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提示工程最佳实践：如何与 AI 更好地对话
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原文中文，约3800字，阅读约需9分钟。
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内容提要
文章探讨了提示工程的最佳实践，强调明确指令、提供上下文和具体要求的重要性。通过示例和思维链等技术，优化AI输出，减少误解和幻觉。学习路径应从基础技术逐步过渡到高级方法。
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关键要点
- 提示工程是修改传递给大语言模型的查询，以获得更优输出的技巧。
- 明确指令、提供上下文和具体要求是提示工程的核心原则。
- 模糊指令可能导致多次沟通，而精心设计的提示可以一次性达成目标。
- 学习路径应从基础技术逐步过渡到高级方法。
- 指令应明确清晰，使用简洁无歧义的语言。
- 提供上下文与动机可以帮助AI理解核心目标，生成更具针对性的响应。
- 指令具体化程度越高，结果越优。
- 使用示例可以直观展示期望的格式、语气或模式。
- 允许AI表达不确定性可以减少模型的幻觉，提高响应的可靠性。
- 预填充AI响应可以引导输出的格式、语气或结构。
- 思维链提示要求AI进行分步推理，适用于复杂分析任务。
- 控制输出格式通过正向引导、风格匹配和明确要求实现。
- 提示链将复杂任务拆分为多个连续步骤，提高每个子任务的准确性。
- 尝试通过多技术组合达到目的，以满足特定需求。
- 基础判断步骤包括优化清晰度、使用核心技术和考虑拆分任务。
- 常见问题的解决方案包括增加特异性描述、明确核心目标和允许AI说明不确定性。
- 避免过度设计和假设AI能“读心”，需具体化所有要求。
- 提示工程的本质是沟通，用AI能理解的语言表达意图。
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