一、引言
在当今人工智能飞速发展的时代,大语言模型(LLMs)如ChatGPT、GPT - 4、Claude等已成为众多领域的得力助手。然而,要充分发挥这些模型的潜力,获得高质量、符合预期的输出,Prompt Engineering(提示工程)起着至关重要的作用。提示工程是指通过精心设计和构建输入提示,引导AI模型生成准确、可靠且满足特定需求的输出文本的一系列方法和技巧。它不仅是一门技术,更是一门艺术,需要不断地实践、探索和优化。本文将深入探讨构建专业级AI提示的27个实用技巧,帮助你在与AI模型交互时如鱼得水,提升工作效率和成果质量。
二、基础提示技巧回顾
(一)清晰明确的指令
向AI模型传达任务时,指令务必清晰明了。避免使用模糊、笼统的表述,例如“写一篇文章”,这样的提示让模型无从下手,不知道文章的主题、风格、受众、字数等关键信息。应具体说明需求,如“以科技行业从业者为受众,撰写一篇1500 - 2000字,风格正式且专业,关于人工智能在医疗领域最新应用进展的文章”。清晰的指令能减少模型的误解,提高生成内容与预期的契合度。
(二)提供上下文信息
为模型提供足够的上下文背景信息,有助于其更好地理解任务。例如,在要求模型续写一个故事时,给出故事的前文内容,让模型基于已有情节进行创作,能使生成的后续情节与前文连贯自然。又如,在进行数据分析时,告知模型数据的来源、收集目的和相关背景,模型就能更准确地解读数据并给出有针对性的分析结果。
(三)设定角色与视角
指定模型扮演的角色,能让其生成的内容更具专业性和针对性。比如,让模型“以资深金融分析师的角度,分析当前股票市场波动的原因”,模型会从金融专业知识出发,运用专业术语和分析方法来阐述观点,比一般性的描述更具说服力。在创作对话场景时,设定不同角色的性格、身份等特征,能使对话更加生动、真实。
三、进阶提示技巧
(一)零样本提示(Zero - Shot Prompting)
现今强大的大型语言模型,经过海量数据训练与指令调整,具备零样本任务执行能力。零样本提示即不向模型提供任何示例或额外上下文,直接要求其完成任务。例如,直接输入“将文本分为中性、否定或肯定三类”,然后提供待分类文本,模型便能尝试进行分类。这种方式适用于简单、常见的任务,能快速获取答案,但对于复杂任务可能效果不佳。当零样本无法满足需求时,可考虑提供演示或示例,过渡到少样本提示。
(二)少样本提示(Few - Shot Prompting)
尽管大型语言模型展现出卓越的零样本能力,但在面对复杂任务时仍存在局限。少样本提示技术通过在提示中提供少量示例,引导模型更好地完成任务。示例作为后续输入的条件,帮助模型理解任务要求与期望输出形式。例如,在让模型进行语言翻译时,先给出一个英语句子及其对应的西班牙语翻译示例:“He loves playing football - - - él ama jugar al fútbol.”,然后再给出新的句子“Now translate 'She loves dolls'”,模型可参照示例进行翻译。对于更困难的任务,可适当增加演示数量(如3 - shot、5 - shot、10 - shot等)。根据研究,在进行少样本学习时,示例指定的标签空间和输入文本分布很重要,即使使用随机标签,格式也对性能有重要影响,且从真实标签分布中选择随机标签有助于提升性能。不过,标准的少样本提示并非完美,在处理复杂推理任务时存在不足,思维链提示可作为补充。
(三)思维链提示(Chain - of - Thought Prompting)
思维链提示通过引入中间推理步骤,赋予模型复杂推理能力。可将其与少样本提示结合,用于解决更复杂的算术、常识和符号推理任务。例如,对于问题“这个组中的奇数加起来就是一个素数:4、8、9、15、12、2、1。答:”,先给出几个示例,展示如何找出奇数并计算其和,再判断是否为素数:“将所有奇数(9,15,1)相加得到25。这个组中的奇数加起来就是一个素数:17、10、19、4、8、12、24。答:将所有奇数(17,19)相加得到36。”,然后让模型处理新的问题“这个组中的奇数加起来就是一个素数:15、32、5、13、82、7、1。答:”,模型可按照示例的思维过程进行推理,得到“将所有的奇数(15,5,13,7,1)相加得到41,是一个素数”。通过这种方式,模型能更好地应对需要逐步推理的任务。
