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对于刚接触大模型的程序员和小白来说，很多人都会遇到这样的困惑：同样是用ChatGPT、GPT-4这类工具，为什么别人能精准拿到想要的结果，自己却总得到模糊又无用的回复？核心原因就在于是否掌握了Prompt的使用技巧。今天这篇文章，从Prompt基础定义到实战应用，帮你系统搞定，建议收藏慢慢消化！

1、Prompt 是什么？

Prompt 是一种人为构造的输入序列，它就像是你向 AI 模型发出的 “指令”，用于引导模型根据先前的输入内容生成相关输出。简单来说，它就是你提供给模型的 “提示词”，能让模型按照你的期望进行工作。

在 ChatGPT 中，我们可以通过设计不同的 Prompt，让模型生成各种相关文本。比如，若想让 ChatGPT 担任英语翻译，我们可以给出这样的 Prompt：

我希望你能担任英语翻译、拼写校对和修辞改进的角色。 我会用任何语言和你交流，你会识别语言，将其翻译并用更为优美和精炼的英语回答我。 请将我简单的词汇和句子替换成更为优美和高雅的表达方式，确保意思不变，但使其更具文学性。 请仅回答更正和改进的部分，不要写解释。我的第一句话是“how are you ?，请翻译它。

这样，我们就能期待模型给出相应的翻译文本了。

2、Prompt 如何生成？

Prompt 如此关键，那怎样才能写出一个好的 Prompt 呢？GitHub 上有一位名叫 Matt Nigh 的大佬，他创建了一个非常有用的资源库：

https://github.com/mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List

这里要介绍一种 CRISPE Prompt 框架，CRISPE 是首字母的缩写，分别代表以下含义：

• CR：Capacity and Role（能力与角色），即你希望 ChatGPT 扮演什么样的角色。
• I：Insight（洞察），也就是背景信息和上下文。
• S：Statement（陈述），明确你希望 ChatGPT 做什么。
• P：Personality（个性），确定你希望 ChatGPT 以何种风格或方式回答你。
• E：Experiment（实验），可以要求 ChatGPT 为你提供多个答案。

GitHub 上的很多 Prompt 角色大全基本都基于 CRISPE 框架。我们在生成 Prompt 时，可以先确定角色，再说明背景，接着提出要求，最后设定风格，是否让模型生成多个例子可根据自身需求来定。

3、Prompt 的重要性

合理运用 Prompt 能为 ChatGPT 带来诸多好处，比如：

• 提高生成准确性：通过精准的 Prompt 引导，模型能更好地理解用户意图，从而生成更准确的文本。
• 增强自由度：借助不同的 Prompt，我们可以让模型生成各种各样的文本，极大地拓展了模型的表现力和自由度。
• 提高效率：如果我们清楚要生成的文本大致内容，那么合适的 Prompt 能让模型更快地输出我们想要的结果。
• 拓展应用场景：Prompt 的巧妙设计可以使模型在数据处理、代码生成、创意写作等多个领域发挥作用，满足不同用户的多样化需求。

4、Prompt Engineering定义

定义：Prompt Engineering 是设计和优化输入提示（prompt）以获得预期输出的过程。在与大型语言模型（如 GPT-4）交互时，如何构造提示会显著影响模型的回答质量。

例子：

• 简单提示："告诉我关于猫的事情。"
• 优化提示："请详细描述猫的生物学特征、行为习惯以及它们在不同文化中的象征意义。"

通过优化提示，用户可以引导模型生成更详细和有用的回答。

Prompt Engineering 是设计和优化输入提示以获得预期输出的过程。为了在使用大型语言模型（如 GPT-4）时获得最佳结果，以下是一些最佳实践：

5、Prompt Engineering最佳实践

1. 明确目标

最佳实践：明确你希望模型完成的任务或回答的问题。

示例：

• 目标不明确："告诉我关于气候变化的事情。"
• 目标明确："请简要描述气候变化的主要原因及其对农业的影响。"

2. 提供上下文

最佳实践：为模型提供必要的背景信息或上下文，以帮助其理解任务。

示例：

• 无上下文："解释一下微积分。"
• 有上下文："作为一名高中生，我正在学习微积分。请用简单的语言解释一下微积分的基本概念。"

3. 使用具体的指示

最佳实践：使用明确的指示和要求，避免模糊不清的提示。

示例：

• 模糊指示："写一篇关于技术的文章。"
• 具体指示："请写一篇关于人工智能在医疗领域应用的文章，包含以下几点：应用场景、优势和挑战。"

4. 提供示例

最佳实践：通过提供示例来展示你期望的输出格式或内容。

示例：

• 无示例："生成一个关于产品的报告。"
• 有示例："生成一个关于产品的报告，格式如下：\n\n- 产品名称：\n- 价格：\n- 特点：\n- 优点：\n- 缺点："

