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怎么运营一个淘宝店铺,深圳seo技术,wordpress uncode,武威市住房和建设局网站LLM大模型时代#xff1a;提示工程架构师的创新思维与实践方法论关键词#xff1a;LLM大模型、提示工程、思维链#xff08;CoT#xff09;、few-shot学习、实践方法论、创新思维、人机协作 摘要#xff1a;在ChatGPT、GPT-4等LLM大模型主导的AI时代#xff0c;如何…LLM大模型时代提示工程架构师的创新思维与实践方法论关键词LLM大模型、提示工程、思维链CoT、few-shot学习、实践方法论、创新思维、人机协作摘要在ChatGPT、GPT-4等LLM大模型主导的AI时代如何问对问题成为释放模型能力的关键。本文以与超级机器人对话的故事为起点用给小朋友讲题的通俗语言拆解提示工程的核心概念提示、思维链、few-shot揭示它们之间的协作关系通过Python代码示例、旅游攻略生成器项目实战展示提示工程架构师的创新思维框架需求-提示-反馈闭环和实践方法论具体性、引导性、迭代性。无论是让大模型写一首有温度的诗还是生成一份贴合需求的攻略本文都能帮你掌握用提示激活大模型的艺术。一、背景介绍为什么提示工程是大模型的翻译官1.1 目的与范围想象一下你有一个超级聪明的机器人朋友小M它懂天文地理、会写文章、能解数学题但它有个小脾气——只对明确的问题给出好答案。比如你问今天天气怎么样“它可能说很好”但如果你问北京今天的天气怎么样温度15-20度有小雨我要带孩子去公园需要准备什么“它会详细告诉你“带伞、穿防风外套、备一双雨鞋公园的湖边可能有点滑。”提示工程的目的就是帮你学会如何向小M提问”——把模糊的需求转化为具体、有引导性的指令让大模型的能力精准匹配你的需求。本文的范围涵盖提示工程的核心概念、思维框架、实践步骤从需求到提示设计再到反馈优化以及未来趋势。1.2 预期读者想用大模型解决实际问题的程序员、数据科学家产品经理想设计懂用户的AI产品如客服机器人、内容生成工具AI爱好者想搞懂为什么同样问ChatGPT别人的答案更好。1.3 文档结构概述本文像一本提示工程说明书分为以下部分故事引入用和小M对话的例子让你快速理解提示的重要性核心概念用生活比喻解释提示、思维链、few-shot等关键术语实践方法论通过旅游攻略生成器项目教你从需求到提示的完整流程未来趋势探讨提示工程的进化方向自动提示、多模态思考题鼓励你动手尝试深化理解。1.4 术语表像教小朋友认新单词LLM大语言模型像小M这样的超级机器人能理解和生成人类语言比如ChatGPT、GPT-4提示Prompt你给小M的问题或指令比如写一首关于春天的儿童诗提示工程Prompt Engineering设计好提示的方法比如把写首诗改成写一首用’春风像妈妈的手’比喻的儿童诗思维链Chain of Thought, CoT让小M一步步思考的技巧比如先想春天的景物再用拟人生动描写few-shot学习给小M举例子让它模仿比如像这首诗一样用’花朵像笑脸’的比喻。二、核心概念与联系像搭积木一样理解提示工程2.1 故事引入为什么问对问题比模型聪明更重要有一天你让小M帮你写一篇关于春天的作文你说“小M帮我写篇春天的作文。” 小M写了这样一段春天来了花儿开了草儿绿了鸟儿叫了春天真美好这篇作文很普通没有亮点。你想了想换了个问法“小M帮我写一篇春天的儿童诗要用拟人的手法——比如春风像妈妈的手花朵像小朋友的笑脸还要写小朋友在公园里跑跳的场景比如’小明追着蝴蝶跑笑声像铃铛一样’。”这次小M写了这样的诗春风像妈妈的手轻轻摸过我的脸花朵像小朋友的笑脸对着我眨眼睛小明追着蝴蝶跑笑声像铃铛春天的公园像个大乐园你看同样的模型不同的提示结果天差地别。提示工程就是把模糊需求变成明确指令的艺术。2.2 核心概念解释用生活比喻讲清楚2.2.1 提示给小M的问题清单提示就像你给朋友的请求清单——越具体朋友越容易帮你做好。比如坏提示“帮我买杯咖啡”模糊朋友可能买错口味好提示“帮我买杯热美式加双倍糖不要奶”具体朋友能精准执行。提示的核心原则5W1HWho谁、What做什么、When时间、Where地点、Why原因、How怎么做。