Skip to main content

Prompt Engineering

ventixyAbout 17 minAIPromptAIPrompt

Prompt相关的资源非常丰富，几乎各大主流 AI 大模型和 AI 开发框架官方文档都有相关的介绍：

Prompt 提示词库：

基础提示词技巧

1. 指定任务和角色

为AI提供清晰的任务描述和角色定位，帮助模型理解背景和期望。这种方法可以显著提高AI回答的相关性和专业性，使其能够从特定角度思考问题。

示例：

你是一位资深软件架构师，拥有15年微服务架构设计经验。请评估以下系统设计方案的优缺点，并提出改进建议：

[系统设计方案描述]

请从性能、可扩展性、可维护性和成本四个维度进行分析。

通过明确指定AI扮演"资深软件架构师"的角色，并提供具体的评估维度，可以获得更专业、更有针对性的回答。

2. 提供详细说明

提供足够的上下文信息和期望的输出格式示例，减少模型的不确定性。详细的背景信息和明确的要求可以帮助AI更准确地理解任务，避免模糊不清的回答。

示例：

我需要一份关于可再生能源在中国发展现状的研究报告摘要。请包含以下内容：

1. 中国目前主要的可再生能源类型及其占比
2. 2020-2023年间的发展趋势和重大政策
3. 面临的三大技术挑战
4. 未来5年的发展预测

请使用专业但通俗易懂的语言，控制在800字以内，并在适当位置引用可靠数据来源。

通过明确指定内容要点、字数限制、语言风格和引用要求，可以获得更符合预期的输出结果。

3. 使用结构化格式

通过列表、表格等结构化格式，使指令更易理解，输出更有条理。结构化的提示可以帮助AI更清晰地组织信息，也便于用户快速获取关键内容。

示例：

请对比分析三种主流前端框架（React、Vue、Angular）的优缺点，并以表格形式呈现：

表格要求：
1. 第一列为评估维度（学习曲线、性能、生态系统、企业支持度、适用场景）
2. 第2-4列分别为三个框架
3. 每个单元格内容应简洁明了，不超过30字
4. 在表格下方，为每个框架推荐一个最适合的项目类型

通过明确要求使用表格格式，并指定表格的结构和内容要求，可以获得更加清晰、易于比较的信息。

4. 指定输出格式

指定输出的格式、长度、风格等要求，获得更符合预期的结果。明确的格式要求可以让AI生成更符合特定场景需求的内容。

示例：

请为一款新上市的智能手表撰写产品描述，要求：

1. 包含标题（15字以内）和正文（200字左右）
2. 正文分为三段：产品亮点、技术规格、目标用户
3. 使用科技感强但不晦涩的语言风格
4. 加入2-3个吸引人的形容词
5. 结尾加入一句简短有力的行动召唤语

输出格式：
Markdown格式，标题使用H2，各段落使用H4小标题

通过详细指定内容结构、字数、语言风格和格式要求，可以获得高度定制化的输出结果。

进阶提示技巧和思路

1. 思维链提示法

思维链提示法（Chain-of-Thought）：引导模型展示推理过程，逐步思考问题，提高复杂问题的准确性。这种方法特别适合解决需要多步推理的数学问题、逻辑谜题或复杂决策。

示例：

请解决以下数学应用题，并展示你的完整思考过程：

小明和小红一起存钱。小明每周存15元，小红第一周存10元，此后每周比上周多存5元。
1. 请计算第8周时，小红当周存了多少钱？
2. 到第10周结束时，小明和小红各自总共存了多少钱？
3. 到第几周结束时，小红的总存款首次超过小明？

