提示工程（Prompt Engineering）
提示工程（Prompt Engineering）是指导大语言模型输出结果更加精确、满足预期目标的技术。它无需调整模型参数，在此基础之上通过优化输入指令表述使模型更准确地捕捉任务核心。以下将详细阐述其基本原理及其实际应用情况
一、提示工程的核心技巧与案例
1. 任务明确化：消除歧义，指定输出格式
问题：建议采用直接提问的方式询问"量子力学"的相关内容，则模型可能会输出冗长且缺乏条理的答案。
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1. 作为一名物理老师，用通俗易懂的语言向高中生解释量子力学的基本概念，包括：
2. 1. 波粒二象性
3. 2. 不确定性原理
4. 3. 量子纠缠
5. 请分点回答，每个要点不超过100字。该系统的表现：基于设定角色（物理老师）、目标群体为高中生及分点式输出格式的设定，并在字符数限制内完成任务后, 其回答更加简洁明了且条理清晰, 并避免过度使用专业术语.
2. 示例引导（Few-Shot Learning）：通过样例展示预期输出
- 问题 ：让模型生成法律合同条款时，可能因缺乏具体场景导致内容空洞。
- 优化提示 ：
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1. 请根据以下示例，生成一份租房合同中的“违约责任”条款：
2.
3. 示例：
4. 【买卖合同违约责任条款】
5. 1. 若买方未按约定支付货款，每逾期一日，应按未支付金额的0.05%向卖方支付违约金。
6. 2. 若卖方未按约定交付货物，买方有权解除合同，并要求卖方退还已支付货款及利息。
7.
8. 【租房合同违约责任条款】
9. 1.
10. 2.
作用：该系统借助案例分析条款的结构组成及法律规则之间的关联
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1. 1. 若承租人未按约定支付租金，每逾期一日，应按未支付金额的0.1%向出租人支付违约金。
2. 2. 若出租人未按约定交付房屋，承租人有权解除合同，并要求出租人退还已支付租金及押金。3. 领域知识注入：引导模型调用特定领域信息
问题：搜索相关关键词"新冠疫苗接种禁忌"可能会遇到模型存在信息滞后性的问题
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1. 根据中国疾病预防控制中心（CDC）2023年发布的《新冠疫苗接种技术指南》，回答以下问题：
2. 1. 哪些人不适合接种新冠疫苗？
3. 2. 接种后出现严重过敏反应的概率是多少？
4.
5. 请确保回答基于官方指南，引用具体条款（如“指南第X条”）。*功能：基于遵循参考指南（CDC 指南）的要求并明确知识来源的原则下, 该模型能够输出更具权威性和可靠性的回答, 进而降低生成虚假信息的可能性.
4. 思维链提示（Chain of Thought）：分步引导推理过程
该系统在处理繁琐的逻辑关系时（例如涉及数学应用题的情况）容易导致模型产生错误预测。
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1. 小明买了3本书，每本价格相同。他付了100元，找回22元。每本书多少钱？
2. 请分步思考并解答：
3. 1. 首先计算小明买书花了多少钱：
4. 2. 然后计算每本书的价格：- 效果 ：模型按步骤生成推理过程：
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1. 1. 小明买书花的钱：100元 - 22元 = 78元
2. 2. 每本书的价格：78元 ÷ 3本 = 26元/本
3. 最终答案：每本书26元。二、提示工程与领域适配的结合
场景 1：医疗咨询机器人
- 传统方法：基于海量医疗文献微调模型，并且具有较高的训练成本以及数据获取的困难。 *
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1. 【患者咨询】：我最近总感到疲劳，食欲下降，尿液发黄，这可能是什么原因？
2.
3. 【医生助手回复】：
4. 根据您的症状，可能的原因包括：
5. 1. 肝脏问题（如肝炎、黄疸）
6. 2. 胆囊疾病
7. 3. 病毒感染（如流感）
8.
9. 建议：
10. - 立即就医，进行肝功能检查（如ALT、AST指标）
11. - 避免饮酒和高脂肪食物
12. - 保证充足休息
13.
14. 注意：本回答仅供参考，具体诊断请遵医嘱。
关键点：通过设定"医生助手"角色与"症状-可能原因-建议"框架来引导模型生成专业且安全的回复，并不需要依赖复杂的医疗数据分析。
场景 2：法律问答系统
- 问题 ：用户问 “公司裁员需要注意哪些法律问题？”，通用模型可能遗漏关键条款。
- 优化提示 ：建议在模型中加入针对公司裁员相关的法律条款的专门处理机制。
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1. 根据《中华人民共和国劳动合同法》第四章第四十一条，回答以下问题：
2. 【用户咨询】：公司因经营困难需要裁员20人，占员工总数的15%，需要履行哪些法律程序？
3.
4. 请结合法律原文，分点回答：
5. 1. 是否需要提前通知？提前多久？
6. 2. 是否需要向劳动行政部门报告？
7. 3. 员工有哪些权益？- 效果 ：模型生成符合法律条款的回答，如：
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1. 1. 需要提前30日向工会或全体职工说明情况，并听取意见。
2. 2. 需要向劳动行政部门报告裁员方案。
3. 3. 员工有权获得经济补偿（每满一年支付一个月工资），并享有优先留用权。三、提示工程的进阶技巧
1. 角色扮演（Persona Design）
通过设定具体角色（例如‘资深律师’或‘科普作家’），引导模型产出具备专业属性的内容
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1. 作为一名专利代理人，请分析以下技术方案是否具备新颖性：
2. ...[技术描述]...2. 对抗性提示（Adversarial Prompting）
- 主动提出反例或边界情况，测试模型的鲁棒性。
示例：
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1. 以下是一个可能存在偏见的问题：
2. "女性是否更适合从事护士工作？"
3. 请反驳这种观点，并说明理由。3. 输出验证（Output Validation）
- 通过附加指令约束输出范围，减少错误。
示例：
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1. 请生成一份投资协议条款，确保不包含以下风险：
2. 1. 保底收益承诺
3. 2. 模糊的资金用途
4. 3. 不合理的违约责任四、提示工程的局限性与注意事项
- 模型理解边界：复杂的提示可能会导致模型误判用户的意图，在实际应用中需要通过多轮测试不断优化以提高准确性。
- 知识时效性：基于当前预训练知识的系统无法实现动态更新（例如近年来实施的新政法规则），因此建议配合实时检索功能以确保信息的最新性。
- 安全风险：恶意的提示可能会迫使系统生成具有危害性的内容（例如钓鱼攻击教学视频），为此必须部署专业的安全过滤机制。
- 领域深度：在量子物理等专业性极高的领域中，默认的知识库难以覆盖所有专业知识点，在这种情况下建议结合权威领域的专业知识进行辅助判断。
总结：提示工程是低成本、高灵活性的领域适配方案
通过经过精心设计的提示，在无需进行大规模领域数据微调的情况下（即不需要对大规模领域数据进行微调），指导模型专注于特定场景（即专注于特定任务或场景），明显提高回答的专业性和准确性（即回答的质量得到了显著提升）。其关键在于将领域知识和任务要求转化为能够被模型理解的具体文本指令（即将领域的知识和任务的要求转化为模型能够识别并执行的具体指令），从而构建了通用大模型与垂直领域的高效桥梁（即形成了通用大模型与垂直领域的高效连接）。