5. 使用分步指示

最佳实践：对于复杂任务，分解为多个步骤，逐步引导模型完成。

示例：

• 一步完成："解释并解决这个数学问题：2x + 3 = 7。"
• 分步指示："首先，解释如何解方程。然后，解方程2x + 3 = 7。"

6. 控制输出长度

最佳实践：通过提示控制输出的长度，确保内容简洁或详细。

示例：

• 无长度控制："解释一下量子力学。"
• 有长度控制："用不超过100字解释量子力学的基本概念。"

7. 使用占位符和模板

最佳实践：使用占位符和模板来指示需要填充的内容或格式。

示例：

• 无模板："生成一个用户注册表单。"
• 有模板："生成一个用户注册表单，包含以下字段：用户名、密码、邮箱、电话号码。"

8. 反复试验和调整

最佳实践：不断试验和调整提示，观察模型的输出，并根据需要进行优化。

示例：

• 初始提示："描述一下Python编程语言。"
• 调整提示："描述一下Python编程语言的主要特点和常见应用场景。"

9. 指定输出格式

最佳实践：明确指定输出格式，确保生成内容符合预期。

示例：

• 无格式指定："生成一个关于公司财务状况的报告。"
• 有格式指定："生成一个关于公司财务状况的报告，格式如下：\n\n1. 收入：\n2. 支出：\n3. 净利润：\n4. 财务分析："

10. 使用多轮对话

最佳实践：在需要时，通过多轮对话逐步引导模型生成所需内容。

示例：

• 单轮对话："告诉我关于Python编程的所有信息。"

• 多轮对话：

• • 用户："告诉我Python编程的主要特点。"
  • 模型："Python是一种高级编程语言，具有易读性、广泛的库支持和跨平台兼容性。"
  • 用户："请详细描述Python的常见应用场景。"
  • 模型："Python常用于Web开发、数据科学、人工智能、自动化脚本和软件开发。"

11. 使用反思和迭代

最佳实践：在生成初步答案后，反思并可能修改其回答，以提高准确性和质量。

示例：

• 初步回答："Python是一种编程语言。"
• 反思和修改："Python是一种高级编程语言，广泛用于Web开发、数据科学、人工智能等领域，因其易读性和丰富的库支持而受到欢迎。"

通过遵循这些最佳实践，可以更有效地引导大型语言模型生成高质量的输出，满足各种任务需求。

6、提示技术

1. Zero-shot

定义：Zero-shot 是指模型在没有任何示例的情况下完成任务。模型必须依靠其预训练知识和提示来生成答案。

例子：

• 提示："翻译这句话：'The cat is on the roof.'"
• 回答："猫在屋顶上。"

模型没有看到过具体的翻译示例，但仍然能够正确翻译句子。

2. Few-shot

定义：Few-shot 是指模型在完成任务之前，先提供几个示例来帮助模型理解任务。

例子：

• 提示："翻译以下句子：'The dog is in the garden.' -> '狗在花园里。' 'The bird is in the tree.' -> '鸟在树上。' 'The cat is on the roof.' ->"
• 回答："猫在屋顶上。"

通过提供几个翻译示例，模型可以更准确地完成翻译任务。

3. Chain-of-Thought (CoT)

定义：Chain-of-Thought 是一种提示技术，通过展示模型思考过程的步骤来解决复杂问题。这种方法可以帮助模型更好地推理和生成答案。

例子：

• 提示："如果一个苹果和一个香蕉的总价是3美元，一个苹果的价格是2美元，那么一个香蕉的价格是多少？请展示你的思考过程。"
• 回答："首先，苹果的价格是2美元。总价是3美元，所以香蕉的价格是3美元减去2美元，等于1美元。"

通过展示思考过程，模型可以更清晰地推理出正确答案。

4. ReAct

定义：ReAct 是一种结合反应（Reaction）和行动（Action）的提示技术，通常用于交互式任务或复杂决策。

例子：

• 提示："你是一个虚拟助手。用户问：'我今天应该穿什么衣服？' 你需要根据天气情况给出建议。步骤1：查询天气。步骤2：根据天气给出建议。"

• 回答：

• • 步骤1："查询天气：今天的天气是晴天，温度在25-30度之间。"
  • 步骤2："建议：今天适合穿轻便的夏装，比如T恤和短裤。"

通过分步骤反应和行动，模型可以更有效地完成复杂任务。

5. Reflexion

定义：Reflexion 是一种提示技术，模型在生成初步答案后，反思并可能修改其回答。这个过程可以提高答案的准确性和质量。

例子：

• 提示："解释为什么天空是蓝色的。"
• 初步回答："因为大气中的氧气和氮气散射阳光中的蓝色光。"
• 反思："这解释不够准确。实际上，蓝色光被散射得更多是因为瑞利散射效应。"
• 修改回答："天空是蓝色的，因为阳光穿过大气层时，短波长的蓝色光比其他颜色的光被空气分子散射得更多，这种现象被称为瑞利散射。"

