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一、什么是提示词工程（Prompt Engineering）
提示词工程是指通过设计和优化与大模型（如ChatGPT、文心一言等）交互的“提示词（Prompt）”，以获得更准确、更高效、更符合预期的模型输出结果的技术和方法。它是大模型应用开发中的核心环节。
二、提示词的主要类型
1. 系统提示词（System Prompt）
- 由开发者或系统设定，通常在对话开始时就注入，定义AI的角色、行为边界、风格、输出格式等。
- 例如：“你是一个专业的法律顾问，请用简明的语言解答用户问题。”
- 工作原理：系统提示词会在每次请求时自动加在用户输入之前，作为“隐形的前置内容”传递给大模型。每次对话请求，系统提示词都会和历史对话、当前输入一起拼接，作为完整Prompt发给大模型，确保AI始终“记得”自己的角色和行为规范。
2. 用户提示词（User Prompt）
- 由终端用户输入，直接表达用户的需求、问题或指令。
- 例如：“帮我写一份辞职信。”
- 工作原理：用户每次输入的内容，都会被拼接到上下文中，和系统提示词一起传递给大模型。
区别：系统提示词决定了AI的“底层人格”和行为规范，用户提示词是具体的任务请求。系统提示词通常是隐性的，用户提示词是显性的。
三、提示词工程的核心内容
- Prompt的字数限制：不同模型对输入长度有限制，需合理规划提示词内容。
- 在Prompt中添加参考资料：补充背景、示例、上下文等提升模型理解和输出质量。
- 通过Prompt进行解析、填槽和追问：设计多轮对话、信息抽取、结构化输出等。
- 通过Prompt拒绝部分用户请求：设定边界，防止AI输出不合规内容。
- 测试不同语言模型的Prompt能力：比较不同大模型对同一Prompt的响应差异。
- 在平台（如coze）调试Prompt：通过平台工具反复测试和优化提示词。
四、提示词的分类方式
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按样例数量分类
- Zero-Shot：无示例，直接提问。
- One-Shot：给出一个示例。
- Few-Shot：给出多个示例，提升模型泛化能力。
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按任务类型分类
- 检索型、生成型、翻译型、分类型、排序型、摘要型、解释型、逻辑型等。
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按Prompt模块结构分类
- 身份设定、背景设定、目标设定、输入示例、输出格式设定、输入-输出演示、限制条件等。
五、提示词工程的未来发展
- 结合人类自然语言与编程开发，提升AI的可控性和可用性。
- 通过Prompt Engineering实现更复杂、更智能的自动化任务。
六、实用案例（Demo）
- 零售店员顾客对话解析
- 打车计费助手
- 财报解读助手
- 医疗分诊
- 店员问答助手
- coze平台及操作详解
七、系统提示词的工作原理
- 每次请求都生效：系统提示词不是只在对话开始时生效，而是每次请求时都被拼接到上下文最前面，持续生效。
- 上下文拼接：系统提示词 + 历史对话（用户和AI的多轮内容）+ 当前用户输入 → 一起作为Prompt发给大模型。
- 模型推理时参考：大模型会把系统提示词当作“最高优先级的指令”来理解和执行，优先满足系统提示词设定的风格、身份、边界等要求。
- 平台实现：无论是OpenAI、百度、阿里还是coze等平台，都会在API层面自动把系统提示词拼接到每次请求的上下文中，用户不可见但始终生效。
八、多轮对话与上下文管理
- 大模型每次都会“看到”上下文窗口内的全部内容（系统提示词+历史对话+本次输入）。
- 超出窗口的内容会被自动丢弃，模型不会“记得”窗口外的内容。
- 模型会基于全部输入内容进行推理和生成回复。
- 重要信息建议在新一轮对话中重复或总结，避免被截断丢失。
九、学习与实践目标
- 了解Prompt的基本概念，掌握Prompt的设计与使用。
- 能用Prompt完成各类任务。
- 能在coze平台调试Prompt，掌握平台能力。
- 通过实操练习，具备Prompt调试和优化能力。
结语：
提示词工程是大模型应用开发的核心，通过科学设计和不断调试Prompt，可以极大提升AI的智能化水平和业务适配能力。系统提示词和用户提示词的合理配合，是实现高质量AI输出的关键。