提示词工程指南

提示词工程（Prompt Engingering），也被称为上下文提示（In-Context Prompting），指的是通过结构化文本的方法来完善提示词（Prompt），从而引导大模型生成更符合预期的输出结果的技术。简单点说就是“用更聪明的提问方式，让AI更好地理解并完成任务”。通过提示词工程可以在不通过训练更新模型权重的情况下，让大模型完成不同类型的任务。提示词工程的效果在不同的模型中可能会有很大的差异，因此需要大量的实验和探索。掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。

提示工程不仅仅是关于设计和研发提示词。它包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。提示工程在实现和大语言模型交互、对接，以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示工程来提高大语言模型的安全性，也可以赋能大语言模型，比如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型能力，同时，赋能大语言模型也可以用于生成训练模型的高质量数据集，能够大大提高原有人工构建数据集的效率。

提示词工程可以帮助改善大语言模型的性能，使其更好地满足用户需求，这是在预模型互动时常用的策略，特别是在自然语言处理任务和生成任务中，比如文本生成、医疗问答、文章写作等。基于对大语言模型的浓厚兴趣，我们编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型清关的学习指南、模型选择、提示词编写技巧等内容。