普通人入门AI工具，大部分都是以聊天式会话开展的，通过与大模型聊天产生交互后获得自己想要的结果，简单来说，我们向Ai发送寻求结果的“聊天内容”就是提示词，提示词人人都会使用，但做好并不简单，因为它具有“门槛低，天花板高”的特点，用好它需要精心设计、反复调试。
人工智能技术飞速发展，其使用规模及频率呈几何式增长，AI的能力日益强大，它可以通过理解意图来处理高难度的任务。这些都和高质量的指令息息相关，一个精心设计的提示词、能够最大限度地发挥 AI模型的能力，使其生成高质量、符合预期的内容。反之，如果提示词不够清晰就可能偏离用户的初衷。提示词是与AI交互的主要方式，接下来，通过以上对提示词工程的概述，本文将从基本概念、原理、设计原则和应用示例来聊一聊提示词工程：
提示词是一种人机交互方式，是我们发给大模型的输入（指令/要求），大模型根据输入信息，结合自身预训练的“知识”，输出指令相关的内容。而大模型输出结果的好坏，和我们输入的指令相关。
不同的模型回答的答案有所不同，这取决于模型自身的能力，我们可以通过简单的提示词获取一些结果，但是结果的质量与你提供的信息额度准确度与完整度有很强的关联。优秀的提示词输入不仅仅包含指令信息或者问题，也可以包含要求、示范、输出形式等，这些元素可以更好的指导大模型输出高质量的结果。
设计要求及原则
要求：需要一次性明确最终呈现结果的内容、形式以及输出方式。（因为大模型回答问题具有随机性，一次性明确要求会让答案更加准确。）
清晰具体：提示词描述尽量明确并具体，拒绝歧义、多重含义的话。（例如：“帮我给我家的狗取一个名字”和“帮我给我家的狗取一个活泼的名字”生成的答案可能更接近你的预期）
强相关性：描述的内容具有相关性，问题要求间具有逻辑关联。（集中一个纬度的问题）
设计步骤：提示词工程需要不断地试错，它没有一套固定的公式，一步一步进行调整，直到它接近你期望的答案，过程中我们可以通过以下步骤开展：
先搞清楚任务：你想让大模型帮你解决什么问题，你希望大模型以什么形式的输出？
用简单清楚的话：提示词要让LLM明白你的意思，所以用简单易懂的话，尽量避免专业术语，如果真的有专业词语，我们可以用通俗的话对专业词语加以描述，便于大模型更好的理解；
举例子：给大型语言模型看看你期望的输出方式，使大模型更好的理解你的意图从而生成更准确的结果。
反复实验：提示词工程没有固定的方法适用于所有情况。试试不同的提示词，说不定会有不同的效果哦。
在以往的文章中，我利用提示词原理做了论文撰写、讲话稿撰写、表格函数生成、简历撰写等文章，链接如下：
AI论文润色-提示指令大全
客户说我的讲话稿写的不如AI-附送【讲话稿】AI训练“饲料”
零基础如何用AI秒变Excel大神
用AI写出好的简历，助你轻松过网筛
今天我们结合文中所提的相关原理，对稍微复杂的场景进行逐步说明，便于大家更好地掌握提示词的应用，灵活解决不同应用场景的问题。
【任务说明】
背景：博主是做数据治理相关工作，其中有一块内容是对企业的数据资产进行梳理，这项工作内容繁琐，并且非常耗费精力，我们需要按照标准梳理企业内部的业务流程，于是我尝试着借助AI来提高我的工作效率。
内容：根据业务流程图（图1），按照梳理模板（表1）提供的要素，梳理相关内容。
图1
流程对象名称 | 流程对象步骤 | 流程步骤说明 | 实体对象 | 服务对象 |
| XXX | 步骤1 | XXX | XXX | XXX |
步骤2 | XXX | XXX | XXX | |
··· | XXX | XXX | XXX |
表1
【提示词设计】
角色：你是一名专业的数据资产梳理员（定义角色）
任务：你需要根据企业内部的流程图进行流程对象梳理工作，梳理内容包括：流程对象名称、流程活动的步骤、流程步骤的说明、流程活动所产生的实体对象、每个流程步骤所关联的服务对象。（指令陈述）
要求：请忽略开始流程和结束流程（特殊要求）
输出格式：（格式要求）
·流程名称：XXX
·流程步骤1:XXX-流程活动说明-实体对象-服务对象
·流程步骤2:XXX-流程活动说明-实体对象-服务对象
···
专业词汇说明：（词汇解释）
实体对象：(实体对象指每个流程步骤中输出的表单)
服务对象：(服务对象指的是将这些流程落地到系统后的功能，服务对象也是对实体对象的操作，包含新增、删除、修改和查询，服务对象后面需要接上实体对象的名称。
通过以上输入，大模型给到我的结果如下：
基本符合企业的梳理要求，我们可以根据自己的理解对相关内容进行调整。
【总结】
不难发现，学会提示词技巧可以满足我们一些日常的工作需求，下图（图2）是提示词处理任务的基本流程，当模型本身的能力不满足我们的需求时，一是可以通过微调的方式进行训练，二是将其输出形式通过代码进行转化。最后我们还有一个需要重点关注的问题—-数据安全，也就是我们向大模型提供的内容是否是需要保密，另外，我们向大模型提问，大模型会进行“思考”，这个思考的过程也使大模型更加”聪明“，所以本地大模型（断了网也能跑起来的模型）的应用应运而生。
图2
