文章主旨：

提示词工程是一种通过设计和优化提示词来最大化人工智能（特别是大语言模型）的性能的新型编程方式。

关键要点：

• 提示词工程旨在通过编排和格式化提示词，提高AI模型在特定任务中的表现。
• 写出清晰指令、角色扮演、分隔符、思维链和少量学习是提示词设计的核心技巧。
• 提供参考文本和使用检索增强生成（RAG）技术可以弥补大模型的不足，提升回答质量。
• 复杂任务可以通过分解为子任务、总结上下文或递归方式完成。
• 大模型可以结合外部工具（如代码执行、函数调用）或系统测试，加强其应用能力。

内容结构：

一、写出清晰的指令

通过提供详细信息和上下文，帮助模型理解任务。例如，明确步骤、使用分隔符、指定角色等提高输出质量。

二、提供参考文本

利用参考文本或外部知识库（如RAG技术），解决模型信息不足的问题，增加回答的准确性和事实性。

三、分解复杂任务

将任务分解为子任务，递归总结长文档内容，或总结前几轮对话以保持上下文连续性。

四、给模型时间“思考”

通过内在独白、自我反省或逐步推理，提升模型在复杂问题中的回答质量。

五、使用外部工具

结合嵌入搜索、代码执行、函数调用等技术，扩展模型功能并提高任务处理能力。

六、系统的测试变更

通过参考标准答案和多维度评估，测试模型输出的质量和可靠性。

提示词设计技巧总结

文章列举了26条具体的提示词设计技巧，包括清晰表达需求、角色扮演、链式思维、示例引导等，帮助用户更高效地与模型交互。

文章总结：

提示词工程是一门不断试验和优化的实践技术，结合多种设计技巧能显著提升AI模型的表现，建议用户多关注官方英文文档并持续尝试不同方法。

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CC的个人笔记

查看原文：提示词工程实战：简单易懂的入门指南

文章来源：

CC的个人笔记

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