请一步一步思考，先确定每个问题的解题方法，然后进行计算，最后给出明确答案。

通过要求AI展示完整的思考过程，可以获得更可靠的结果，同时也便于检查推理过程中的潜在错误。

2. 少样本学习

少样本学习（Few-Shot Learning）: 通过提供几个输入-输出对的示例，帮助模型理解任务模式和期望输出。这种方法特别适合需要特定格式或风格的任务。

示例：

请根据以下示例，将更多的专业术语转换为通俗易懂的解释：

输入：神经网络
输出：一种模仿人脑结构的计算系统，通过大量数据学习识别模式，就像教小孩认识猫和狗的图片一样。

输入：区块链
输出：一种分布式账本技术，就像一本所有人都能看到、但没人能单独修改的数字记账本，确保信息真实且不可篡改。

输入：量子计算
输出：利用量子物理特性进行计算的技术，相比传统计算机，可以同时处理多种可能性，就像同时走多条路找最短路径。

现在，请解释以下术语：
1. 机器学习
2. 元宇宙
3. 边缘计算

通过提供几个高质量的示例，可以引导AI理解特定的输出风格和深度，从而生成更符合预期的回答。

3. 分步骤指导

分步骤指导（Step-by-Step）: 将复杂任务分解为可管理的步骤，确保模型完成每个关键环节。这种方法适合需要多阶段处理的复杂任务。

示例：

请帮我创建一个社交媒体营销计划，按照以下步骤进行：

步骤1：分析目标受众
- 确定3个主要用户画像
- 列出每个画像的人口统计特征和兴趣爱好
- 分析他们的社交媒体使用习惯

步骤2：内容策略
- 提出3种内容类型及其目的
- 为每种内容类型设计2个具体示例
- 建议最佳发布频率和时间

步骤3：平台选择
- 推荐2-3个最适合的社交媒体平台
- 解释每个平台的优势和特点
- 提供平台特定的内容调整建议

步骤4：评估指标
- 列出5个关键绩效指标
- 设定合理的目标值
- 推荐追踪和分析工具

请在完成每个步骤后总结关键发现，最后提供一个执行时间表。

通过明确的步骤划分，可以引导AI系统性地完成复杂任务，确保不会遗漏重要环节。

4. 自我评估和修正

让模型评估自己的输出并进行改进，提高准确性和质量。这种方法可以帮助AI识别并纠正自身回答中的问题。

示例：

请为初创企业撰写一份电子邮件营销策略。完成后，请评估你的回答：

1. 检查是否涵盖了目标设定、受众细分、内容规划、发送频率和效果测量
2. 评估建议的可行性和资源需求
3. 识别策略中可能的弱点或风险
4. 提出2-3个改进或补充建议

最后，根据自评结果修改你的策略，并标注修改之处。

通过要求AI自我评估和修正，可以获得更全面、更实用的回答，减少遗漏和错误。

5. 知识检索和引用

引导模型检索相关信息并明确引用信息来源，提高可靠性。这种方法适合需要事实依据的研究性内容。

示例：

请撰写一篇关于气候变化对全球粮食安全影响的简短报告。要求：

1. 引用至少3个权威研究或报告的具体数据
2. 包含来自不同地区（亚洲、非洲、美洲）的案例
3. 对于每个关键观点，说明信息来源
4. 区分已确认的科学共识和仍存在争议的观点
5. 在结论部分提供基于证据的预测

请确保引用格式统一，并在适当位置标注引用。

通过要求AI引用信息来源，可以增强内容的可信度，同时帮助区分事实和推测。

6. 多视角分析

引导模型从不同角度、立场或专业视角分析问题，提供全面见解。这种方法适合需要综合考量的复杂议题。

示例：

请从以下四个不同视角分析"实施四天工作制"的利弊：

1. 经济学家视角：分析生产力、经济增长和劳动力市场的影响
2. 企业管理者视角：评估运营成本、人才吸引和组织变革的挑战
3. 心理健康专家视角：探讨工作与生活平衡、压力水平和整体幸福感的变化
4. 社会学家视角：考虑社会结构、家庭关系和闲暇活动模式的转变

对于每个视角，请提供：
- 2-3个潜在优势
- 2-3个可能挑战
- 1个关键的研究问题或数据需求

最后，综合这些视角提出一个平衡的实施框架。

通过多视角分析，可以获得更全面、更平衡的见解，避免单一视角的局限性。

7. 多模态思维

结合不同表达形式进行思考，如文字描述、图表结构、代码逻辑等。这种方法可以激发更全面的思考和创新解决方案。

示例：

请帮我设计一个个人知识管理系统，使用多种思维模式：

1. 文字描述：用300字概述系统的核心理念和主要功能

2. 结构化思维：
   - 创建一个层次结构图，展示信息的组织方式
   - 设计一个2x2矩阵，分析信息的重要性和紧急性

3. 流程思维：
   - 绘制一个简单流程图，说明信息从捕获到应用的过程
   - 标注每个环节的关键工具或方法

4. 系统思维：
   - 识别系统中的关键要素及其相互关系
   - 分析可能的反馈循环和系统瓶颈

5. 技术实现思路：
   - 推荐2-3个适合实现这一系统的工具或平台
   - 简述如何整合这些工具

请使用markdown格式呈现上述内容，确保结构清晰。

通过结合不同的思维模式，可以获得更全面、更深入的分析和创意。

提示词调试与优化

1. 迭代式提示优化

通过逐步修改和完善提示词，提高输出质量。这是一个持续改进的过程，通过分析AI的回应来优化提示。

示例流程：

初始提示：
"写一篇关于人工智能的文章。"