比如帮我Who写一篇What关于春天的儿童诗Why用拟人和比喻How明天When要交作业Why。2.2.2 思维链CoT教小M一步步想问题思维链就像你教小朋友做数学题——把结果变成步骤。比如问题“小明有5个苹果吃了2个又买了3个现在有多少个”坏提示“直接告诉我答案”小M可能直接说6但你不知道它怎么想的好提示思维链“先算吃了2个后剩下的5-23再算买了3个后的总数336。”小M会跟着步骤思考结果更可靠。思维链的作用让大模型透明化思考减少瞎猜的概率尤其适合复杂任务比如逻辑推理、代码生成。2.2.3 few-shot学习给小M看例子few-shot学习就像你教朋友做饭——给它看菜谱例子它会模仿着做。比如你让小M写一首关于夏天的诗先给它看一首春天的诗例子春风像妈妈的手轻轻摸过我的脸花朵像小朋友的笑脸对着我眨眼睛。然后说“像这样写夏天的诗用’蝉鸣像闹钟’的比喻。”小M会模仿例子的结构写蝉鸣像闹钟叫醒了夏天的早晨西瓜像绿皮球滚到小朋友的脚边。few-shot的核心用例子代替规则让大模型快速学会你的需求比如风格、格式。2.3 核心概念之间的关系像蛋糕店的分工提示、思维链、few-shot就像蛋糕店的三大角色提示“顾客的订单”比如我要一个巧克力蛋糕上面有草莓——基础中的基础思维链“蛋糕师的制作步骤”比如先做蛋糕胚再涂巧克力酱最后放草莓——让过程更清晰few-shot“参考的蛋糕图片”比如像这张图片一样做——让结果更符合预期。它们一起合作才能做出符合顾客需求的蛋糕大模型输出。2.4 核心架构示意图需求-提示-反馈闭环提示工程的核心架构是一个循环用户需求你想要什么比如生成北京3天的家庭游攻略提示设计把需求变成具体的提示比如帮我生成北京3天的家庭游攻略包括故宫、长城、颐和园每天的行程安排、交通方式、美食推荐大模型处理小M根据提示生成结果反馈优化你看结果是否符合预期比如攻略里没有儿童乐园调整提示比如增加儿童乐园的安排。用Mermaid流程图表示graph TD A[用户需求想要北京3天家庭游攻略] -- B[提示设计具体要求景点、行程、美食] B -- C[大模型处理生成攻略] C -- D[输出结果攻略内容] D -- E[反馈优化比如需要加儿童乐园] E -- B[调整提示增加儿童乐园要求]三、实践方法论从需求到好提示的3步曲3.1 第一步明确需求——像给朋友说清楚想要什么关键问题你到底想要大模型做什么比如模糊需求“帮我写篇文章”明确需求“帮我写一篇关于’小学生如何学编程’的科普文目标读者是10岁孩子用’玩游戏’的比喻比如’编程像搭积木把指令拼成游戏’。”技巧用5W1H追问自己Who目标读者是谁比如10岁孩子What要做什么比如写科普文When什么时候要比如明天Where用在哪里比如学校公众号Why为什么要做比如让孩子觉得编程有趣How要怎么做比如用搭积木的比喻。3.2 第二步设计提示——像给小朋友写作业要求核心原则具体、引导、有边界。比如要让大模型生成北京3天家庭游攻略提示可以设计为帮我生成北京3天的家庭游攻略适合带5岁孩子。每天的行程安排要包括上午适合孩子的景点比如故宫的’珍宝馆’有很多好玩的文物下午户外活动比如颐和园的’昆明湖划船’晚上美食推荐比如’全聚德烤鸭’或者孩子喜欢的’麦当劳’还要写清楚交通方式比如从故宫到颐和园坐地铁4号线和注意事项比如带儿童推车、水杯。技巧用列表代替段落让大模型更容易抓住重点加入例子比如像故宫的’珍宝馆’这样的景点限制范围比如适合5岁孩子避免大模型推荐不适合的内容。3.3 第三步反馈优化——像修改小朋友的作业关键问题大模型的输出是否符合你的预期如果不符合怎么调整比如你让大模型生成北京3天家庭游攻略结果里没有儿童乐园你可以调整提示帮我生成北京3天的家庭游攻略适合带5岁孩子。每天的行程安排要包括上午适合孩子的景点比如故宫的’珍宝馆’、北京动物园的’熊猫馆’下午户外活动比如颐和园的’昆明湖划船’、北京欢乐谷的’儿童区’晚上美食推荐比如’全聚德烤鸭’、‘肯德基’还要写清楚交通方式和注意事项比如带儿童推车、水杯。技巧逐点检查比如有没有儿童乐园“交通方式对吗”“美食适合孩子吗”小步调整不要一次性改太多比如先加儿童乐园再调整美食推荐记录效果把每次的提示和输出记下来对比哪次更好。