提示工程最佳实践：如何与 AI 更好地对话

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。