人工智能基础知识笔记十八：Prompt Engineering

1、什么是Prompt Engineerning？

        Prompt Engineering是提示词工程，是一种与人工智能，例如：DeepSeek，进行高效沟通的一种方法。它指的是设计、优化和构建高质量输入（即“提示词”）的过程，目的是引导AI模型生成最符合用户期望的输出。它就像是说明书一样，可以更好地让人工智能更好地理解输入提示词的人的想法，然后根据这个想法输出更加准确的和符合人的需求的回答。

2、为什么需要提示词工程？

        其实，一般人使用人工智能时，都是直接问一些问题就行了，但是，有时候答复可能不尽如人意。这是，如果像要获得比较理想的答复，就需要提示词工程。主要原因在于：

1. 模型的局限性：大语言模型本质上是“下一个词预测器”。它们没有真正的“理解”能力，只是基于海量数据训练出的模式匹配工具。模糊的提示词会导致模型从多种可能的模式中随机选择一个，结果不可控。

2. 歧义性：人类的语言充满歧义。比如“苹果”，可以指水果，也可以指公司。清晰的提示词可以消除歧义。特别是一些汉语，在不同的语境下，同样的一句话可能被理解成不同的意思，如果提供这句话的背景，就可以尽量减少歧义。

3. 激发模型的潜力：一个好的提示词可以解锁模型的深层能力，让它完成复杂任务（如模拟对话、进行逻辑推理、创作特定风格的文章等），而一个差的提示词只能得到平庸的、泛泛的回答。

3、提示词工程的核心要素与技巧

        既然好的提示词很重要，那么就需要了解如何才能构造一个好的提示词和一个好的提示词需要哪几个基本元素。

1. 角色扮演：给AI分配一个特定的角色，限定其回答的角度和知识范围。

   • 差：“解释一下通货膨胀。”

   • 优：“假设你是一位资深的经济学教授，向一群大一新生用通俗易懂的语言解释通货膨胀，并举例说明。”

2. 任务/指令：清晰、具体地说明你希望AI做什么。使用动作性词汇（如：写、总结、翻译、列出、分类等）。

   • 差：“关于气候变化。”

   • 优：“列出导致气候变化的五个主要原因，并为每个原因提供一个简短的例子。”

3. 上下文/背景信息：提供完成任务所需的背景信息，让回答更具针对性。

   • 差：“帮我写一封邮件。”

   • 优：“我的客户对项目交付延迟表示不满。请以项目经理的身份，写一封安抚客户、解释原因（团队人员生病）并承诺新的交付日期（下周五）的道歉邮件。”

4. 输入数据：提供需要被处理的具体信息。

   • 提示词：“总结以下文章的主要内容：[这里粘贴文章内容]”

5. 输出要求：明确规定输出的格式、风格、长度、语言等。

   • 格式：“用Markdown列表的形式输出。”

   • 风格：“用正式/幽默/专业的口吻。”

   • 长度：“控制在200字以内。”

   • 语言：“用英文回答。”

4、提示词工程的例子

        下面时一个想了解什么是信息安全的例子，通过不同的问法，可以看到答复的内容和格式是不一样的：

根据以上提示词，加入了更多的信息，再次尝试问DeepSeek：

通过以上不同提示词得到的结果可以看到，得到的答案的内容整体框架是类似的，但是，由于有角色的描述，针对每个主题的内容的介绍是不同的；同时针对输出有具体的要求，使得输出会更加有序和结构化。

5、两个提示词工程的模板

5.1 模板一

        这个模板的核心是 “角色-任务-步骤-输出” ，它通过赋予AI一个专家角色和明确的思考框架，来激发其深度分析和创造性解决问题的能力。

1.  **【角色】**请你扮演一个 [某个领域的专家角色] 。2.  **【任务】**我的核心任务是 [你希望达成的具体目标] 。3.  **【背景与步骤】**为了完成这个任务，请你遵循以下步骤进行：a. 首先，分析 [需要首先考虑的问题或方面] 。b. 其次，评估 [需要评估的选项或可能性] 。c. 然后，综合以上分析，提出 [创造性的解决方案或核心观点] 。d. 最后，考虑 [可能的风险或不足之处] 。4.  **【输出要求】**请将你的最终成果以 [例如：一份报告、一个方案、一篇文章] 的形式呈现，要求结构清晰，并使用 [例如：通俗易懂、专业严谨] 的语言。

5.2 模板二

        这个模板的核心是 “输入-处理-输出” ，它非常适合用于总结、翻译、格式化、提取信息等任务，能确保结果的高度一致性和规范性。

1.  **【输入】**我将提供以下内容：`[粘贴你的文本、数据或信息]`2.  **【处理任务】**请你对上述输入内容执行以下操作：- **核心动作**：[例如：总结、翻译、改写、提取、分类等]- **聚焦重点**：[例如：只关注……、忽略……、特别注意……]- **处理规则**：[例如：将专业术语转换为通俗语言、将长句拆分为短句]3.  **【输出要求】**请按以下要求输出结果：- **格式**：[例如：Markdown表格、项目符号列表、JSON格式、一段话]- **关键要素**：[例如：必须包含以下几点：1.…… 2.……]- **风格与长度**：[例如：正式 / 口语化；不超过500字]

根据不同领域的使用经验，总结出适合这个领域的模板，然后重复使用，既可以提高效率，也可以获得高质量、可预期的结果。

6、总结

        提示词工程不是一门玄学，而是一项可学习、可实践的技能。 它的核心思想在于：你给模型的指令越清晰、越具体，你得到的结果就越高质量、越符合预期。

        随着AI技术的普及，善于与AI沟通（即掌握提示词工程）将成为一项越来越重要的能力，它能够极大地提升个人和企业的生产效率与创造力。