AI提示工程(Prompt Engineering)高級技巧詳解

提示工程是與大型語言模型(LLM)高效交互的關鍵技術，精心設計的提示可以顯著提升模型輸出的質量和相關性。以下是經過驗證的詳細提示工程技巧，結合了最新研究和實踐案例：

一、基礎設計原則

1. 清晰明確原則

   • 避免模糊不清的指令，明確指出期望的結果。例如：

     • 差：“寫點關于狗的東西”
     • 優：“寫一篇關于金毛尋回犬性格特點和訓練技巧的200字短文，使用專業獸醫語氣”

   • 使用具體數字限定輸出要求，如"列出5個步驟"、“用3句話總結”

2. 結構化分解

   • 對于復雜任務，將提示分解為多個步驟。例如：

     1. 用一句話總結下面的文本
     2. 將該摘要翻譯成英語
     3. 列出摘要中的所有專有名詞
     ```:cite[1]
     

   • 使用分隔符(如"“”"或XML標簽)明確劃分提示的不同部分

3. 上下文提供

   • 為模型提供足夠的背景信息。例如寫作提示：
     “假設你是一位有10年經驗的Python開發者，正在指導新人學習裝飾器。請解釋@staticmethod裝飾器的使用場景，并提供一個實際項目中的使用示例”

二、高級提示策略

1. Few-sh