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近期有幸拿到了Google最新发布的《Prompt Engineering》白皮书，这是一份由Lee Boonstra主笔，Michael Sherman、Yuan Cao、Erick Armbrust、Antonio Gulli等多位专家共同贡献的权威性指南，发布于2025年2月。今天我想和大家分享这份68页的宝贵资源，它详细介绍了如何为大型语言模型（LLM）设计有效的提示词。

白皮书概述

这份白皮书从基础概念到高级策略，全面覆盖了各种提示工程技术，并配有实用示例和清晰解释。无论你是初学者还是有经验的AI从业者，都能从中获益匪浅。

主要内容

基础知识

• 提示工程的定义与重要性
• LLM输出配置：输出长度、采样控制、温度、Top-K和Top-P参数等

提示技术

• 零样本提示（Zero-shot prompting）
• 少样本提示（One-shot & Few-shot prompting）
• 系统提示（System prompting）
• 角色提示（Role prompting）
• 上下文提示（Contextual prompting）
• 后退提示（Step-back prompting）
• 思维链（Chain of Thought）
• 自我一致性（Self-consistency）
• 思维树（Tree of Thoughts）
• 推理与行动（ReAct）
• 自动提示工程（Automatic Prompt Engineering）

代码提示技巧

• 编写代码的提示
• 解释代码的提示
• 翻译代码的提示
• 调试和审查代码的提示

最佳实践

• 提供示例
• 设计简洁明了的提示
• 关于输出的具体说明
• 使用指令而非约束
• 控制最大令牌长度
• 在提示中使用变量
• 实验不同的输入格式和写作风格
• 记录各种提示尝试

实用指南

白皮书中包含大量实用表格和示例，展示了如何构建有效的提示，以及如何根据特定任务优化提示参数。例如，温度设置应根据任务性质调整：创意任务可采用较高温度（如0.9），而精确任务（如数学问题）则建议使用较低温度（如0）。

资源下载

考虑到这份资源的价值，我已将完整PDF上传，大家可以下载。强烈建议所有对AI提示工程感兴趣的朋友仔细阅读，这将极大提升你与AI模型互动的效率和效果。

总结

随着生成式AI的普及，掌握提示工程技术变得越来越重要。这份Google白皮书提供了系统、全面的指导，帮助我们更好地利用大语言模型的潜力。无论是开发AI应用还是日常使用AI工具，这些知识都将极大提升你的体验和成果。