大模型提示工程是引导模型生成高质量输出的关键技术。本文详细讲解了提示词的基本构成要素，包括角色设定、指令描述及上下文管理。深入分析了零样本、少样本提示及其局限性，并介绍了链式思考（CoT）、自我一致性（Self-Consistency）和思维树（ToT）等进阶推理方法。通过 Python 代码示例演示了如何调用 API 进行情感分析、数学推理及代码生成。最后总结了提示优化的最佳实践，包括参数调优和安全审查，帮助开发者更有效地利用大模型解决复杂任务。
提示工程（Prompt Engineering）是学习和使用大语言模型（LLM）时必须掌握的核心技能。它指的是通过设计、优化输入给模型的文本指令，以引导模型生成更准确、更符合预期的输出。本文将结合官方文档与实战经验，系统讲解提示工程的策略、结构、技巧及进阶方法。
根据 OpenAI 官方指南，有效的提示工程通常遵循以下六种核心策略：
###, """）清晰区分输入的不同部分，防止模型混淆指令与数据。一个高质量的 Prompt 通常包含以下六个要素：
模糊的指令会导致不可预测的结果。例如，直接让模型'写首诗'可能得到平庸之作；而'模仿李白的《静夜思》风格，给 OpenAI 写一首诗'则能得到更具针对性的结果。务必将意图描述清楚，避免歧义。
通过 System Message 设定角色可以显著提升效果。
# 示例：设定角色
messages = [
{"role": "system", "content": "你是一位专业的健身私人教练。利用运动科学和营养建议为客户定制计划。"},
{"role": "user", "content": "给我一个减肥的计划。"}
]
在此例中，System 消息设定了 AI 的行为边界和知识领域，User 消息则是具体请求。
随着模型能力提升，虽然有时不加分隔符也能识别，但在处理长文本或多段内容时，使用 ### 或 """ 依然推荐。
### 指令 ###
总结以下内容。
### 内容 ###
这里是需要总结的长文本...
开发场景中常需结构化数据。明确要求返回 JSON 格式可简化后端处理。
请输出 JSON 格式：{"status": "success", "data": [...]}
当模型无法理解任务模式时，提供示例至关重要。
1. 生成文本：ChatGPT 可以生成文章。
2. 语言翻译：ChatGPT 可以翻译文本。
...
请将上述每段的开头词翻译成英文。
示例：
1. 生成文本 -> generate text
经过大量训练的 LLM 具备零样本能力，即无需示例即可执行任务。
prompt = """
将文本分类为中性、负面或正面。
文本：我认为这次假期还非常不好。
情感：
"""
尽管强大，但在复杂推理任务上，零样本表现可能不稳定。
仅提供示例并不保证解决所有问题。例如在数学推理中，若示例未展示计算过程，模型可能直接猜测答案。
这组数字中的奇数加起来是一个偶数：4、8、9、15、12、2、1。
A：答案是 False。
这组数字中的奇数加起来是一个偶数：15、32、5、13、82、7、1。
A：
若不提供中间步骤，模型容易出错。此时需引入思维链。
CoT 要求模型展示推理步骤，显著提升复杂任务的准确率。
这组数中的奇数加起来是偶数：15、32、5、13、82、7、1。
A：将所有奇数相加（15、5、13、7、1）得到 41。答案为 False。
通过强制模型输出中间逻辑，减少了幻觉和计算错误。
针对单一推理路径的局限性，可通过多次采样并投票选出最终结果，对抗幻觉。
Q：当我 6 岁时，我的妹妹是我的一半年龄。现在我 70 岁了，我的妹妹多大？
A：我 6 岁，妹妹 3 岁。差值 3 岁。现在 70 岁，妹妹 67 岁。
运行多次 prompt，统计高频答案作为最终结果。
ToT 基于 CoT，维护一棵思维树，允许模型探索多种解题路径并进行评估。结合广度优先搜索（BFS）或深度优先搜索（DFS），适用于战略规划等复杂场景。
利用 LLM 快速生成符合特定分布的测试用例，加速开发流程。
生成 10 个情感分析范例。2 个负面，8 个正面。格式：Q:<句子>A:<情感>
将自然语言注释转换为代码，或生成完整函数。
1. 创建一个电影名称列表
2. 创建评分列表
3. 组合成 JSON 对象
将业务需求转化为数据库查询语句。
departments 表，columns = [DepartmentId, DepartmentName]
students 表，columns = [DepartmentId, StudentId, StudentName]
为计算机科学系的所有学生创建 MySQL 查询
输出：
SELECT s.StudentId, s.StudentName
FROM students s
JOIN departments d ON s.DepartmentId = d.DepartmentId
WHERE d.DepartmentName = 'Computer Science';
注意：生产环境中需验证生成的 SQL 安全性，防止注入风险。
提示工程不仅是调用 API 的技巧，更是理解模型行为逻辑的关键。通过掌握角色设定、思维链、少样本学习等核心策略，开发者可以更高效地利用大模型解决实际问题。随着模型能力的演进，提示工程也在不断发展，建议持续关注官方文档与技术社区的最新动态，结合具体业务场景进行实验与优化。
在实际项目中，建议建立 Prompt 版本管理系统，记录不同版本的 Prompt 及其对应的效果指标，以便回溯和优化。同时，结合 RAG（检索增强生成）等技术，可以进一步提升模型在垂直领域的准确性和可靠性。
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