随着 ChatGPT 等大模型技术的飞速发展，如何有效地与其交互成为了关键。Prompt Engineering 是一门新兴的艺术，它专注于设计有效的输入，引导大模型产生期望的行为和结果。本文将深度解析 21 种强大的 Prompt Engineering 模式，助你提升与大模型的交互效率，生成更清晰、更有效、更可控的输出。这些模式来源于Coursera的“Generative AI Assistants Specialisation”课程、Google的“Prompt Engineering v4”白皮书以及范德堡大学的研究报告，代表了该领域的最新进展。
1. Prompt Engineering 的重要性：从“垃圾进，垃圾出”到精准控制
在大模型领域，一句至理名言是“垃圾进，垃圾出”（Garbage in, Garbage out）。这意味着，即使拥有最先进的大模型，如果输入指令（Prompt）质量低下，最终得到的输出也将毫无价值。Prompt Engineering 的核心价值在于，它提供了一系列方法和技巧，帮助我们优化输入指令，从而最大程度地发挥大模型的潜力。
例如，假设我们想让 ChatGPT 写一篇关于气候变化的短文。
- 糟糕的 Prompt: “写气候变化”
- 优秀的 Prompt: “请用 300 字左右的篇幅，向高中生介绍气候变化的主要原因、影响以及可能的解决方案，语言风格简洁明了。”
显然，后者能够更好地引导 ChatGPT 产生更有价值、更符合期望的输出。
2. 清晰明确：指令的核心基石
清晰明确是 Prompt Engineering 的基石。模糊不清的指令会导致大模型产生歧义，最终结果往往不尽如人意。因此，我们需要尽可能地明确指令的各个方面，包括：
- 目标: 你希望大模型完成什么任务？
- 背景: 需要考虑哪些上下文信息？
- 约束: 有哪些限制条件需要遵守？
- 格式: 输出应该是什么样的格式？
举例来说，如果我们需要让大模型总结一篇论文，一个不清晰的 Prompt 可能是：“总结这篇论文”。一个更清晰明确的 Prompt 应该是：“请总结这篇关于深度学习的论文，重点关注其提出的新型神经网络架构及其在图像识别领域的应用，总结长度不超过 200 字。”
3. 角色扮演：模拟专业视角
角色扮演是一种有效的 Prompt Engineering 技巧，它通过赋予大模型一个特定的角色，使其能够从专业的角度思考和生成内容。
例如，我们可以让大模型扮演一名医生，回答健康相关的问题。
- Prompt: “你是一名专业的医生，请回答以下问题：如何预防感冒？”
通过这种方式，我们可以获得更专业、更可靠的答案。另一个例子是，我们可以让大模型扮演一位资深的营销专家，帮助我们制定营销策略。这种方法特别适用于需要专业知识和经验的场景。
4. 逐步分解：化繁为简的策略
当任务过于复杂时，逐步分解是一种有效的解决方案。我们将一个复杂的任务分解成若干个更小的、更易于处理的子任务，然后逐步引导大模型完成。
例如，如果我们想让大模型编写一个复杂的程序，可以将其分解成以下几个步骤：
- 定义程序的目标和功能。
- 设计程序的架构和模块。
- 编写每个模块的代码。
- 测试和调试程序。
- 撰写程序文档。
通过逐步分解，我们可以降低任务的难度，提高大模型的完成效率。
5. 给出范例：让模型模仿学习
给出范例是一种直观有效的 Prompt Engineering 技巧。我们通过提供一些示例输入和输出，让大模型模仿学习，从而更好地理解我们的意图。
例如，如果我们想让大模型将英文句子翻译成中文，可以提供一些示例：
-
英文: “Hello, how are you?”
-
中文: “你好，你好吗？”
-
英文: “The weather is nice today.”
