全面解读：提示词工程（Prompt Engineering）是什么？LLM使用指南

AI提示词 Prompt LLM

提示词工程（Prompt）的定义

在人工智能领域，随着大语言模型（Large Language Models，简称LLM）的崛起，如何有效地引导这些模型输出期望结果成为了一个重要的议题。这一过程被称为提示词工程（Prompt Engineering），也被称为上下文提示（In-Context Prompting）。它是指通过结构化文本等方式来完善提示词，引导LLM输出我们期望的结果。

提示词工程的核心在于，通过精心设计的提示，我们可以在不更新模型权重的情况下，让LLM完成不同类型的任务。这不仅能够极大地丰富LLM的AI应用开发的场景，还能够通过不断优化提示词，提升模型的输出质量和准确性。然而，提示词工程的效果很大程度上依赖于经验，不同的模型可能对相同的提示词有不同的响应，因此，这一过程往往需要大量的实验和探索。

掌握提示词工程相关技能对于用户来说至关重要。它不仅能够帮助用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性，还能够指导用户如何更有效地利用这些模型。目前很多AI行业应用案例都是通过AI智能体平台开发Agent应用，方便给企业提供一套完整的企业AI解决方案，特别是在智能客服场景的应用中，通过向量数据库、智能体和提示词管道（Prompt Pipeline）等技术，我们可以向LLM提供相关上下文数据，进一步提高其理解和回复的准确度。

提示词（Prompt）有哪些类型

在使用AI大模型时，prompt（提示词）可以根据不同的应用场景和需求进行分类。以下是几种常见的分类方式：

1、按功能分类

信息检索型：这些prompt用于从模型中提取具体的信息或答案。例如：“什么是量子力学？”、“2024年奥运会在哪里举办？”。
生成内容型：用于生成文本内容，如文章、故事、诗歌等。例如：“写一篇关于人工智能未来的文章。”、“为儿童编一个关于友谊的小故事。”。
对话型：用于进行对话和互动，模拟人类对话。例如：“你好，今天过得怎么样？”，或者智能客服机器人中的对话。
翻译型：用于进行语言翻译。例如：“将以下英文句子翻译成中文：Hello, how are you?”。

2、按领域分类

技术领域：涉及编程、科学、工程等领域的prompt。例如：“解释一下区块链技术的基本原理。”。
医学领域：涉及医学和健康的prompt。例如：“描述一下高血压的常见症状。”。
教育领域：用于教学和教育目的的prompt。例如：“解释一下牛顿三大定律。”。
商业领域：涉及商业和经济的prompt。例如：“分析一下2023年全球经济的主要趋势。”。

3、按交互方式分类

开放式：不限制回答的形式和内容，适用于需要详细解释或生成内容的情境。例如：“谈谈你对环境保护的看法。”。
封闭式：限制回答的形式，通常用于需要具体答案或选择的情境。例如：“2024年的奥运会在哪个城市举办？A. 东京，B. 巴黎，C. 洛杉矶”。

4、按复杂度分类

简单型：短小、直接的问题或指令。例如：“什么是AI？”。
复杂型：包含多个部分或需要综合回答的问题。例如：“解释一下AI的工作原理，并讨论其在医疗领域的潜在应用。”。

5、按目标受众分类

专家级：针对专业人士或专家的prompt，通常涉及高级知识和术语。例如：“讨论一下深度学习中的卷积神经网络的优势和劣势。”。
初学者级：针对初学者或非专业人士的prompt，通常较为基础和易懂。例如：“什么是机器学习？”。

6、按任务类型分类

分类任务：用于文本分类、情感分析等任务的prompt。例如：“这条评论是正面的还是负面的？”。
生成任务：用于文本生成、代码生成等任务的prompt。例如：“生成一段赞美春天的诗歌。”。
填空任务：用于填补文本中的空白部分。例如：“机器学习是一种_____技术。”。

