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1.什么是提示词工程（Prompt Enginerring）

提示工程也叫【指令工程】

• Prompt就是你发给大模型的指令，比如【讲个笑话】【用Python编个贪吃蛇游戏】

• 貌似简单，但意义非凡

  • 【Prompt】是AGI时代的【编程语言】
  • 【Prompt工程】是AGI时代的【软件工程】
  • 【提示工程师】是AGI时代的【程序员】

• 要理解

  • 为什么有的指令有效，有的指令无效
  • 为什么同样的指令有时有效，有时无效
  • 怎么提升指令有效的概率
  • 什么时候用提示工程解决更高效，哪些用传统编程更高效

2.使用Prompt的两种目的

• 获得具体问题的具体结果，比如【该学Vue还是React】
• 固化一套Promp到程序中，成为系统功能的一部分，比如【每天生成本公司的简报】【Al客服系统】

前者主要通过ChatGPT，ChatALL这样的界面操作

后者就要动代码了

3.Prompt调优

找到好的prompt是个持续迭代的过程，需要不断调优

如果知道训练数据是怎么样的，参考训练数据来构造prompt是最好的

• 你知道它爱读红楼梦，就和它聊红楼梦
• 你知道它是日漫迷，就夸它卡哇伊

不知道训练数据怎么办？

• 【试】是常用方法，确实有运气因素，所以【门槛低，天花板高】

高质量prompt核心要点

• 具体，丰富，少歧义

4.Prompt的典型构成

• 角色：给Al定义一个最匹配任务的角色，比如：【你是一位软件工程师】
• 指示：对任务进行描述
• 上下文：给出与任务相关的其它背景信息（尤其在多轮交互中）
• 例子：必要时给出举例，实践证明其对输出正确性有很大帮助
• 输入：任务的输入信息，在提示词中明确的标识出输入
• 输出：输出的格式描述，以便后继模块自动解析模型的输出结果

5.【定义角色】为什么有效？

• 模型训练者并没有想到过会这样，完全是大家【把Al当人看】玩出的一个用法
• 实在传得太广，导致现在的大模型训练数据里充满了角色定义，所以更有效了
• 有一篇论文证实的现象，可以说明

大模型对prompt开头和结尾的内容更加敏感

先定义角色，其实就是在开头把问题域收窄，减少二义性

大模型应用架构师想什么？

• 怎么样能更准确？让更多的环节可控
• 怎么样能更省钱？减少prompt长度
• 怎么样让系统简单好维护？

6.思维链

大模型的“思维链”（Chain-of-Thought, CoT） 是一种通过显式引导模型分步骤思考的技术

它的核心思想是让大模型在回答问题或生成内容时，模拟人类的推理过程，将问题拆解为多个中间步骤，并逐步推导出最终答案

大模型虽然擅长生成文本，但在处理需要多步推理的问题时容易跳步或犯错

• 普通提问：
  “小明有3个苹果，小红给了他2个，之后吃了1个，还剩几个？”
  模型可能直接回答“4”，但中间步骤可能不清晰。

• 思维链提示：

  “请逐步思考并写出计算过程：小明有3个苹果……”

  模型输出：

  1. 初始苹果数 = 3
  2. 小红给的苹果 = 2 → 总数 = 3 + 2 = 5
  3. 吃掉的苹果 = 1 → 剩余 = 5 - 1 = 4
     最终答案：4

思维链的挑战

1. 依赖提示设计
   • 不恰当的引导词可能导致模型分步不合理。
   • 需要针对不同任务优化提示模板。
2. 计算成本增加
   • 分步生成可能延长响应时间，尤其是长文本任务。
3. 模型本身的限制
   • 模型可能无法完全模拟人类逻辑，中间步骤仍可能出现跳跃或错误。

7.自洽性

“自洽性”（Self-Consistency）通常指模型在生成内容或推理过程中保持内部逻辑一致性的能力

它是确保模型输出可信、可靠的关键因素，尤其在需要多步推理或复杂问题解决的场景中至关重要

自洽性的重要性

1. 提升可靠性
   • 在数学、代码生成等任务中，自洽性确保每一步推导正确，最终结果可信。
   • 示例：
     问题：“证明勾股定理”
     若模型在步骤中误用面积公式但未自洽检查，结论会出错；自洽性可触发修正。
2. 减少幻觉（Hallucination）
   • 自洽性迫使模型基于已有信息或逻辑推导生成内容，而非随机编造。
   • 示例：
     问：“《红楼梦》的作者是谁？”
     自洽模型不会回答“莎士比亚”，而是基于知识库确认正确答案为曹雪芹。
3. 增强可解释性
   • 自洽的推理过程让用户更容易追踪错误来源，提升信任度。

自洽性的实现方式

1. 提示工程
   设计引导模型自我验证的提示词，例如：
   • “请先列出解题步骤，再检查每一步是否合理，最后给出答案。”
   • “如果发现矛盾，请重新推导。”
2. 模型架构改进
   • 通过强化学习（RLHF）训练模型识别并修正自身逻辑错误。
   • 引入知识图谱或外部工具（如计算器）辅助验证。
3. 后处理校验
   对模型输出进行规则检查或逻辑验证（如数学公式的符号运算）。