-
中文: “今天天气很好。”
通过这些示例，大模型可以更好地掌握翻译的规则和风格，从而生成更准确的翻译结果。这种方法尤其适用于需要特定风格和格式的场景。
6. 限定输出长度：控制生成内容
限定输出长度是一种常用的 Prompt Engineering 技巧，它可以帮助我们控制大模型生成的文本长度，避免冗余或超出预期。
例如，我们可以指定大模型生成的总结长度不超过 200 字，或者指定文章段落的长度在 50-80 字之间。
这种方法可以有效地控制内容的篇幅，使其更符合我们的需求。例如，在社交媒体平台上发布内容时，字数限制是非常重要的，因此 限定输出长度 的技巧就显得尤为重要。
7. 温度控制：调整创造性与随机性
温度控制 是一个重要的参数，用于调整大模型生成文本的创造性和随机性。较高的温度会使模型更具创造性，但同时也可能产生不准确或不连贯的输出。较低的温度则会使模型更保守，生成更可预测和准确的输出。
- 高温 (例如 0.9): 适合创意写作、头脑风暴等需要发散性思维的场景。
- 低温 (例如 0.2): 适合需要准确性和事实性的场景，例如生成技术文档或回答事实性问题。
根据具体任务的需求，合理调整温度参数可以帮助我们获得最佳的输出结果。
8. 使用关键词：提高相关性与准确性
在 Prompt 中使用关键词可以帮助大模型更好地理解我们的意图，提高生成内容的相关性和准确性。
例如，如果我们想让大模型生成关于人工智能的文章，可以在 Prompt 中包含以下关键词：人工智能、机器学习、深度学习、神经网络等。
这些关键词可以引导大模型专注于相关主题，从而生成更准确、更有价值的输出。研究表明，在 Prompt 中使用相关的关键词可以显著提高大模型的性能。
9. 负面约束：避免不需要的内容
负面约束 是一种有效的 Prompt Engineering 技巧，它通过明确指出我们不希望大模型生成的内容，来避免不必要的错误或偏差。
例如，如果我们想让大模型生成关于健康饮食的文章，可以添加以下负面约束：“请不要包含任何未经科学验证的健康建议。”
通过这种方式，我们可以避免大模型生成虚假或误导性的信息，保证内容的可靠性。
10. 迭代优化：不断改进 Prompt
Prompt Engineering 是一个迭代的过程。我们需要不断地尝试、评估和改进 Prompt，才能获得最佳的输出结果。
我们可以通过以下步骤进行迭代优化：
- 编写初始 Prompt。
- 评估大模型的输出结果。
- 分析输出结果的不足之处。
- 修改 Prompt，并重复以上步骤。
通过不断地迭代优化，我们可以逐渐提高 Prompt 的质量，从而获得更准确、更有效的输出。
11. 多轮对话：构建复杂逻辑
大模型擅长处理多轮对话，我们可以通过逐步引导的方式，让其完成更复杂的任务。
例如，我们可以先让大模型了解任务的背景和目标，然后逐步提供更详细的指令和信息。
这种方法可以有效地构建复杂的逻辑，让大模型更好地理解我们的意图，从而生成更符合期望的输出。
12. 上下文记忆：保持对话连贯性
大模型通常具有上下文记忆能力，可以记住之前的对话内容，并在后续对话中加以利用。
我们可以利用这一特性，保持对话的连贯性，让大模型更好地理解我们的意图。
例如，我们可以在对话开始时提供一些背景信息，然后在后续对话中直接引用这些信息，而无需重复说明。
13. 外部知识库：增强模型认知
我们可以将大模型与外部知识库连接起来，增强其认知能力，使其能够访问更广泛的信息。
例如，我们可以将大模型与搜索引擎、维基百科等资源连接起来，使其能够查找相关信息，并将其融入到生成的文本中。
这种方法可以有效地提高大模型的知识水平，使其能够生成更准确、更全面的输出。
14. 数据增强：提升泛化能力
数据增强 是一种常用的机器学习技巧，也可以应用于 Prompt Engineering 中。我们可以通过生成更多的训练数据，提升大模型的泛化能力，使其能够更好地处理各种不同的 Prompt。
例如，我们可以通过对现有 Prompt 进行修改、扩充、变形等方式，生成更多的训练数据。
15. 集成学习：结合多个模型
集成学习 是一种常用的机器学习技巧，它通过结合多个模型的预测结果，来提高整体性能。
我们可以将多个大模型集成起来，共同完成一个任务。每个模型负责处理任务的不同方面，然后将它们的输出结果进行整合，从而获得更准确、更全面的结果。
16. Prompt 模板：快速构建有效指令
Prompt 模板 是一种预定义的 Prompt 结构，可以帮助我们快速构建有效的指令。
例如，我们可以创建一个用于生成产品描述的 Prompt 模板，其中包含产品名称、特点、优势等信息。
通过使用 Prompt 模板，我们可以节省大量的时间和精力，提高 Prompt Engineering 的效率。
17. 自动化 Prompt 生成：提高效率
我们可以使用自动化工具来生成 Prompt，进一步提高效率。
例如，可以使用自然语言生成（NLG）技术，根据一些预定义的规则和参数，自动生成 Prompt。
这种方法可以大大缩短 Prompt Engineering 的时间，并提高 Prompt 的质量。
18. Prompt 评估指标：量化 Prompt 质量
为了更好地评估 Prompt 的质量，我们需要定义一些量化的指标。
例如，可以使用准确率、召回率、F1 值等指标来评估 Prompt 的效果。
通过这些指标，我们可以更客观地了解 Prompt 的优劣，并进行有针对性的改进。
19. Prompt 安全：防范恶意攻击
Prompt 安全 是一个重要的考虑因素，我们需要防范恶意攻击，避免大模型被用于非法目的。
例如，可以采取一些措施，防止用户输入恶意 Prompt，或者防止大模型生成有害信息。
20. 伦理考量：负责任地使用 AI
在使用大模型时，我们需要充分考虑伦理问题，负责任地使用 AI 技术。
例如，需要避免生成歧视性、偏见性或不真实的信息。
21. 持续学习：跟进最新进展
Prompt Engineering 是一个快速发展的领域，我们需要持续学习，跟进最新的进展。
可以通过阅读相关的论文、博客、书籍等方式，了解最新的技术和方法，并将其应用到实际工作中。
总之，Prompt Engineering 是一门重要的技能，它可以帮助我们更好地利用大模型的潜力，提高工作效率和创造力。通过掌握本文介绍的 21 种 Prompt Engineering 模式，你将能够更加自信地驾驭大模型，在各行各业中取得更大的成就。随着大模型技术的不断发展，Prompt Engineering 将会变得越来越重要。