总之，不同类型的prompt可以帮助更好地引导AI模型完成特定任务，满足不同场景的需求。选择和设计适合的prompt对于获得高质量的AI输出至关重要。

构建高效Prompt的七大要素

编写一个高效的Prompt是提升LLM输出质量的关键。一个完整的Prompt通常由以下几个主要构成要素组成：

引导语或指示语是告诉模型您希望它执行哪种类型的任务，例如，是回答问题、提出建议、创作文本，还是进行故事续写。明确的引导语能够帮助模型更快地进入角色，提高响应的准确性。
上下文信息是指提供足够的背景信息，以便模型能够更好地理解和处理请求。上下文信息可能包括具体情境、相关数据、历史对话信息等内容。上下文的丰富程度直接影响到模型的回答深度和相关性。
任务描述是要明确地描述你期望模型执行的任务。任务描述需要具体清晰，可以是一个问题、一个命令性语句或者是一个场景描述。清晰的任务描述有助于模型产生更准确的输出。
输出格式指示是指如果您对输出结果有特定的格式要求，应在prompt中说明。例如，您可以指定输出应该是列表形式、一段连贯的文本还是一系列步骤等。格式指示对于需要结构化输出的场景尤为重要。
限制条件是指设置一些约束条件，指导模型避免某些类型的回答或者引导模型产生特定风格的内容。例如智能客服机器人场景下，可以在prompt中限制禁止回答跟产品无关的问题等。适当的限制条件可以使模型的回答更加符合用户的预期。
样例输出是指提供一个或多个例子可以帮助LLM理解所期望的输出类型和质量。通过例子，模型能够更加直观地了解用户的需求，从而产生更符合期望的回答。
结束语是指如果有必要，可以使用结束语来标示prompt的结束，尤其是在连续的对话或者交互中。结束语不仅能够标示对话的结束，还能够为整个AI智能体应用的交互增添礼貌和完整性。

需要注意的是，这些要素并不是每个Prompt都必须包含的，但根据特定的需求和上下文，合适地结合这些要素可以提高LLM生成的文本质量和相关性，只有这样基于AI大模型构建AI Agent智能体应用才能可用，企业智能化转型才能变为现实。

打造优质Prompt的实用框架

在实际应用中，编写高质量的提示词往往需要遵循一定的框架和原则。根据前述的要素构成，我们可以总结出一个实用的提示词框架，以提高从LLM中获得高质量生成结果的概率。这个框架最好包括以下几个部分：

system message部分，你需要明确希望大模型扮演什么角色，来解决当前的问题。例如，你可以让模型扮演一个医生，提供医疗建议；或者扮演一个作家，创作文学作品。通过设定角色，模型能够在相应的领域内进行更为准确的推理和模拟。

在指令部分，要明确说明你希望大模型做什么事情。指令应当清晰、具体，避免模糊不清的表述。比如，如果你希望模型提供写作建议，那么应当具体指出是关于何种类型的写作，如论文写作、故事创作等。

例子部分，如果可能，提供尽可能丰富的例子信息。例子可以帮助模型更好地理解你的需求，并提供类似的输出。例如，如果你要求模型编写一封邮件，那么提供一两封类似的邮件作为参考，将有助于模型生成符合你要求的邮件内容。

原因部分，详细解释你希望模型做这件事情的原因、动机、希望的结果等。这样，大模型能够更好地理解你的想法，执行需求。例如，在要求模型进行文本生成时，说明你希望生成的内容的目的和受众，可以帮助模型调整输出的风格和深度。

step by step部分，对于复杂任务，让大模型一步一步地思考。通过分步骤指导，可以使模型产生更加合理和有逻辑性的答案。例如，在解决一个复杂的技术问题时，可以引导模型按照解决问题的一般步骤来进行分析和建议。

输出格式部分，对于部分场景，明确大模型输出格式的要求。这可以帮助你获取到更加结构化，适合系统调用的答案。例如，在AI销售助手数据分析任务中，要求模型以表格或图表的形式呈现结果，将会使输出更加直观和便于使用。