自洽性的挑战

1. 复杂场景下的失效
   • 在开放性问题（如创意写作）中，过度强调自洽性可能限制创造力。
2. 计算成本高
   • 自洽性需要多次推理或验证步骤，可能延长响应时间。
3. 模型本身的局限性
   • 大模型依赖统计模式匹配，而非真实逻辑推理，可能无法完全避免矛盾。

实际应用示例

1. 数学解题
   • 无自洽性：直接给出答案“x=5”，但中间步骤忽略负号导致错误。
   • 有自洽性：
     步骤1：方程化简为 2x + 3 = 13 → 2x = 10 → x=5
     验证：代入原方程，左边=2 * 5+3=13，等于右边，答案正确。
2. 代码生成
   • 无自洽性：生成代码时忽略变量作用域，导致运行时错误。
   • 有自洽性：
     步骤1：定义函数输入参数。
     步骤2：检查变量是否在作用域内。
     步骤3：生成代码并验证逻辑。

8.思维树（ToT)

大模型的“思维树”（Tree-of-Thought, ToT）是一种比“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）更复杂的推理框架，旨在通过树状结构组织多步推理过程，让模型能够更灵活地探索多种解题路径，并在过程中动态剪枝和优化。

它是近年来为解决复杂推理问题提出的新方法，尤其适用于需要多阶段决策、回溯修正的任务（如数学证明、策略游戏、创造性写作）。

思维树的核心思想

1. 树状结构建模推理过程
   • 节点：表示一个中间状态（如部分答案、假设、中间结论）。
   • 边：表示从一个状态到另一个状态的推理步骤（如尝试一种解题方法）。
   • 分支：允许模型在多个可能的推理路径上并行探索，最终选择最优路径。
2. 动态探索与剪枝
   • 模型在生成答案时，会像人类一样尝试多种可能性（例如不同的解题思路），并评估哪些路径更可能成功。
   • 如果某条路径明显错误（如数学推导矛盾），模型会主动“剪枝”放弃该分支，避免无效计算。

思维树 vs 思维链*

特性	思维链（CoT）	思维树（ToT）
结构	线性步骤（一步一步推导）	树状结构（多路径探索与回溯）
灵活性	单一路径推理	支持多分支尝试和动态调整
容错性	跳步可能导致错误扩散	错误路径可被剪枝，减少负面影响
适用场景	简单逻辑推理（如数学计算）	复杂多阶段任务（如策略规划、创造性问题）

思维树的工作流程

以解决一道数学题为例：
​题目​：“用3、5、7、9四个数字组成一个算式，使结果等于24（每个数字只能用一次）。”

1. 根节点：初始问题（目标：用四个数字得到24）。

2. 第一层分支：尝试不同运算组合（如加减乘除、括号优先级）。

   • 分支1：3 × (9 - (7 - 5)) → 计算结果是否符合？
   • 分支2：(7 - 5 ÷ 3) × 9 → 是否可行？

3. 评估分支：计算每条路径的结果，判断是否接近目标。

4. 剪枝：若某分支明显错误（如结果远大于24），放弃该路径。

5. 最终路径：找到正确解法（如分支1的结果为24）。

思维树的优势

1. 复杂问题解决能力
   • 在需要多步试错的任务（如数独、密码破解）中，ToT能系统性地探索可能性，而非依赖单一路径。
2. 动态调整能力
   • 如果某条路径走不通，模型可回溯到上一节点，尝试其他分支（类似人类的“换个思路”）。
3. 减少幻觉（Hallucination）
   • 通过剪枝无效分支，降低模型生成不合理中间结论的概率。

实现思维树的技术挑战

1. 计算成本高
   • 多路径探索需要大量计算资源，尤其是当分支数量指数级增长时。
2. 评估函数的设计
   • 如何高效判断一个分支是否值得继续？需要结合领域知识或外部工具（如数学验证器）。
3. 与模型架构的兼容性
   • 现有大模型（如GPT-4）原生支持线性生成，需通过提示工程或微调适配树状推理。

实际应用场景

1. 数学与逻辑难题
   • 解决需要多步骤试错的数学题（如奥数题、逻辑谜题）。
2. 策略游戏
   • 围棋、象棋等游戏中模拟多步走法并评估胜率。
3. 代码生成与调试
   • 生成代码时尝试多种算法路径，并通过测试用例剪枝错误方案。
4. 创造性写作
   • 构建故事情节时探索不同分支，最终选择最优叙事线。

示例对比：思维链 vs 思维树

• 思维链（线性推理）
  *“尝试用3×(9−(7−5))计算：
  1. 先算括号内：7−5=2
  2. 再算9−2=7
  3. 最后3×7=21 → 结果错误，需重新思考。”*
     （仅一条路径，错误后需从头开始）
• 思维树（多分支探索）
  “分支1：3×(9−(7−5))=21 → 错误；
  分支2：(7−5÷3)×9≈24 → 接近目标；
  分支3：3×5 + 9 −7=27 → 错误。
  最终选择分支2并优化参数。”
  （多路径尝试，动态剪枝）

9.提示工程经验总结

• 别急着上代码，先尝试用prompt解决，往往有四两拨千斤的效果
• 但别迷信prompt,合理组合传统方法提升确定性，减少幻觉
• 想让A1做什么，就先给它定义一个最擅长做此事的角色
• 用好思维链，让复杂逻辑/计算问题结果更准确
• 防御prompt攻击非常重要

后记

学习笔记产出，如有错误还望指针