代清楚，他才能把事情做好，大模型提示词工程就是那个 “交代清楚事情” 的关键步骤。具体有以下原因：

• 让大模型明白要做什么：大模型虽然很强大，能做很多事情，比如写文章、回答问题、翻译等，但它不知道你具体想要它做什么。提示词工程就是把你心里想的任务，用大模型能理解的 “语言” 告诉它。比如你想让大模型写一篇关于春天的作文，直接说 “写作文”，它可能不知道从哪下手，但是如果你说 “写一篇 500 字左右的作文，描述春天的景色，要包含花朵、绿草和小鸟等元素”，大模型就知道具体该写什么了134。
• 提高大模型输出的质量：通过精心设计提示词，可以引导大模型生成更准确、更符合你期望的结果。比如你问 “历史上的今天发生了什么”，大模型可能给出很多信息，比较笼统。但如果你说 “2025 年 6 月 17 日历史上发生了什么重大事件”，它就会更精准地去查找和这个日期相关的信息，给你的答案也就更有用134。
• 节省成本：大模型训练和运营成本很高，如果为了让它完成各种任务就去不断调整模型参数或者重新训练，那花费太大了。而提示词工程不需要更新模型权重和参数，就能让大模型在一定程度上满足各种需求，从企业运营角度看，能省不少钱和精力1。
• 让大模型更好地适应不同场景：在不同的应用场景中，我们对大模型的输出有不同的要求。比如在医疗场景中，需要它给出准确的医学建议；在教育场景中，要能通俗易懂地解释知识。通过提示词工程，我们可以根据具体场景的特点和需求，设计合适的提示词，让大模型在各种场景中都能发挥出好的作用。