什么是提示词工程？

Question

什么是提示词工程？

Accepted Answer

**提示词工程**是为了从AI模型（特别是LLM）获得良好结果而精心设计有效**提示词**（指令/输入）的实践。由于LLM响应自然语言提示词，您如何表述提示词会显著影响输出的质量。

## 什么是提示词工程

```text
PROMPT ENGINEERING → designing the input (PROMPT) you give an LLM to get the desired output:
  → LLMs respond to instructions in natural language → the prompt shapes the response
  → better prompts → better, more relevant, accurate results
  → no coding needed → you communicate with the model through well-crafted text
→ a key skill for effectively using LLMs
```

## 基本技术

```text
✓ BE CLEAR and SPECIFIC → state exactly what you want (vague prompts → vague results)
✓ Give CONTEXT → background info the model needs to respond well
✓ Specify FORMAT → ask for the output format you want (list, JSON, steps, length)
✓ Provide EXAMPLES (few-shot) → show examples of the desired input/output → guides the model
✓ Assign a ROLE → 'You are an expert...' → frames the response
✓ Break down COMPLEX tasks → step by step; 'think step by step' (chain of thought)
✓ ITERATE → refine the prompt based on results
```

## 为什么这很重要

```text
→ the SAME model gives very different results based on the prompt → prompting is the
  main lever for output quality
→ effective prompting → get accurate, relevant, well-formatted, useful responses
→ increasingly valuable as LLMs are used everywhere (a practical, in-demand skill)
```

## 为什么这很重要

理解提示词工程是很有价值、越来越相关的知识，因为**提示词是从LLM获得良好结果的主要方式**，而LLM到处使用，所以这是一项实用的、需求量大的技能。

提示词工程——精心设计有效提示词以从LLM获得良好结果——之所以重要，是因为LLM响应自然语言提示词，且**您表述提示词的方式会显著影响输出质量**。

理解什么是提示词工程（设计您提供给LLM的输入以获得所需输出，更好的提示词产生更好的结果，不需要编码）明确了这一个关键技能，用于有效地使用LLM。

理解**基本技术**——清晰和具体（模糊的提示词产生模糊的结果）、提供背景、指定所需格式、提供示例（少样本提示词）、分配角色、分解复杂任务（链式思考、逐步思考）和迭代——提供了有效提示词的实用工具包。

理解**为什么这很重要**——同一个模型根据提示词给出非常不同的结果（因此提示词是输出质量的主要杠杆）、有效的提示词产生准确、相关、格式良好的响应，以及随着LLM到处使用而变得越来越有价值——澄清了提示词工程的重要性和实际价值。

随着LLM被集成到无数工具和工作流中，有效地提示词的能力是一项越来越有价值、需求量大的实用技能（对开发者和许多其他人来说）。

由于提示词是从LLM获得良好结果的主要方式（同一个模型根据提示词给出非常不同的结果）、LLM使用广泛，以及有效的提示词（清晰、背景、格式、示例、角色、逐步）是一项实用技能，理解提示词工程是很有价值、越来越相关的知识——有效使用LLM的关键实用技能（输出质量的主要杠杆）、随着LLM变得普遍而需求量越来越大，以及对任何使用现代AI的人来说是重要的实用知识。