定义

提示工程是设计、完善和优化输入（提示）给大型语言模型（LLM）或其他生成式人工智能系统的方法，以引出所需、准确和高质量的输出。

它不是关于训练底层模型，而是关于掌握与模型的通信接口，将其庞大的知识库引导至特定、可操作的结果。

对业务的重要性

在当前人工智能快速采用的格局中，输出的质量与输入的质量成正比。设计不佳的提示会导致模糊、不相关或产生幻觉的结果，浪费计算资源和时间。有效的提示工程确保人工智能工具作为团队能力的可靠、可预测的延伸运行。

工作原理

提示工程涉及几种结构化输入的技术：

• 零样本提示 (Zero-Shot Prompting)： 在不提供任何示例的情况下要求模型执行任务。
• 少样本提示 (Few-Shot Prompting)： 在提示中为模型提供几个输入-输出示例，以演示所需的模式或格式。
• 思维链 (Chain-of-Thought, CoT)： 指示模型在提供最终答案之前将复杂问题分解为中间推理步骤，从而显著提高推理任务的准确性。
• 角色提示 (Role Prompting)： 为人工智能分配特定的角色或人设（例如，“扮演高级财务分析师”），以约束其语气、知识库和输出风格。

常见用例

企业在各个职能中利用提示工程：

• 内容生成： 创建符合严格品牌指南的营销文案、技术文档或社交媒体帖子。
• 数据提取和结构化： 将非结构化文本（如客户评论或法律文件）转换为干净、可用的 JSON 或 CSV 格式。
• 代码生成和调试： 请求特定的函数或识别现有代码片段中的错误。
• 复杂分析： 要求人工智能比较多个文档中的市场趋势并总结战略影响。

主要优势

主要优势包括提高输出的可靠性、减少对人工智能结果进行大量后期处理的需求、增强自动化工作流程的一致性，以及释放昂贵 LLM 基础设施的全部潜力。

挑战

主要挑战包括 LLM 的固有可变性、在不同模型架构之间推广提示结构的难度，以及随着模型更新而需要持续迭代和测试以保持提示有效性的需求。

相关概念

该领域与检索增强生成 (RAG) 密切相关，RAG 将外部专有数据源与 LLM 提示相结合，使响应基于事实和最新的信息。