在使用ChatGPT、文心一言、LLaMA等大語言模型（LLM）時，你是否遇到過這樣的情況：同樣的需求，不同的提問方式，得到的結果天差地別；有時想讓模型生成專業報告，卻只得到泛泛而談的回答；有時希望模型解決具體問題，卻收穫一堆無關的信息。這背後的關鍵，就在於“提示工程（Prompt Engineering）”——通過設計精準、清晰的提示語，引導大語言模型輸出符合預期的結果。今天，我們就從提示工程的核心邏輯入手，拆解其核心原則、常用技巧，結合文本生成、數據分析、代碼開發等實戰場景，幫你徹底掌握讓AI“聽話”的核心方法。

一、先搞懂：什麼是提示工程？為什麼它如此重要？

要理解提示工程的價值，首先得明確其定義和應用背景。提示工程是指通過優化輸入的提示語（Prompt），充分發揮大語言模型的能力，以高效解決特定任務的過程。簡單來説，提示語就是你與大語言模型溝通的“橋樑”，而提示工程就是“優化這座橋樑的設計”，讓你的需求能被模型準確理解和執行。

在大語言模型的使用中，提示工程的重要性主要源於以下3個核心原因：

1. 模型的“理解能力依賴輸入引導”：大語言模型並非萬能的“全知大腦”，它的輸出完全依賴對輸入提示的理解。模糊、籠統的提示會讓模型難以定位核心需求，從而輸出偏離預期的結果；而精準的提示能為模型提供清晰的方向，引導其調用對應的知識和能力。
2. 不同模型的“性格”差異顯著：不同廠商的大語言模型（如ChatGPT、文心一言、Claude）在訓練數據、優化方向上存在差異，對同一提示的響應效果可能不同。提示工程能幫助你適配不同模型的特點，最大化利用各模型的優勢。
3. 降低使用門檻，提升效率：對於非技術人員而言，無需掌握複雜的模型微調技術，通過簡單的提示工程就能讓大語言模型完成專業任務（如生成合同、分析數據、撰寫報告）；對於技術人員，提示工程能減少模型微調的成本，快速驗證需求可行性。

提示工程的核心目標是：以最低的成本（無需微調模型），通過優化提示語，讓大語言模型輸出“高質量、高相關、高可用”的結果。無論是日常辦公、內容創作，還是專業領域的問題解決，提示工程都能幫你大幅提升使用大語言模型的效率。

二、提示工程的核心原則：讓模型“聽懂”你的需求

設計高質量的提示語，並非依賴“靈感”，而是遵循一套可複用的核心原則。這些原則是提示工程的基礎，無論面對何種任務、何種模型，都能幫你快速構建有效的提示語。

1. 清晰具體：避免模糊表述，明確核心需求

這是提示工程最核心的原則。模糊的提示（如“寫一篇關於人工智能的文章”）會讓模型難以確定文章的主題、風格、篇幅和受眾；而清晰具體的提示（如“為科技愛好者寫一篇800字左右的文章，主題是人工智能在醫療領域的應用，重點介紹影像診斷和藥物研發兩個方向，語言風格通俗易懂”）能讓模型精準定位需求，輸出符合預期的結果。

實現技巧：

• 明確任務類型：告知模型你需要完成的具體任務（如“生成報告”“分析數據”“撰寫代碼”“翻譯文本”）。
• 限定核心參數：根據任務類型，明確相關參數（如文本類任務的篇幅、風格、受眾；代碼類任務的編程語言、功能需求、輸入輸出格式）。
• 剔除無關信息：提示語中只保留與核心需求相關的內容，避免冗餘信息干擾模型的判斷。

2. 結構化提示：搭建清晰框架，引導模型思考

大語言模型對結構化的輸入更敏感。通過分點、分段、明確邏輯關係的方式構建提示語，能幫助模型梳理思考路徑，避免輸出內容混亂、邏輯不清。尤其對於複雜任務（如多步驟問題解決、長篇報告生成），結構化提示的效果更為顯著。

實現技巧：

• 使用編號或項目符號：將複雜任務拆解為多個子任務，按順序告知模型（如“請完成以下3個步驟：1. 分析給定數據的趨勢；2. 識別數據中的異常值；3. 給出優化建議”）。
• 明確輸出格式：告知模型你期望的輸出格式（如“請以表格形式輸出結果，包含序號、問題類型、解決方案三列”“請按‘問題背景-核心原因-解決步驟’的結構撰寫分析報告”）。
• 添加分隔符：用特殊符號（如###、---、""""）分隔提示語中的不同部分（如需求描述、輸入數據、輸出要求），幫助模型區分不同信息的角色。