(四)零样本思维链提示(Zero - Shot Chain - of - Thought Prompting)
零样本思维链提示是在原始提示中添加“let ’s think step by step ”等引导语,促使模型进行逐步推理。当缺乏足够示例用于提示工程时,这种方法尤为有用。例如,对于问题“煮一个鸡蛋需要2分钟,煮5个鸡蛋需要几分钟?”,在原始问题前加上“let ’s think step by step ”,模型可能会思考:煮一个鸡蛋需要2分钟,煮5个鸡蛋可以一起煮,所以煮5个鸡蛋也需要2分钟。这为模型在零样本情况下解决复杂推理问题提供了一种思路。
(五)自洽性提示(Self - consistency Prompting)
自洽性提示采用“多算几次求稳”的策略。让模型通过不同路径生成多个结果,然后对比这些结果,挑选出最一致、最靠谱的答案。这类似于科学家通过多次实验验证结果的可靠性。例如,在让模型解决数学问题或进行复杂推理时,多次运行模型,获取多个解答,若大部分结果一致,则该结果的可信度较高。这种方式可减少模型“出错”的概率,适用于对准确性要求极高的任务。
(六)反事实提示(Counterfactual Prompting)
反事实提示鼓励模型发挥想象力,提出“如果……会怎样”的假设,探索与现实不同的情景和结果。例如,“如果互联网在20世纪初就已出现,世界会发生哪些变化?”,模型需突破现实限制,设想不同的历史发展轨迹和影响。这种提示适用于创意头脑风暴、因果关系分析等场景,能激发模型的创造力,产生新颖独特的观点和想法。
(七)结构化输出提示(Structured Output Prompting)
结构化输出提示为模型输出设定特定格式,如JSON、表格、列表等,使输出结果更规整、易于处理和分析。例如,要求模型“用Markdown表格对比5款智能手机的处理器型号、运行内存、电池容量和后置摄像头像素,数据精确到整数”,模型将按照表格形式输出相关信息,方便用户直接查看和比较。在数据整理、报告生成等任务中,结构化输出提示能大大提高工作效率,减少用户后期整理数据的工作量。
(八)递归提示(Recursive Prompting)
递归提示如同“打磨大师”,将模型生成的初稿再次输入,让模型基于自身输出进行优化和改进,反复迭代直至达到满意效果。这一过程就像雕琢一块璞玉,使其逐渐变得完美。例如,在写作任务中,模型生成初稿后,可要求它“根据前文内容,进一步丰富细节,使文章更生动形象,逻辑更紧密”,模型会对初稿进行完善,多次递归后,文章质量将不断提升。递归提示特别适合写作、编程等需要精细打磨的任务。
(九)元提示(Meta - Prompting)
元提示是一种高阶操作,先让模型设计一个解决问题的完美提示,再用该提示解决实际问题,可看作AI的“导演模式”。例如,面对一个复杂的法律问题,先问模型“对于分析这个法律案例,怎样的提示能让你给出最全面、准确的解答?”,模型会生成一系列提示要点,如“明确案例涉及的法律条款、详细描述事件经过、提供相关的以往判例”等,然后根据这些要点构建提示,再次向模型提问,往往能获得更优质的解答。元提示在处理复杂任务和专业领域问题时非常实用,能让模型更好地理解需求,提供更符合期望的结果。
(十)信息检索提示(Information Retrieval Prompting)
信息检索提示将大型语言模型当作搜索引擎,通过提出非常具体的问题,获取详细答案。某些模型因拥有大量数据,在信息检索提示方面表现出色。例如,“在过去5年中,关于人工智能在农业领域应用的顶级研究成果有哪些,列举至少3项并简要说明其核心内容和应用效果”,模型会利用自身知识储备,查找相关信息并进行整理输出。这种提示适用于快速获取特定领域的专业知识和信息。