通过反思和修改，模型可以提供更准确和详细的回答。

6. Prompt Chaining

定义：Prompt Chaining 是将多个提示串联起来，以分步解决复杂问题或完成多步骤任务。

例子：

• 任务：写一篇关于气候变化的文章。
• 提示链：

1. 1. “首先，简要介绍什么是气候变化。”
   2. “接下来，描述气候变化的主要原因。”
   3. “然后，讨论气候变化的影响。”
   4. “最后，提出应对气候变化的建议。”

通过将任务分解为多个步骤，模型可以更系统和有条理地完成复杂任务。

这些技术和方法帮助用户更有效地与大型语言模型互动，获得更高质量的输出。

7、 结构化输出

结构化输出在 Prompt Engineering 中是指通过设计特定的提示，引导语言模型生成具有明确格式或结构的输出。这在需要处理数据表格、生成代码、创建报告等任务中尤为重要。通过结构化输出，可以确保生成的内容符合预期的格式，便于后续处理和使用。

结构化输出的常见形式

1. JSON 格式：适用于需要生成或处理数据对象的任务。
2. Markdown 格式：用于生成文档或报告，便于阅读和展示。
3. 表格格式：适用于数据展示和分析。
4. 代码格式：用于生成特定编程语言的代码片段。

设计结构化输出提示的技巧

1. 明确格式要求：在提示中清晰地说明输出的格式。
2. 提供示例：通过示例展示期望的输出格式。
3. 使用占位符：在提示中使用占位符来指示需要填充的内容。

8、结构化输出的示例

示例 1：生成 JSON 格式的数据

提示：

请生成一个包含以下信息的 JSON 对象： - 名字 - 年龄 - 职业 - 兴趣爱好 示例格式： { "name": "张三", "age": 30, "occupation": "软件工程师", "hobbies": ["阅读", "旅行", "编程"] }

输出：

{"name":"李四","age":25,"occupation":"数据分析师","hobbies":["绘画","跑步","音乐"]}

示例 2：生成 Markdown 格式的报告

提示：

请根据以下信息生成一份 Markdown 格式的报告： - 标题：气候变化对农业的影响 - 引言：简要介绍气候变化的背景。 - 影响：详细描述气候变化对农业的具体影响。 - 结论：总结并提出应对措施。 示例格式： # 标题 ## 引言 内容 ## 影响 内容 ## 结论 内容

输出：

# 气候变化对农业的影响 ## 引言 气候变化是指长期气候模式的变化，主要由人类活动引起的温室气体排放导致。这些变化对全球的生态系统和人类社会产生了深远的影响。 ## 影响 气候变化对农业的影响主要体现在以下几个方面： 1. **作物生长周期**：温度升高和降水模式的变化影响作物的生长周期，可能导致减产。 2. **病虫害**：气候变化可能增加病虫害的发生频率和严重程度，对农业生产构成威胁。 3. **水资源**：气候变化导致的极端天气事件，如干旱和洪水，影响农业用水的可用性和质量。 ## 结论 为了应对气候变化对农业的影响，需要采取以下措施： 1. 推广耐高温和抗旱作物品种。 2. 改进农业灌溉技术，提高用水效率。 3. 加强农业病虫害监测和防治工作。

示例 3：生成表格格式的数据

提示：

请生成一张包含以下信息的表格： - 产品名称 - 价格 - 库存数量 - 供应商 示例格式： | 产品名称 | 价格 | 库存数量 | 供应商 | |----------|------|----------|--------| | 产品A | 100 | 50 | 供应商1| | 产品B | 200 | 30 | 供应商2|

输出：

| 产品名称 | 价格 | 库存数量 | 供应商 | |----------|------|----------|--------| | 产品C | 150 | 20 | 供应商3| | 产品D | 250 | 10 | 供应商4|

示例 4：生成代码格式

提示：

请根据以下要求生成一段 Python 代码： - 定义一个函数 `add_numbers`，接受两个参数 `a` 和 `b`，返回它们的和。 - 打印函数的调用结果，参数为 5 和 10。 示例格式： ```python def function_name(parameters): # function body print(function_name(arguments)) **输出**： ```python def add_numbers(a, b): return a + b print(add_numbers(5, 10))

通过设计结构化输出的提示，可以有效地引导模型生成符合预期格式的内容，方便后续处理和使用。

9、Prompt 应用

在不同应用场景中使用 Prompt Engineering 可以显著提升大型语言模型的表现。以下是一些具体的应用场景及其最佳实践，包括数据处理、代码生成、函数定义、分类任务、创意生成、内容生成、汇总信息，以及风险与安全管理。

