提示词（Prompt）工程与推理优化

一、提示词工程

为什么需要提示词工程？

大模型本身没有意识、没有目标，它只是在基于它训练过的海量数据，进行“下一个词”的概率预测。大模型并不是完美的“自动智能”，它的输出高度依赖你如何向它提问。

核心原因：

1. 提供上下文和目标：告诉模型“我们现在要做什么”。
2. 激活特定知识：从模型的庞杂知识库中调取相关部分。（扮演不同的角色）
3. 约束和引导输出：确保结果符合我们的格式、风格和质量要求。
4. 解锁复杂推理：通过分步指令解决难题

大模型与智能体的区别：

维度	大模型	智能体
本质	一个模型，是核心引擎 一个系统/架构，	是完整实体
角色	大脑（思考与知识）	完整的人或机器人（感知-思考-行动）
工作方式	被动响应：根据输入提示生成输出	主动规划：为实现目标而自主采取一系列行动
核心能力	语言理解、内容生成、知识问答	任务分解、工具调用、顺序决策、与环境交互
构成	主要是神经网络模型本身	= 大模型 + 规划器 + 工具集 + 记忆模块
目标性	无内在目标，目标由用户的提示词定义	有明确的任务目标，并自主追求目标的达成
依赖性	可以独立存在和提供服务	通常依赖于大模型作为其「大脑」来进行推理和决策

提示工程可以做什么？

提示工程是指设计和优化“提示（Prompt）”以引导大模型输出符合预期结果的技术。比如，你希望 GPT 写一篇新闻稿、生成代码、做数学推理，你需要构造高质量的提示。

二、提示工程的内容

1.提示词的基本要素

1. 角色（Role）
2. 背景（Background）
3. （Attention）
4. 限制（Constrains）
5. 定义（Definition）
6. 任务/目标(Goal)
7. 技能（Skills）
8. 工作流程（Workflows）
9. 输出格式（OutputFormat）
10. 例子（Example）
11. 初始化（Initialization）

2.提示词技术与技巧

1. 零样本提示

• 描述： 不提供任何示例，直接给模型下达指令。依赖模型自身的知识储备和推理能力。
• 示例： “解释什么是量子计算。”

2. 少样本提示

• 描述： 在提示词中提供少量（通常为1-5个）输入-输出示例。这是引导模型学会复杂任务或特定格式的最强大技巧之一。

3. 思维链

• 描述： 对于复杂的逻辑或数学问题，在提示中要求模型“一步一步地思考”或展示其推理过程。这能显著提高最终答案的准确性。

• 示例：

  “小明有5个苹果，吃了2个，又买了3个。他现在有几个？让我们一步步推理。”
  模型输出： “一开始有5个，吃了2个后剩下 5-2=3个。又买了3个，所以现在有 3+3=6个。因此，小明现在有6个苹果。”

4. 角色扮演

• 描述： 让模型扮演一个特定角色（如专家、历史人物、虚构角色），使其回答更具专业性或符合特定视角。
• 示例： “假如你是苏格拉底，请谈谈你对人工智能的看法。”

5. 分隔符与格式清晰

• 描述： 使用明确的标记（如###， “”"， —， XML标签等）来区分提示中的不同部分（如指令、上下文、输入数据），防止模型混淆。

三，专业的提示词框架

（待补充）