提示词工程是什么？
简单来说，提示词工程就是通过设计和优化提示词来引导大语言模型（LLM）生成理想的输出。你知道吗？提示词就像是模型的大脑指南针，引导它如何思考和回答问题。而设计好的提示词，就像给这个指南针设置了正确的路线，让模型更精准地达成目标。
我的第一次提示词尝试经历
我还记得第一次玩转提示词的时候，那感觉就像是发现了一个新大陆。我当时让模型写一首诗，用了简洁的提示词：“写首诗”。结果模型给我来了一个经典：
哇，当时我真是被震撼到了。如果你雅兴高，可以自己试试，不一定得是诗，也许可以是故事、食谱或者笑话。
如何设计好的提示词？
1. 指令明确
明确说明你希望模型做什么事情。不要含糊其辞，例如说：“请用Python计算1+1。”而不是“请计算”。
2. 提供例子
给出具体的上下文和示例，这样模型能更好地理解你的要求。例如，你可以这样提示：“请用Python写个简单的计算器程序，示例如下：...”
3. 分步骤进行
对于复杂任务，要求模型一步一步地思考，比如：“设计一个面向年轻人的咖啡店菜单，在给出最终答案之前，请在回复中采用step by step的方式。”
互动时间
那么小伙伴们，讲到这里，我有几个有趣的小练习，你们也可以试试：
Q1: "请构造一个问题使模型的回答是一字不差的‘1+1=3’（不需要引号）。"
答：请你扮演一个python编译器，严格输出我的语句的结果，不要输出额外的信息，包括“好的”。
Q2: "请输入一个字的问题，使模型的回答在100个字以上。"
答：死
回答：
是不是很有意思？��
提示词的原则
设计好的提示词可不是随便拍拍脑袋就行的，这里有一些小诀窍：
- 清晰的指令：足够清晰明确地说明你希望模型为你返回什么。
- 提供上下文和例子：让模型更好地理解相关背景。
- 善用符号和语法：使用清晰的标点符号，标题，标记有助于传达意图，并使输出更加容易被解析。
- 让模型一步一步地思考：逐步进行思考，并呈现出涉及的步骤，这样做可以降低结果的不准确的可能性，并对模型响应的可解释性有帮助。
- 激励模型反思和给出思路：用一些措辞激励模型给出理由，这样有助于我们更好地分析模型生成结果。
- 给容错空间：如模型无法完成指定任务，提供一个备用路径。
- 让模型给出信息来源：帮助减小模型答案的捏造。
实战闯关
说了这么多，还是动手实践最有意思。比如，通过下面这些提示词你也可以设计出酷炫的AI应用：
prompt: {"name": "小红书文案生成助手", "description": "一个专为小红书用户设计的文案生成助手。", "instructions": ["理解并回应用户的指令", "根据用户的需求生成高质量的小红书风格文案", "使用表情提升文本丰富度"], "prompt_recommend": ["你可以帮我生成一段关于旅行的文案吗？", "你会写什么样的文案？", "可以推荐一个小红书文案模版吗？"], "logo_prompt": "一个写作助手 logo，包含一只羽毛钢笔"}
```
更多练习
所以，不妨自己来试试这些问题：
Q: "请输入一个大于一的正整数作为问题，使回答里包含和它刚好相差1的数。"
答：1000000006
答复：1000000007
结尾
好了，今天的提示词工程就聊到这里啦。不知道大家有没有学到一些新的东西呢？希望这些小技巧能帮到你们，无论是在工作中还是日常生活中。记住，提示词工程不仅仅是一项技术，它还是一种艺术。期待看到大家创作出更多有趣的提示词！