分析问题：提示过于宽泛，没有明确目标受众、长度、风格和具体方向。

优化提示（第一轮）：
"请写一篇800字的文章，介绍人工智能在医疗领域的应用，面向非技术背景的医护人员。"

分析问题：内容方向更明确，但缺乏结构指导和具体要求。

优化提示（第二轮）：
"请写一篇800字的文章，介绍人工智能在医疗领域的三个主要应用：诊断辅助、药物研发和医疗资源优化。文章面向非技术背景的医护人员，应包含：
1. 简短介绍AI在医疗领域的总体意义（100字）
2. 三个应用方向的具体案例和工作原理（每个200字）
3. 实施挑战和伦理考量（100字）
4. 未来展望（100字）
使用通俗易懂的语言，避免技术术语，或在使用时提供解释。"

分析问题：结构和内容要求明确，但可以进一步优化语言风格和实用性。

优化提示（第三轮）：
"请以'AI如何改变医疗实践：医护人员实用指南'为标题，撰写一篇800字的科普文章。文章面向非技术背景的医护人员，聚焦AI在医疗领域的三个主要应用。请使用医护人员日常工作场景作为例子，采用'您'的称谓直接与读者对话，并在每个应用后添加一个'实用提示'框，帮助医护人员与AI工具有效协作。"

通过不断分析和优化提示词，可以引导AI生成更符合特定需求的高质量内容。

2. 边界测试

通过极限情况测试模型的能力边界，找出优化空间。这种方法可以帮助了解AI的局限性，并据此调整期望和提示策略。

示例：

我想测试你处理复杂逻辑推理的能力。请解决以下问题，并明确说明你的推理过程：

有五座房子，每座房子颜色各不相同，分别是红色、绿色、白色、黄色和蓝色。每座房子里住着不同国籍的人：英国人、瑞典人、丹麦人、挪威人和德国人。他们各自喝不同的饮料：茶、咖啡、牛奶、啤酒和水。抽不同的烟：Pall Mall、Dunhill、Blend、BlueMaster和Prince。养不同的宠物：狗、鸟、猫、马和鱼。

已知：
1. 英国人住在红色的房子里
2. 瑞典人养狗
3. 丹麦人喝茶
4. 绿色房子在白色房子的左边
5. 绿色房子的主人喝咖啡
6. 抽Pall Mall的人养鸟
7. 黄色房子的主人抽Dunhill
8. 住在中间房子的人喝牛奶
9. 挪威人住在第一栋房子
10. 抽Blend的人住在养猫的人旁边
11. 养马的人住在抽Dunhill的人旁边
12. 抽BlueMaster的人喝啤酒
13. 德国人抽Prince
14. 挪威人住在蓝色房子旁边
15. 抽Blend的人的邻居喝水