1. 数据处理

应用场景：数据清理、转换和分析。

示例：

数据清理：

• 提示："请将以下数据转换为标准日期格式：'12/31/2023', '01-01-2024', '2024.02.28'。"
• 输出："2023-12-31, 2024-01-01, 2024-02-28"

数据转换：

• 提示："请将以下CSV数据转换为JSON格式：\nName, Age, City\nAlice, 30, New York\nBob, 25, Los Angeles"
• 输出：

[{"Name":"Alice","Age":30,"City":"New York"},{"Name":"Bob","Age":25,"City":"Los Angeles"}]

2. 代码生成

应用场景：生成和优化代码片段。

示例：

代码生成：

• 提示："请用Python编写一个函数，计算一个列表中所有数字的平均值。"
• 输出：

defcalculate_average(numbers):returnsum(numbers)/len(numbers)

• 代码优化：

• • 提示："请优化以下Python代码以提高性能：\n\n```\nfor i in range(1000000):\n result.append(i * 2)\n```"
  • 输出：

#列表推导式：通过列表推导式，我们可以在一行代码中完成原本需要多行的操作。它不仅简洁，而且通常更高效。#性能提升：列表推导式在底层进行了优化，减少了函数调用和解释器的开销，因此在处理大规模数据时能显著提升性能。result=[i*2foriinrange(1000000)]

3. 函数定义

应用场景：定义特定功能的函数。

示例：

• 提示："请定义一个Python函数，接受两个字符串参数，返回它们的拼接结果。"
• 输出：

defconcatenate_strings(str1,str2):returnstr1+str2

4. 分类任务

应用场景：文本分类、情感分析等。

示例：

• 文本分类：

• 提示："请将以下句子分类为'正面'或'负面'：'我今天很开心。' '这个产品真糟糕。'"

• 输出："正面：'我今天很开心。' 负面：'这个产品真糟糕。'"

• 情感分析：

• • 提示："请分析以下评论的情感：'这部电影非常棒！' '我对这次服务很失望。'"
  • 输出："正面：'这部电影非常棒！' 负面：'我对这次服务很失望。'"

5. 创意生成

应用场景：生成创意内容，如故事、广告文案等。

示例：

• 故事生成：

• • 提示："请编写一个关于勇敢小狗冒险的短篇故事。"
  • 输出："从前有一只勇敢的小狗，它每天都在森林里冒险。有一天，它遇到了一个迷路的小女孩，决定帮助她找到回家的路……"

• 广告文案：

• • 提示："请为一款新型智能手表编写一段广告文案。"
  • 输出："体验未来科技，掌握健康生活。我们的新型智能手表不仅时尚，还能实时监测你的健康数据，助你轻松掌控每一天。"

6. 内容生成

应用场景：生成文章、报告等。

示例：

• 文章生成：

• • 提示："请写一篇关于人工智能在医疗领域应用的文章。"
  • 输出："人工智能在医疗领域的应用正在迅速发展，从辅助诊断到个性化治疗，AI技术正在改变医疗行业的面貌……"

• 报告生成：

• • 提示："请生成一份关于2023年公司财务状况的报告，包含收入、支出和净利润分析。"
  • 输出：

# 2023年公司财务状况报告 ## 收入 公司在2023年的总收入为5000万美元，主要来源于产品销售和服务收入。 ## 支出 总支出为3000万美元，主要包括运营成本、员工薪资和研发费用。 ## 净利润 净利润为2000万美元，比上一年增长了10%。 ## 分析 2023年，公司在收入和利润方面均实现了稳步增长，主要得益于新产品的成功上市和市场扩展。

7. 汇总信息

应用场景：汇总和总结信息。

示例：

• 信息汇总：

• • 提示："请总结以下文章的主要观点：'文章内容：AI对社会的影响'"
  • 输出："主要观点：1. 气候变化是全球性问题。2. 需要全球合作应对。3. 可再生能源是解决方案之一。"

8. 风险与安全管理

应用场景：识别和管理潜在风险与安全问题。

示例：

• 风险评估：

• • 提示："请评估以下项目的潜在风险：'项目描述：AI技术医疗项目'"
  • 输出："潜在风险：1. 项目延期。2. 预算超支。3. 技术实现难度大。"

• 安全建议：

• • 提示："请提供关于数据隐私保护的安全建议。"
  • 输出："1. 使用强密码和双因素认证。2. 定期更新和补丁系统。3. 加密敏感数据。4. 进行定期安全审计。"

通过这些应用场景的最佳实践，可以更有效地利用 Prompt Engineering 来实现各种任务，提高模型输出的质量和效率。

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