3. 提供上下文：補充必要信息，避免模型“腦補”

大語言模型的知識截止到訓練數據的時間點，且對特定場景、特定領域的細節可能不瞭解。在提示語中補充必要的上下文信息（如領域背景、歷史數據、任務前提），能避免模型因信息不足而“腦補”錯誤內容。

實現技巧：

• 補充領域背景：對於專業領域任務（如法律、醫療），簡要介紹相關領域的基礎概念或規則（如“請基於《民法典》第XX條，分析以下合同條款的合法性，需説明具體法律依據”）。
• 提供輸入數據：對於數據分析、文本處理等任務，將相關數據直接包含在提示語中（如“請分析以下銷售數據，計算每月銷售額增長率：1月10萬元，2月12萬元，3月15萬元”）。
• 明確任務前提：告知模型任務的約束條件或假設（如“假設當前利率為3%，請計算10萬元存款5年後的本息和”“不考慮節假日因素，分析以下門店的日均客流量”）。

4. 示例引導：通過Few-Shot學習，提升輸出質量

Few-Shot學習（少樣本學習）是提示工程中非常有效的技巧：在提示語中提供1-5個“輸入-輸出”示例，讓模型通過模仿示例的風格和邏輯，完成類似任務。這種方式尤其適合需要特定格式或風格的任務（如文本分類、命名實體識別、格式轉換）。

實現技巧：

• 示例需典型：選擇能代表任務核心邏輯的示例，避免特殊情況的示例干擾模型。
• 示例格式統一：所有示例的輸入和輸出格式保持一致，方便模型模仿。
• 示例數量適中：一般1-3個示例即可滿足需求，過多示例會增加提示語長度，可能影響模型響應速度。

三、提示工程常用技巧：從基礎到進階

在掌握核心原則的基礎上，結合具體任務使用以下常用技巧，能進一步提升提示語的效果。這些技巧覆蓋從基礎的需求描述到進階的思維鏈引導，適用於不同複雜度的任務。

1. 角色設定技巧：讓模型“代入”特定身份

通過為模型設定特定的角色（如“專業的數據分析師”“資深的法律律師”“經驗豐富的Python開發工程師”），能引導模型調用對應領域的知識和語言風格，輸出更專業的結果。角色設定的核心是“明確角色的職責和能力範圍”。

示例：

• 基礎版：“請以專業數據分析師的身份，分析以下用户行為數據，給出用户偏好分析報告。”
• 進階版：“請扮演一名擁有10年電商行業經驗的數據分析師，基於以下2024年Q2的用户購買數據，從用户年齡、購買頻次、商品類別三個維度分析用户偏好，重點識別高價值用户羣體的特徵，並給出針對性的運營建議，報告語言需簡潔專業，包含數據支撐。”

2. 思維鏈提示（Chain-of-Thought, CoT）：引導模型逐步思考

對於複雜的邏輯推理任務（如數學計算、問題拆解、因果分析），直接讓模型輸出結果可能導致錯誤。思維鏈提示通過引導模型“逐步展示思考過程”，幫助其梳理邏輯，減少錯誤。核心是在提示語中加入“請逐步分析”“請説明思考過程”等表述。

示例：

• 普通提示：“一個商店有50件商品，賣出23件後，又進貨18件，現在商店有多少件商品？”
• 思維鏈提示：“一個商店有50件商品，賣出23件後，又進貨18件，現在商店有多少件商品？請逐步分析思考過程，先計算賣出後的商品數量，再計算進貨後的商品數量，最後給出結果。”

思維鏈提示的優勢在於：不僅能提升結果的準確性，還能幫助你理解模型的思考邏輯，便於發現和修正錯誤。

3. 反向提示技巧：明確告知模型“不要做什麼”

在某些場景下，僅告知模型“要做什麼”還不夠，明確告知其“不要做什麼”（如避免使用某種風格、不要包含某些內容、不要出現某種錯誤），能進一步提升輸出質量。這種技巧尤其適合對輸出有嚴格約束的任務（如官方報告、合同撰寫、考試答題）。

示例：

• “請撰寫一份公司年度總結報告，內容涵蓋全年業績、團隊建設、存在問題三個部分，語言風格正式嚴謹，不要使用口語化表達，不要包含未經證實的數據，不要出現個人主觀評價。”

