大语言模型（Large Language Models，简称LLMs）凭借强大的自然语言处理能力，正逐步改变着我们的交互方式、信息获取途径以及内容创作模式。然而，要充分发挥LLMs的潜力，并非易事。这就需要我们深入探索和应用一种艺术——Prompt Engineering（提示工程）。本文将详细介绍十种关键的Prompt Engineering Techniques（提示工程技术），帮助你更好地与LLMs互动，解锁其无限可能。
一、Prompt Engineering概述
Prompt Engineering，简而言之，就是为LLMs创建输入请求的艺术，旨在引导模型生成预期的输出。一个精心设计的提示（Prompt）能够激发LLMs的潜能，使其更准确、更高效地完成任务。反之，糟糕的提示则可能导致模糊、不准确的响应，甚至阻碍模型提供有意义的输出。因此，掌握Prompt Engineering技术，对于充分利用LLMs至关重要。
二、十种关键的Prompt Engineering Techniques
1. Zero Shot Prompting（零样本提示）
零样本提示是指在不提供任何示例的情况下，直接向LLM提出请求。这种提示方式最为简单，但成功与否很大程度上取决于模型的预训练质量和提示的清晰度。一个简洁明了的问题或指令，往往能激发LLM的潜能，使其基于有限的信息做出合理的推测。然而，由于缺乏具体示例的引导，零样本提示的生成结果可能较为随机，不够稳定。
2. Few Shot Prompting（少样本提示）
少样本提示是在提示中提供一个或多个相关示例，以帮助LLM理解请求并导向特定的输出结构或模式。通常情况下，提供3-5个相关示例是较为合理的选择，但具体数量还需根据任务类型进行调整。示例的引入为LLM提供了额外的上下文信息，有助于其生成更准确、更符合预期的响应。此外，少样本提示还具有较强的灵活性，可以适应不同类型的任务和场景。
3. System Prompting（系统提示）
系统提示旨在为LLM设定明确的上下文和目的，定义其应执行的大致任务，并提供任务特定的信息以指导模型。通过系统提示，我们可以为LLM设定明确的输出格式、内容要求或安全准则等。例如，要求LLM生成JSON格式的输出，或指令其在回答时保持尊重。系统提示的引入增强了LLM的可控性和安全性，使其在执行任务时更加稳定、可靠。
4. Role Prompting（角色提示）
角色提示是指为LLM分配一个特定的角色或身份，以引导其生成符合该角色特点的响应。通过设定角色，我们可以为LLM提供一个明确的蓝图，指导其以特定的语调、风格和专业知识来回答问题。例如，将LLM设定为小学教师、纽约时报编辑或豪华旅游指南等角色，可以使其生成更加符合角色特点的响应。角色提示的引入增加了LLM的趣味性和个性化程度，使其在交互过程中更具吸引力。
5. Contextual Prompting（上下文提示）
上下文提示通过提供与任务相关的额外细节和背景信息，帮助LLM生成更准确、更相关的响应。这些上下文信息可以包括示例、指令或背景知识等。通过引入上下文提示，我们可以为LLM提供更加丰富的输入信息，使其能够更好地理解任务需求并生成符合预期的响应。例如，在回答关于某个历史事件的问题时，提供该事件的背景信息、相关人物和时间线等上下文信息，可以显著提高LLM的回答质量。
6. Step-Back Prompting（回溯提示）
回溯提示是一种两步提示技术，首先引导LLM考虑与任务相关的一般性问题，然后将该问题的响应作为单独的提示输入给LLM，以获取最终响应。这种技术允许LLM在尝试解决问题之前激活背景知识和推理过程，从而生成更准确、更具洞察力的响应。回溯提示的引入增强了LLM的推理能力和问题解决能力，使其在面对复杂任务时更加游刃有余。
7. Chain of Thought（思维链提示）
思维链提示通过生成中间推理步骤来增强LLMs的推理能力。在使用思维链提示时，我们可以在提示中添加“让我们一步一步思考”等引导语，以激发LLM展示其思考过程。思维链提示允许我们看到LLM是如何逐步解决问题的，而不是仅仅返回一个答案。这种技术特别适用于那些可以通过“逐步讨论问题”来解决的任务。例如，在解决数学应用题或进行常识推理时，思维链提示可以显著提高LLM的问题解决率。
8. Self Consistency（自我一致性提示）
自我一致性提示结合了采样和多数投票来生成不同的推理路径，并选择最一致的答案。这种方法类似于蒙特卡洛模拟，通过多次运行相同的提示并生成不同的推理路径和响应，然后从中选择出现频率最高的答案作为最终结果。自我一致性提示可以显著提高LLM的准确性和一致性，尤其是在处理复杂任务时。通过减少随机性和不确定性，自我一致性提示使LLM的生成结果更加稳定可靠。
9. Tree of Thoughts（思想树提示）
思想树提示是思维链提示的泛化形式，它允许LLM探索多个推理路径。与思维链提示相比，思想树提示更加灵活和多样化，因为它允许LLM在解决问题时考虑多种可能性。在思想树提示中，LLM可以遍历不同的分支来探索不同的推理路径，并生成多个可能的答案。然后，我们可以根据这些答案的连贯性和一致性来选择最佳答案。思想树提示的引入增强了LLM的决策能力和问题解决能力，使其在面对复杂问题时更加灵活和高效。
10. ReAct（推理与行动提示）
推理与行动提示是一种范式，它使LLMs能够结合自然语言和外部工具来解决复杂任务。在ReAct框架中，LLM首先思考问题并生成行动计划，然后执行该计划并观察结果。这个过程会不断重复，直到LLM找到问题的解决方案为止。ReAct试图模仿人类的思维方式，即思考、行动、观察结果并重复这一过程直到满意为止。通过引入推理与行动提示，我们可以使LLM在解决问题时更加主动和高效，同时增强其与外部工具的交互能力。
三、Prompt Engineering的挑战与未来展望
尽管Prompt Engineering技术在提高LLMs性能方面取得了显著成果，但仍面临诸多挑战。例如，不同的LLM可能对相同的提示有不同的解释；根据任务的不同，特定领域的知识对于Prompt创建至关重要；找到完美的提示通常需要反复试验的过程等。这些挑战要求我们不断探索和创新更加高效、灵活的Prompt Engineering技术。
未来，随着LLMs的不断发展和完善，Prompt Engineering技术也将迎来更加广阔的发展空间。我们可以期待更多新的提示技术和策略的出现，以进一步提高LLMs的性能和可用性。同时，随着人工智能技术的不断进步和普及，Prompt Engineering技术也将逐渐渗透到更多领域和行业，为人类社会的发展和进步贡献更多力量。
Prompt Engineering技术为我们提供了一种与大型语言模型有效互动的方法，通过精心设计的提示，我们可以激发LLMs的潜能，使其更准确、更高效地完成任务。本文介绍了十种关键的Prompt Engineering 技术，包括零样本提示、少样本提示、系统提示、角色提示、上下文提示、回溯提示、思维链提示、自我一致性提示、思想树提示以及推理与行动提示等。这些技术各具特色，适用于不同类型的任务和场景。掌握这些技术将使我们能够更好地利用LLMs的潜力，推动人工智能技术的不断发展和进步。