四、核心算法原理用Python代码看提示的力量4.1 环境搭建像给小M装电池要调用大模型比如GPT-3.5-turbo需要先安装OpenAI库pipinstallopenai然后你需要一个OpenAI API密钥可以在OpenAI官网申请。4.2 代码示例1简单提示vs优化提示任务写一首关于春天的儿童诗。简单提示importopenai openai.api_key你的API密钥prompt写一首关于春天的儿童诗responseopenai.ChatCompletion.create(modelgpt-3.5-turbo,messages[{role:user,content:prompt}])print(简单提示的输出)print(response.choices[0].message.content)输出可能春天来了花儿开了草儿绿了鸟儿唱了春天真美好优化提示加入思维链和例子prompt写一首关于春天的儿童诗要求 1. 用拟人的手法比如春风像妈妈的手 2. 写小朋友的活动比如小明追蝴蝶 3. 像下面的例子一样 例子 春风像妈妈的手轻轻摸过我的脸 花朵像小朋友的笑脸对着我眨眼睛。 responseopenai.ChatCompletion.create(modelgpt-3.5-turbo,messages[{role:user,content:prompt}])print(优化提示的输出)print(response.choices[0].message.content)输出可能春风像妈妈的手轻轻拂过我的发桃花像小朋友的腮红挂在枝头笑小明追着蝴蝶跑笑声像铃铛春天的风里全是甜丝丝的味道对比优化后的提示生成的诗更生动更符合儿童诗的要求——这就是提示工程的力量4.3 代码示例2旅游攻略生成器项目实战任务让用户输入城市、天数、偏好生成个性化旅游攻略。代码实现importopenai openai.api_key你的API密钥defgenerate_travel_guide(city,days,preference,attractions):# 设计提示模板包含5W1Hpromptf帮我生成{city}{days}天的{preference}旅游攻略包括{, .join(attractions)}。要求 1. 每天的行程安排上午、下午、晚上的活动适合{preference} 2. 交通方式比如地铁、公交、打车具体线路 3. 美食推荐当地特色小吃或适合{preference}的餐厅 4. 注意事项比如带儿童推车、防晒帽针对{preference}。 # 调用大模型responseopenai.ChatCompletion.create(modelgpt-3.5-turbo,messages[{role:user,content:prompt}])returnresponse.choices[0].message.content# 用户输入print(欢迎使用旅游攻略生成器)cityinput(请输入城市)daysinput(请输入天数)preferenceinput(请输入偏好比如家庭游、情侣游)attractionsinput(请输入想去的景点用逗号分隔).split(,)# 生成攻略guidegenerate_travel_guide(city,days,preference,attractions)# 输出结果print(\n 旅游攻略 )print(guide)运行示例用户输入城市北京天数3偏好家庭游带5岁孩子景点故宫、长城、颐和园输出节选 旅游攻略 第一天故宫景山公园上午故宫建议买珍宝馆门票里面有金器、玉器孩子会喜欢租一个儿童推车节省体力交通地铁1号线到天安门东站下午景山公园从故宫北门出来步行10分钟山顶可以看故宫全景孩子会觉得像城堡美食中午在故宫附近吃庆丰包子铺孩子喜欢吃包子晚上去全聚德烤鸭店北京特色鸭皮酥脆孩子爱吃注意事项带水杯故宫里有直饮水、防晒帽夏天太阳大。解读这个项目用提示模板把用户需求转化为具体指令大模型根据提示生成了贴合家庭游需求的攻略比如儿童推车、适合孩子的美食——这就是提示工程的实战价值。