Prompt Engineering终极指南：从入门到精通的10个核心技巧

Prompt Engineering（提示工程） 是一门相对新兴的学科，专注于开发和优化提示，以便在各种应用和研究主题中高效使用语言模型。作为AI开发者和研究者的必备技能，提示工程能帮助你深入理解大型语言模型的能力和局限，设计出更稳健有效的提示技术。

🤔 什么是提示工程？

提示工程不仅仅是设计和开发提示，它涵盖了与LLMs交互和开发所需的各种技能和技巧。这项重要技能不仅能帮助你更好地与LLMs交互，还能增强LLMs的安全性，并为LLMs注入领域知识和外部工具的新能力。

🚀 提示工程的核心价值

提示工程的价值在于它能显著提升语言模型在各类任务上的表现。研究人员使用提示工程来改进LLMs在问答、算术推理等常见和复杂任务上的能力。开发者则利用提示工程设计与LLMs及其他工具交互的稳健有效的提示技术。

🛠️ 10个必学的提示工程技术

1. 思维链提示技术

思维链提示技术通过引导模型展示推理过程，显著提升了复杂问题的解决能力。

2. 零样本提示技术

零样本提示技术让模型能够在没有具体示例的情况下理解任务要求，展示了强大的泛化能力。

3. 函数调用与工具集成

函数调用技术使得语言模型能够与外部工具和服务交互，极大地扩展了应用场景。

4. 检索增强生成技术

RAG技术将检索系统与生成模型结合，为模型提供更丰富的上下文信息。

5. AI代理框架设计

AI代理框架整合了工具调用、记忆管理和规划能力，为复杂任务提供了完整的解决方案。

6. 多智能体协同系统

多智能体系统通过多个代理的协作，能够处理更复杂的任务场景。

7. 上下文工程工作流程

上下文工程的工作流程展示了从任务触发到最终输出的完整执行过程。

8. 任务分解与并行推理

复杂任务往往需要分解为多个子任务，通过并行推理提高效率。

9. 化学AI应用实践

在专业领域如化学中，提示工程能够驱动AI代理完成复杂的科学研究任务。

10. 提示工程优化策略

通过持续优化提示设计，可以不断提升模型在特定任务上的表现。

📚 学习资源与进阶路径

项目提供了丰富的学习资源，包括详细的指南文档、最新的研究论文、高级提示技术、模型特定的提示指南、讲座资料以及相关工具。

官方文档资源

• 基础概念介绍：pages/introduction/basics.en.mdx
• 技术方法详解：pages/techniques/cot.en.mdx
• 应用案例分享：pages/applications/workplace_casestudy.en.mdx

实践项目与笔记本

项目包含多个实践笔记本，涵盖了从ChatGPT基础到高级功能调用的完整学习路径。

💡 实用技巧与最佳实践

• 清晰明确：确保提示表达清晰，避免歧义
• 逐步引导：复杂任务采用分步骤的提示设计
• 上下文管理：合理利用上下文窗口，避免信息丢失
• 工具集成：善用函数调用扩展模型能力

🎯 总结

提示工程作为AI开发的核心技能，正在快速发展并不断涌现新的技术和方法。通过系统学习和实践，你将能够更好地驾驭语言模型的强大能力，在各种应用场景中创造价值。无论你是初学者还是资深开发者，持续学习和实践提示工程技术都将为你的AI项目带来显著的提升。