4. 迭代優化技巧：通過反饋持續改進提示語

提示工程並非“一勞永逸”，而是一個迭代優化的過程。首次設計的提示語可能存在不足，通過分析模型的輸出結果，識別問題（如需求理解偏差、輸出格式不符、內容不夠專業），然後針對性地優化提示語，多次迭代後就能得到高質量的提示。

迭代優化的步驟：

1. 首次輸入：使用基於核心原則設計的初始提示語，獲取模型輸出。
2. 分析結果：對比輸出結果與預期目標，識別差異（如是否遺漏核心內容、格式是否正確、風格是否匹配）。
3. 優化提示：針對差異點優化提示語（如補充遺漏的需求、明確格式要求、調整角色設定）。
4. 再次測試：使用優化後的提示語獲取模型輸出，重複上述步驟，直至輸出符合預期。

四、實戰場景：提示工程的具體應用案例

下面結合日常工作和學習中最常見的4個場景，通過“普通提示vs優化提示”的對比，展示提示工程的實際效果，幫你快速掌握不同場景下的提示設計方法。

場景1：文本生成（撰寫營銷文案）

需求：為一款智能保温杯撰寫營銷文案，突出其“長效保温（24小時）”“智能測温”“輕便易攜”三個核心賣點。

• 普通提示：“寫一篇智能保温杯的營銷文案。”
• 優化提示：“請以年輕職場人為目標受眾，撰寫一段80字左右的智能保温杯營銷文案，突出三個核心賣點：24小時長效保温、智能測温（實時顯示水温）、輕便易攜（重量≤300g），語言風格活潑有感染力，適合發佈在小紅書平台，結尾可添加相關話題標籤。”

優化提示的優勢：明確了受眾、篇幅、核心賣點、風格、發佈平台和輸出格式，模型輸出的文案更貼合實際營銷需求，無需後續大量修改。

場景2：數據分析（處理銷售數據）

需求：分析某產品2024年1-6月的銷售數據，總結銷售趨勢，識別峯值和谷值，並給出原因分析。

• 普通提示：“分析以下銷售數據：1月12萬，2月10萬，3月15萬，4月8萬，5月20萬，6月18萬。”
• 優化提示：“請扮演專業的銷售分析師，分析某產品2024年1-6月的銷售數據（1月12萬，2月10萬，3月15萬，4月8萬，5月20萬，6月18萬），完成以下任務：1. 計算每月銷售額的環比增長率；2. 總結整體銷售趨勢（上升/下降/波動）；3. 識別銷售峯值（5月）和谷值（4月），並推測可能的原因（可結合節日、市場活動、季節等因素）；4. 以表格形式呈現環比增長率，以文字形式呈現趨勢和原因分析。”

優化提示的優勢：通過結構化任務拆解和明確的輸出要求，引導模型從多個維度分析數據，輸出結果更全面、更具參考價值。

場景3：代碼開發（編寫Python函數）

需求：編寫一個Python函數，實現“輸入一個列表，返回列表中所有偶數的平方和”的功能。

• 普通提示：“寫一個Python函數，計算列表中偶數的平方和。”
• 優化提示：“請編寫一個Python函數，函數名為even_square_sum，參數為一個整數列表nums，功能是計算列表中所有偶數的平方和，返回結果為整數。要求：1. 處理列表為空的情況（返回0）；2. 處理列表中包含非整數元素的情況（拋出TypeError異常，提示‘列表中包含非整數元素’）；3. 給出2個測試用例（如輸入[1,2,3,4]，返回20；輸入[]，返回0）；4. 代碼中添加必要的註釋，便於理解。”

優化提示的優勢：明確了函數名、參數、功能、異常處理要求、測試用例和代碼風格，模型輸出的代碼更規範、更健壯，可直接用於實際項目。

場景4：問題解決（學習類問題）

需求：理解並掌握“Python中的裝飾器”概念，希望得到清晰的解釋和簡單的示例。

• 普通提示：“解釋一下Python裝飾器。”
• 優化提示：“請以Python初學者的視角，解釋什麼是Python裝飾器，核心作用是什麼（用通俗易懂的語言，避免過多專業術語）。然後給出一個簡單的裝飾器示例，實現‘計算函數執行時間’的功能，要求代碼有詳細註釋，分步驟説明裝飾器的工作原理。最後總結使用裝飾器的常見場景。”

優化提示的優勢：明確了受眾（初學者）、解釋風格（通俗易懂）、示例需求（計算函數執行時間）和輸出結構（解釋+示例+場景總結），模型輸出的內容更適合學習理解，能幫助初學者快速掌握核心概念。