(十一)创意写作提示(Creative Writing Prompting)
创意写作提示旨在激发模型创作原创、引人入胜且贴合受众需求和兴趣的故事、文本等。例如,“创作一个以未来星际旅行为背景的短篇小说,包含神秘星球探险、外星生物遭遇和科技发明元素,字数在1000字左右”,模型会展开想象,构建情节,组织语言,创作出一篇富有想象力的科幻小说。在广告文案创作、小说创作、剧本编写等领域,创意写作提示能充分发挥模型的创造力,为创作者提供灵感和素材。
(十二)上下文扩展提示(Context Expansion Prompting)
上下文扩展提示通过丰富提供给AI的上下文信息,提升其对任务的理解。一种有效的方法是运用“5W1H”原则,即针对主题提问“Who(谁)、What(什么)、Where(在哪里)、When(什么时候)、Why(为什么)、How(如何)”,从而扩展查询内容。例如,对于主题“水果对健康的益处”,可构建提示“详细阐述水果对健康有益的原因,包括哪些水果对哪些健康问题有帮助,在什么时间段吃水果效果最佳,不同人群(如老人、儿童、孕妇)食用水果有何不同建议,以及如何通过合理搭配水果来改善整体健康状况”,模型在丰富的上下文引导下,能给出更全面、深入的回答。
(十三)内容总结提示(Content Summarization Prompting)
在Prompt Engineering中,引导AI生成特定焦点的内容总结至关重要。当希望模型提炼文本精华时,需给出明确指令。例如,“总结这篇关于企业数字化转型的文章,但仅聚焦于转型过程中的技术挑战和应对策略部分:(复制粘贴文章内容)”,模型会忽略文章其他无关信息,重点总结指定部分,生成简洁、高质量且符合需求的内容摘要。这在处理大量文献资料、新闻报道等信息时,能快速帮助用户获取关键信息。
(十四)模板填充提示(Template Filling Prompting)
模板填充提示可轻松创建灵活且有条理的内容。使用带有占位符的模板,能根据不同场景或输入快速定制内容,同时保持格式统一。还可在模板中设置变量,定义多个占位符变量。例如,电商网站可使用标准产品描述模板,模板中包含“产品名称”“产品特征”“价格”等占位符,模型根据输入信息填充这些占位符,生成新的产品描述。内容经理和网页开发者常用此策略,高效生成大量定制化的AI内容片段。
(十五)情感引导提示(Emotional Guidance Prompting)
在某些场景下,如医疗咨询、心理咨询、教育等,需要模型输出带有特定情感色彩的内容。通过情感引导提示,可让模型调整语气和表达方式。例如,“以温和、鼓励的语气为一名正在准备重要考试但感到焦虑的学生提供学习建议和心理疏导”,模型会使用亲切、安慰的语言,给予学生积极的鼓励和实用的建议,使交流更具人文关怀,提升用户对模型输出的接受度和满意度。
(十六)多模态关联提示(Multimodal Association Prompting)
随着多模态技术发展,AI可处理文本、图像、音频等多种信息。多模态关联提示利用这一特性,结合多种模态信息引导模型。例如,在图像生成任务中,可输入“根据这幅描绘森林场景的图片,生成一段包含森林中动植物细节、环境氛围和可能发生的故事的文字描述”,模型能参考图像内容,生成与之相关的生动文本。在智能交互系统中,这种提示能让用户通过混合输入(如语音+文本+图像)更全面地传达需求,模型给出更贴合实际的输出。
(十七)约束条件提示(Constraint - based Prompting)
为模型设定明确的约束条件,能确保生成内容符合特定要求。例如,在法律文书生成中,要求“根据最新的《民法典》相关条款,撰写一份房屋租赁合同,合同条款必须完整且符合法律规定,不得出现任何模糊或违法表述”,模型会依据法律约束,生成严谨、合规的合同文本。在金融报告撰写、科学研究论文创作等对准确性和规范性要求极高的领域,约束条件提示能有效控制模型输出质量,避免错误或不规范内容出现。
(十八)对比分析提示(Comparative Analysis Prompting)