问题：谁养鱼？

请详细展示你的解题过程，包括如何排除不可能的情况，以及如何得出最终结论。

通过这种复杂的逻辑推理问题，可以测试AI的推理能力边界，并根据其表现调整未来的提示策略。

3. 提示词模板化

创建结构化模板，便于针对类似任务进行一致性提示。模板可以提高效率，确保关键元素不被遗漏。

通用模板：

# 内容创作通用模板

## 1. 角色与目标定位
[指定AI应扮演的角色] 作为 [专业身份]，你的任务是 [具体任务描述]。

## 2. 内容规格
- 内容类型：[文章/报告/脚本/教程等]
- 长度要求：[字数/时长/段落数]
- 语言风格：[正式/轻松/技术性/故事性等]
- 专业水平：[入门/中级/高级]

## 3. 结构要求
请按照以下结构组织内容：
1. [第一部分名称]：[具体要求和内容期望]
2. [第二部分名称]：[具体要求和内容期望]
3. [第三部分名称]：[具体要求和内容期望]
...

## 4. 特殊要素
请确保包含以下元素：
- [特殊元素1]：[具体要求]
- [特殊元素2]：[具体要求]
...

## 5. 禁止事项
请避免以下内容或表达：
- [禁止事项1]
- [禁止事项2]
...

## 6. 参考资料/示例
以下是参考资料或示例：
[提供参考资料或示例]

## 7. 输出格式
请使用 [指定格式，如Markdown/HTML等] 格式输出。

通过使用结构化模板，可以确保提示词包含所有必要元素，提高AI回答的一致性和质量。

4. 错误分析与修正

系统性分析模型回答中的错误，并针对性优化提示词。这种方法可以帮助识别并解决特定类型的问题。

示例：

我注意到你在回答关于历史年代的问题时可能出现了一些不准确之处。请帮我分析以下陈述的准确性，并在发现错误时进行修正：

1. "罗马帝国在公元476年灭亡，标志着古代文明的结束。"
2. "文艺复兴始于14世纪的意大利佛罗伦萨，持续到16世纪末。"
3. "美国独立战争从1775年持续到1783年，乔治·华盛顿在1789年成为首任总统。"
4. "第一次世界大战从1914年持续到1919年，共有超过2000万人丧生。"
5. "中国改革开放政策始于1978年，由邓小平提出。"

对于每个陈述，请：
1. 指出是否准确
2. 如有错误，明确指出错误之处
3. 提供修正后的准确表述
4. 简要解释为什么原陈述不准确（如适用）

最后，总结你发现的错误模式，并提出如何改进此类历史问题的提问方式。

通过系统性分析错误并提出改进建议，可以不断优化提示策略，提高AI回答的准确性。

提示词实战应用示例

技术文档撰写提示

你是一位资深技术文档工程师，负责为开发者编写API文档。请为以下REST API创建文档:

API端点: /api/v1/users/{id}
方法: GET
功能: 获取指定用户详细信息

文档要求:
1. 请求说明
   - 路径参数格式示例
   - 查询参数列表(如fields过滤)
   - 请求头要求

2. 响应说明
   - 成功响应(200)的JSON结构和字段说明
   - 错误代码(404,500等)及处理建议
   - 响应头信息

3. 示例部分
   - 完整cURL请求示例
   - 成功响应示例
   - 错误响应示例

4. 最佳实践
   - 缓存建议
   - 错误处理策略
   - 性能考虑

格式要求: 使用标准的API文档格式，包含清晰的章节划分和代码块。

商业分析报告提示

作为战略咨询顾问，请分析电动汽车充电桩行业的投资机会:

报告结构:
1. 市场概况
   - 全球及中国市场规模(2023数据)
   - 增长率预测(至2030年)
   - 产业链图谱

2. 竞争格局
   - 主要玩家矩阵(按市场份额/技术)
   - 商业模式比较(充电服务/设备销售/数据服务)
   - 战略联盟分析

3. 关键成功因素
   - 地理位置选择标准
   - 技术标准比较(快充/超充)
   - 用户粘性驱动因素

4. 投资建议
   - 3个最具潜力细分领域
   - 风险评估(政策/技术/市场)
   - 进入策略建议

数据要求:
- 引用最新行业报告(MarketsandMarkets等)
- 使用图表呈现关键数据
- 标注所有数据来源

字数: 1500-2000字
交付格式: 专业商业报告样式

最佳实践与总结

  1. 明确性原则

    • 始终明确AI的角色、任务目标和输出要求
    • 示例：不要只说"写篇文章"，而要说明"撰写800字科普文，面向高中生，包含5个小标题"

  2. 结构化思维

    • 使用编号列表、表格等结构化方式组织提示
    • 示例：将复杂分析分解为"1.背景 2.现状 3.趋势 4.建议"

  3. 渐进式优化

    • 从简单提示开始，逐步添加细节和要求
    • 示例：先获取基础解释，再要求添加示例、数据来源等

  4. 多维度验证

    • 通过不同方式验证回答质量：
      • 事实准确性检查
      • 逻辑一致性评估
      • 实用性判断

  5. 持续迭代

    • 建立提示词库，记录成功模式
    • 定期优化常用提示模板
Default footer
Copyright © 2025 ventixy