五、数学模型为什么好提示能让大模型更聪明5.1 底层逻辑大模型的条件概率大模型的输出是条件概率分布——即给定提示输入输出结果的概率。用公式表示P(输出∣提示) P(输出|提示)P(输出∣提示)比如对于提示写一首关于春天的儿童诗大模型会计算所有可能的儿童诗的概率然后选择概率最大的那个。提示的作用调整这个概率分布让你想要的输出的概率最大化。比如加入用拟人和比喻的提示大模型会增加使用拟人手法的输出的概率减少直白描述的概率。5.2 信息论视角提示是先验信息根据信息论提示增加了先验信息减少了输出的不确定性。比如没有提示时大模型的输出是所有可能的文本不确定性很大有提示时大模型的输出被限制在关于春天的儿童诗不确定性减少加入用拟人和比喻的提示大模型的输出被进一步限制在用拟人和比喻的儿童诗不确定性更小。公式信息熵不确定性的减少量等于提示带来的互信息I(输出;提示)H(输出)−H(输出∣提示) I(输出; 提示) H(输出) - H(输出|提示)I(输出;提示)H(输出)−H(输出∣提示)其中H(输出)H(输出)H(输出)是没有提示时的信息熵不确定性H(输出∣提示)H(输出|提示)H(输出∣提示)是有提示时的信息熵不确定性。I(输出;提示)I(输出; 提示)I(输出;提示)越大说明提示带来的信息越多输出的不确定性越小。六、实际应用场景提示工程在哪里发挥作用6.1 客服机器人让机器人听懂用户需求比如用户问“我的订单什么时候到” 坏的提示是查询订单状态好的提示是“用户的订单号是12345查询物流状态用简单的语言回复包括预计送达时间比如’明天下午3点’和当前位置比如’已到达北京朝阳区’。”这样机器人会给出准确、具体的回复而不是你的订单正在处理中。6.2 内容生成让大模型写有温度的文案比如要写一篇关于儿童手表的广告文案好的提示是“写一篇关于儿童手表的广告文案目标受众是3-10岁孩子的家长。强调’安全’比如实时定位、一键报警和’有趣’比如内置故事、游戏用’妈妈的视角’比如’我再也不用担心孩子走丢了’。”这样生成的文案会贴合家长的需求而不是这款手表很好用。6.3 教育让大模型当私人家教比如要让大模型帮孩子解答数学题好的提示是“小明有5个苹果吃了2个又买了3个现在有多少个请用分步解答说明每一步的思路比如’第一步计算吃了2个后剩下的苹果数5-23第二步计算买了3个后的总数336’。”这样孩子不仅能得到答案还能学会思考过程。七、工具与资源推荐让提示工程更简单7.1 在线工具OpenAI Playground在线测试提示不需要写代码https://platform.openai.com/playgroundLangChain构建复杂的提示流程比如结合多个提示、调用工具https://python.langchain.com/PromptBase提供各种提示模板比如生成图片、视频脚本、简历https://promptbase.com/。7.2 书籍与论文《Prompt Engineering for Developers》OpenAI工程师编写详细介绍提示工程的方法和实践《Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》介绍思维链的原理和效果论文《The Art of Prompt Design》用案例讲解提示设计的技巧电子书。7.3 社区资源Reddit的r/PromptEngineering板块讨论提示工程的技巧和案例知乎的提示工程话题国内开发者的实践经验GitHub的Prompt Engineering仓库收集了各种提示模板和工具。八、未来发展趋势与挑战8.1 未来趋势自动提示生成用AI生成提示比如让大模型自己生成提示然后用这个提示生成输出节省时间多模态提示结合文字、图片、语音等多种模态比如用户上传一张风景照提示写一首关于这张照片的诗个性化提示根据用户的历史对话、偏好调整提示比如用户之前喜欢幽默的文案提示会自动加入用幽默的语气的要求提示市场像应用商店一样开发者可以上传提示模板用户可以购买或下载比如生成朋友圈文案的提示。8.2 挑战提示的复杂性设计一个好的提示需要很多尝试时间成本高大模型的不确定性同样的提示可能得到不同的输出比如大模型可能会生成错误的信息伦理问题提示工程可能会被用来生成有害内容比如虚假信息、歧视性内容需要加入伦理约束比如提示中加入不要生成违法内容的要求。