AI大模型--提示词工程
AI大模型–提示词工程
1. 任务定义与目标明确
任务定义与目标明确是提示词工程的第一步，也是最关键的一步。它决定了你与大模型之间的“沟通协议”，影响模型是否能理解你的意图并给出高质量的响应。
任务定义（Task Definition） 是指你希望模型完成的具体工作类型或行为。例如：写一篇文章、总结一段文本、生成一段代码、回答一个问题、分析一组数据等。
目标明确（Goal Specification） 是指你对输出结果的具体要求，包括格式、风格、长度、语气、受众等。例如：输出为 Markdown 格式、使用通俗语言，面向初学者、控制在 300 字以内、语气正式或幽默、包含三个关键点等。
设定任务时需要注意的问题包括如下几个方面：
| 注意点 | 说明 |
|---|---|
| 任务类型清晰 | 是写作、问答、翻译还是推理？不要混淆 |
| 避免模糊指令 | 比如“帮我看看”太模糊，应改为“请总结以下内容的三个重点” |
| 上下文是否足够 | 模型需要背景信息才能更好理解任务 |
| 是否过于复杂 | 如果任务太复杂，建议拆分为多个子任务 |
设定目标的技巧主要包括
-
使用具体量化指标：指定字数、段落数、要点数量。 示例：请用不超过 200 字总结以下内容
-
设定输出格式：Markdown、表格、JSON、列表等。示例：请用 Markdown 格式列出三个优点和三个缺点
-
指定语气与风格：正式、幽默、学术、口语化等。示例：请用轻松幽默的语气介绍量子力学
-
设定角色或身份：让模型“扮演”某种专家或身份。示例：假设你是一位历史学家，请解释秦始皇统一六国的过程
-
设定受众：初学者、专家、儿童、企业高管等。示例：请用适合小学生理解的语言解释什么是电流
2. 提示词设计策略
提示词设计策略是提示词工程的核心环节之一，旨在通过精心构造输入文本，引导大语言模型（LLM）生成高质量、符合预期的输出。好的提示词不仅能提升模型表现，还能显著减少调试成本。<