五、不同大語言模型的提示適配技巧

不同廠商的大語言模型（如ChatGPT、文心一言、Claude、LLaMA）在訓練數據、模型架構、優化方向上存在差異，對同一提示的響應效果可能不同。以下是針對主流模型的提示適配技巧，幫助你最大化利用各模型的優勢：

1. ChatGPT（OpenAI）

• 優勢：邏輯推理能力強，支持複雜的思維鏈提示，代碼生成質量高，對英文提示的響應效果優異。
• 適配技巧：對於複雜任務，可使用詳細的思維鏈提示，逐步引導模型思考；代碼生成任務中，明確編程語言、功能需求和輸出格式，模型能生成可直接運行的代碼；英文提示可適當簡化，中文提示需保持清晰具體。

2. 文心一言（百度）

• 優勢：對中文語境和文化的理解更深入，支持多模態輸入輸出（文本、圖像），適合中文內容生成和本土化任務。
• 適配技巧：中文提示可使用更自然的表達方式，無需過度結構化；本土化任務（如中文營銷文案、國內法律分析）中，補充相關的中文語境信息；多模態任務中，明確圖像的輸入方式和輸出需求。

3. Claude（Anthropic）

• 優勢：支持超長文本輸入（如10萬字符以上），適合文檔分析、長篇報告生成，隱私保護能力較強。
• 適配技巧：長篇文檔分析任務中，直接將文檔內容包含在提示語中，明確分析目標和輸出格式；複雜任務中，使用分步驟的結構化提示，模型能更好地處理超長輸入下的邏輯關係。

4. LLaMA（Meta，開源）

• 優勢：開源可本地化部署，支持自定義微調，適合特定領域的私有化應用。
• 適配技巧：開源模型的響應效果可能受參數規模影響（如LLaMA 3 70B優於7B），提示語需更簡潔精準；本地化部署後，可結合少量領域數據的微調，配合提示工程提升效果。

六、提示工程的常見誤區：避免這些“踩坑”行為

在提示工程的實踐中，很多人會陷入一些誤區，導致提示語效果不佳。以下是最常見的5個誤區，以及對應的規避方法：

1. 誤區1：提示語越長越好：過長的提示語會增加模型的理解負擔，可能導致模型忽略核心需求。規避方法：只保留與核心需求相關的信息，刪除冗餘內容，使用分隔符區分不同部分。
2. 誤區2：過度依賴專業術語：過多的專業術語可能讓模型難以理解，尤其對於非專業領域的模型。規避方法：根據模型的特點和任務受眾，選擇合適的語言風格，必要時解釋專業術語。
3. 誤區3：不測試直接使用：首次設計的提示語可能存在不足，不測試就直接用於重要任務，容易導致輸出結果不符合預期。規避方法：先通過簡單測試驗證提示語的效果，迭代優化後再正式使用。
4. 誤區4：忽略模型的知識截止時間：大語言模型的知識有截止時間（如ChatGPT 4截止到2023年10月），詢問模型截止時間後的信息，可能得到錯誤結果。規避方法：對於時效性強的任務（如最新政策、行業動態），補充最新的上下文信息，或告知模型數據的時間範圍。
5. 誤區5：期望模型“無所不能”：大語言模型並非萬能的，它在某些領域（如高精度數學計算、專業醫療診斷）的能力有限。規避方法：明確模型的能力邊界，對於超出模型能力的任務，結合其他工具（如計算器、專業軟件）使用。

七、總結與展望

提示工程是大語言模型時代的“必備技能”，它不需要複雜的技術背景，只需掌握核心原則和常用技巧，就能大幅提升使用大語言模型的效率。從本質上來説，提示工程是“人與大語言模型的溝通藝術”，核心是通過精準的輸入引導，讓模型充分發揮其能力。

對於初學者而言，建議從核心原則入手，結合具體場景反覆實踐，通過迭代優化提升提示語設計能力；對於專業人士，可深入研究思維鏈提示、少樣本學習等進階技巧，結合模型微調，進一步提升大語言模型在特定領域的性能。

未來，隨着大語言模型的不斷髮展，提示工程也將不斷演進，可能會出現更智能的提示生成工具、更標準化的提示模板。但無論技術如何發展，“清晰、具體、結構化”的核心原則都將保持不變。希望本文的內容能幫助你快速掌握提示工程的實戰技巧，讓大語言模型更好地為你服務。

如果你在提示工程實踐中遇到了具體問題（如某類任務的提示設計、不同模型的適配難題），或者有更好的提示技巧想要分享，歡迎在評論區留言交流～