prompt 的大纲 学习细节

以下是一个关于学习 Prompt 工程的详细大纲，涵盖核心概念、实战技巧和进阶策略：

一、Prompt 工程基础

1. 核心定义
   • 什么是 Prompt？（指令 + 上下文的文本输入）
   • LLM 的工作原理与 Prompt 的关系
2. 基本结构
   • 指令（明确任务）
   • 示例（Few-Shot Learning）
   • 输出格式要求（如 JSON、列表）
3. 关键原则
   • 清晰性：避免歧义（使用 “具体” 而非 “相关”）
   • 简洁性：避免冗余信息
   • 引导性：通过示例或模板约束输出

二、Prompt 设计技巧

1. 指令优化
   • 任务分解（将复杂问题拆解为子任务）
   • 角色扮演（如 “你是一名资深数据分析师”）
   • 限定范围（如 “用 300 字以内回答”）
2. 示例构建
   • 少样本学习（Few-Shot）：提供 1-3 个示例
   • 对比学习：正面示例 + 负面示例（如 “错误示例：XX，正确示例：XX”）
3. 输出控制
   • 格式模板（如 “回答格式：问题 1-[答案]，问题 2-[答案]”）
   • 关键词引导（如 “首先... 其次... 最后”）

三、高级 Prompt 策略

1. 思维链（Chain of Thought）
   • 引导模型分步思考（如 “请逐步解释你的推理过程”）
   • 数学问题示例：
     plaintext

      

      

     问题：小明买了3个苹果，每个5元，又买了2个橘子，每个3元，他一共花了多少钱？
     思考步骤：
     1. 计算苹果的总价：3 * 5 = 15元
     2. 计算橘子的总价：2 * 3 = 6元
     3. 总花费：15 + 6 = 21元
     答案：21元
     

      
2. 自我一致性验证
   • 多次生成答案并投票（适用于数学、逻辑问题）
3. 工具调用
   • 引导模型调用外部工具（如计算器、API）：
     plaintext

      

      

     遇到数学计算时，请使用以下格式调用计算器：
     [Calculator]3*5+2*3[/Calculator]
     

      

四、领域特定 Prompt

1. 代码生成
   • 要求：“生成一个 Python 函数，实现冒泡排序，添加必要注释”
   • 输出控制：“使用 Python 3.9 语法，返回排序后的列表”
2. 数据分析
   • 指令：“分析这个数据集（提供链接），给出关键趋势和异常点”
   • 格式要求：“以 Markdown 表格呈现结果，附可视化建议”
3. 创意写作
   • 角色扮演：“你是一位科幻小说家，擅长硬科幻”
   • 约束条件：“故事背景设定在 2077 年的火星殖民地，主题为人类与 AI 的共生”

五、评估与优化

1. 评估指标
   • 准确性（是否符合预期）
   • 一致性（多次生成结果是否稳定）
   • 效率（生成时间与 token 消耗）
2. 迭代优化
   • 记录失败案例，分析原因（指令模糊？示例不足？）
   • A/B 测试：对比不同 Prompt 的效果

六、实战资源

1. 工具推荐
   • OpenAI Playground（调试 Prompt）
   • LangChain（构建复杂 Prompt 链）
   • Auto-GPT（自动化任务执行）
2. 学习资料
   • OpenAI 官方文档：Prompt Engineering Guide
   • DeepLearning.AI 的 Prompt 工程课程
   • GitHub 上的 Awesome-Prompt-Engineering 仓库

七、伦理与安全

1. 风险防范
   • 避免注入攻击（如用户输入恶意指令）
   • 隐私保护（不泄露敏感信息）
2. 负责任 AI
   • 避免偏见（如性别、种族）
   • 控制有害内容生成（如暴力、歧视性语言）

八、练习建议

1. 基础训练
   • 改写新闻稿（指令：将以下新闻改写为适合中学生阅读的版本）
   • 提取信息（指令：从这段文本中提取所有公司名称和成立时间）
2. 项目实战
   • 构建一个自动生成周报的 Prompt 模板
   • 设计一个能调用 API 获取天气数据的智能助手

通过系统学习和反复实践，你将逐渐掌握 Prompt 工程的核心技能，大幅提升 LLM 的使用效率和输出质量。