遵循这个框架，用户可以根据自己的需求，构建出适合特定场景的提示词。需要注意的是，由于LLM的多样性和个性化特点，可能需要针对不同的模型进行适当的调整和优化。

如何找到最适合当下场景的prompt

1、明确目标

确定你希望通过prompt实现的具体目标。例如，是为了获取信息、生成文本，还是进行分析？

2、定义场景

确定使用prompt的具体场景，包括使用者的背景、需求和预期输出。

3、选择关键词

确定与场景相关的关键词，使用这些关键词来引导生成内容。

4、设计结构

使用清晰的结构来组织，通常包括：

指令：明确你希望模型执行的任务；上下文：提供必要的背景信息；示例（可选）：提供示例以帮助模型理解任务。

5、迭代优化

测试prompt的效果，根据反馈进行调整和优化，确保生成的结果符合预期。

提示词优化的局限性

对于人工智能技术的应用而言，优化提示词无疑是提升交互质量、增强用户体验的重要手段。通过精心设计的提示词，可以引导模型更加精准地理解用户的意图，从而输出更为相关和准确的回答。就如同任何技术手段一样，提示词的优化也存在其固有的局限性，这些局限性在很大程度上决定了其能够发挥的实际效用。

模型的智能上限：提示词的作用不可能超越模型本身的智能上限和知识库。无论提示词如何优化，都无法让模型跨越其预设的智能边界和知识覆盖范围。若模型的基础知识库未覆盖特定领域，或其理解能力受限，那么即便通过提示词进行再多的指引，模型输出的回答质量也难以有质的飞跃。

回答的质量范围：回答质量的提升存在一定的范围限制。优化提示词能够在一定程度上提升回答的准确度和相关性，但这种提升往往局限于将回答质量从中等水平提高到较好水平。若要实现最优质的回答，根本还是取决于模型本身的高质量和强大能力。

依赖于模型强度：优化提示词的效果在很大程度上依赖于模型的强度。在不能使用更高级模型的情况下，尽管优化提示词是提升回答质量的有效手段之一，但其能力的提升是有限的，难以完全弥补模型能力的不足。

问题解决的天花板：提示词优化所面临的挑战。模型的智能程度和知识范围设定了其输出回答的最高可能质量。换言之，模型的本质属性决定了即便通过提示词优化，所能达到的质量提升也有其极限。

优化提示词在提升人工智能模型回答质量上发挥着重要作用，但其效果和影响力有其固有的局限性。这要求我们在应用人工智能技术时，既要充分利用提示词优化的潜力，也要清醒认识到其局限，综合考虑和运用更多元的技术手段，以期达到最佳的应用效果。

智能化提示词编写的利器

在人工智能的浪潮中，BetterYeah AI Agent凭借其独特的优势，为用户提供了一种更加高效、智能的编写提示词的解决方案。BetterYeah AI智能体平台的一个核心功能是提供AI自动生成智能体功能，这一功能可以智能地生成提示词，极大地减轻了用户的负担。用户可以在AI生成的提示词基础上，根据自己的个性化需求进行优化，从而获得更符合自身需要的输出结果。

BetterYeah AI应用开发平台还在提示词编写面板上提供了结构化编写提示词的规则提示，这为用户编写高质量的提示词提供了指导。通过这些规则提示，用户可以更加清晰地了解每个提示词要素的作用和编写方法，确保Prompt的每个部分都能够发挥其最大的效用

BetterYeah AI智能体平台还具有其他一系列强大的功能，如零代码构建AI Agent、一站式模型集成、AI知识库管理、数据库集成、Flow工作流业务流程设计、Plugin扩展性支持、多模态智能问答等。这些功能共同构成了一个全面、灵活的AI智能体应用，可以满足用户在不同场景下的需求。

通过BetterYeah AI Agent，用户不仅可以高效地编写和优化提示词，还能够将大模型的能力快速应用到各种业务场景中比如AI销售助手，智能客服机器人，营销自动化等，实现人工智能技术的快速落地和价值最大化。

提示词工程的发展趋势

随着人工智能技术的不断进步，智能体开发平台已经成为了AI应用开发的重要基石。在这一背景下，提示词工程成为了提升模型性能和用户体验的关键技术。通过优化提示词，我们可以更准确地引导模型输出，发挥其最大的潜能。未来，随着人工智能技术的持续发展，提示词工程将会变得更加重要。它不仅能够帮助我们更好地理解和利用现有模型，还能够推动模型的进一步优化和发展。智能体平台所展现的能力和潜力，预示着在人工智能领域，通过智能化的工具和平台，我们可以实现多模态智能问答。掌握提示词工程的技能，利用BetterYeah AI Agent这样的智能体平台，将使我们能够在人工智能的浪潮中乘风破浪，创造出更多创新的应用，实现人工智能技术的更广泛应用。