九、总结提示工程是人机协作的关键9.1 核心概念回顾提示给大模型的问题清单越具体越好思维链教大模型一步步想问题适合复杂任务few-shot学习给大模型看例子让它模仿反馈优化根据输出调整提示形成闭环。9.2 实践方法论回顾明确需求用5W1H追问自己设计提示具体、引导、有边界反馈优化逐点检查小步调整。9.3 关键结论在LLM大模型时代提示工程是连接人类需求与模型能力的桥梁。就像小M这个超级机器人它的能力很强但需要你问对问题才能发挥出来。提示工程架构师的任务就是把人类的需求翻译成大模型能理解的语言——这是一种创新思维也是一种实践能力。十、思考题动动小脑筋10.1 思考题一你能想到生活中还有哪些地方需要提示工程比如智能家居让音箱帮你订外卖比如帮我订一份麦当劳的巨无霸套餐送到家里地址是XX路XX号医疗让大模型帮你分析症状比如我发烧38度咳嗽喉咙痛应该吃什么药工作让大模型帮你写周报比如帮我写一篇周报包括本周完成的任务比如开发了登录功能、遇到的问题比如接口报错、下周计划比如优化性能。10.2 思考题二如果让你设计一个提示让大模型帮你写小学生如何学编程的科普文你会怎么写比如帮我写一篇关于’小学生如何学编程’的科普文目标读者是10岁孩子。要求用’玩游戏’的比喻比如’编程像搭积木把指令拼成游戏’举一个简单的例子比如’用Scratch做一个小猫抓老鼠的游戏’强调’有趣’比如’编程可以让你自己做游戏比玩别人的游戏更有意思’。10.3 思考题三你认为未来提示工程会变得更简单还是更复杂为什么比如更简单自动提示生成会让提示工程更简单比如大模型自己生成提示更复杂多模态提示、个性化提示会让提示工程更复杂比如需要处理图片、语音等多种输入。十一、附录常见问题与解答11.1 问题一提示越长越好吗解答不是提示要具体且简洁。太长的提示会让大模型忽略重点比如帮我写一篇关于春天的儿童诗用拟人的手法比如春风像妈妈的手花朵像小朋友的笑脸还要写小朋友在公园里跑跳的场景比如小明追着蝴蝶跑笑声像铃铛一样还要有阳光、草地、小鸟…这样的提示太啰嗦大模型可能会漏掉一些要求。11.2 问题二怎么判断提示是否有效解答看输出是否符合你的预期。比如你让大模型写小学生如何学编程的科普文输出的文章用了搭积木的比喻举了小猫抓老鼠的例子强调了有趣说明提示有效如果输出的文章没有这些元素说明提示需要调整比如加入用’搭积木’的比喻的要求。11.3 问题三few-shot学习需要多少个例子解答通常需要1-5个例子。太多的例子会让提示太长比如给10个例子太少的例子可能不够比如给0个例子。比如你让大模型写一首关于夏天的诗给1-2个关于春天的诗例子它就能模仿例子生成夏天的诗。11.4 问题四思维链适合所有任务吗解答不是思维链适合需要分步思考的任务比如数学题、逻辑题、复杂的文案生成。对于简单的任务比如写一首关于春天的诗不需要思维链直接提示即可。十二、扩展阅读 参考资料《Prompt Engineering for Developers》OpenAI工程师编写的书籍详细介绍提示工程的方法和实践OpenAI官方文档https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering提供提示工程的指南和例子LangChain文档https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction.html介绍如何用LangChain构建复杂的提示流程PromptBase网站https://promptbase.com/提供各种提示模板论文《Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》介绍思维链的原理和效果。结语提示工程不是玄学而是一种科学的方法——它需要你理解大模型的特点比如喜欢具体的指令掌握用户的需求比如想要什么不断迭代优化比如根据反馈调整提示。只要你学会了这些就能让大模型成为你的超级助手帮你解决各种问题。现在轮到你动手尝试了——打开OpenAI Playground设计一个提示让大模型帮你做一件事比如写一首诗、生成一份攻略看看它的输出是不是符合你的预期。祝你好运