对比分析提示用于引导模型对不同事物进行比较和分析。例如,“对比新能源汽车和传统燃油汽车在续航里程、充电/加油时间、环保性能、使用成本方面的差异,并分析未来发展趋势”,模型会从多个维度对两者进行对比,分析各自的优缺点,并基于行业趋势做出预测。在市场调研、产品评估、技术选型等场景中,对比分析提示能帮助用户快速了解不同选项之间的差异,做出更明智的决策。
(十九)层次递进提示(Progressive Layers Prompting)
层次递进提示将复杂任务分解为多个层次或步骤,逐步引导模型深入理解和解决问题。例如,在制定企业市场营销策略时,先让模型“分析当前市场的主要竞争对手及其优势和劣势”,接着“根据市场分析结果,提出针对目标客户群体的初步营销策略”,最后“结合预算和资源情况,制定详细、可执行的营销计划”。通过这种层层递进的提示方式,模型能更有条理地处理复杂任务,生成的结果也更具逻辑性和可操作性。
(二十)示例引导优化提示(Example - guided Optimization Prompting)
在模型生成初步结果后,提供一些优秀示例,让模型参考示例对自身输出进行优化。例如,模型生成一篇产品推广文案后,给出一些同类型产品的高质量推广文案示例,然后要求模型“参照这些示例,优化你之前生成的文案,使其更具吸引力、说服力,语言更加生动、流畅”,模型会学习示例中的优点,对原文案进行改进,提升文案质量。这在文案创作、设计方案优化等领域能有效提升模型输出的品质。
(二十一)领域知识注入提示(Domain Knowledge Injection Prompting)
对于特定领域的任务,向模型注入相关领域知识,可增强其专业性和准确性。例如,在医学领域,“基于最新的医学研究成果和临床实践指南,分析某种罕见病的病因、症状、诊断方法和治疗方案,引用至少3篇权威医学文献作为依据”,模型会结合注入的医学知识和文献信息,给出专业、可靠的解答。在法律、金融、科研等专业性强的领域,领域知识注入提示能让模型更好地满足专业需求,提供高质量的服务。
(二十二)用户画像匹配提示(User Profile Matching Prompting)
根据目标用户的画像特征,引导模型生成符合用户需求和偏好的内容。例如,已知目标用户是年轻时尚、追求个性化的Z世代群体,在生成社交媒体推广文案时,可提示模型“以符合Z世代语言风格和兴趣爱好的方式,为一款潮流电子产品撰写推广文案,突出产品的个性化设计和独特功能,使用流行网络用语和富有创意的表达方式”,模型生成的文案将更能吸引目标用户的关注和共鸣,提高营销效果。
(二十三)时间序列提示(Time - series Prompting)
在处理与时间相关的任务时,时间序列提示能帮助模型理解时间顺序和变化趋势。例如,“根据过去10年某城市的房价数据,分析房价的年度变化趋势,预测未来5年的房价走势,并说明影响房价波动的主要因素”,模型会按照时间序列对数据进行分析,把握房价的动态变化,做出合理的预测。在经济预测、市场趋势分析、历史事件梳理等场景中,时间序列提示具有重要作用。
(二十四)场景模拟提示(Scenario Simulation Prompting)
场景模拟提示让模型设想特定场景下可能发生的情况和应对策略。例如,“假设一家餐厅在晚餐高峰期突然遭遇食材短缺,模拟餐厅经理应如何应对这一突发情况,包括与顾客沟通、调整菜单、紧急采购食材等方面的措施”,模型会代入场景,从餐厅经理的角度出发,生成一系列合理的应对方案。在应急管理、危机处理、服务优化等领域,场景模拟提示能为相关人员提供参考和思路。
(二十五)负面示例提示(Negative Example Prompting)
除了提供正面示例,还可给出负面示例,让模型明确哪些内容是不符合要求的。例如,在生成新闻报道时,提示模型“不要使用夸张、虚假的标题,不要包含未经证实的谣言和小道消息,参考以下负面示例进行创作:(列举一些夸张、虚假新闻标题和内容示例),为某一真实事件撰写一篇客观、准确的新闻报道”,通过这种方式,模型能更清楚地了解创作边界,避免生成不良内容,提高新闻报道的质量和可信度。