大语言模型（LLM）以其庞大的参数规模和强大的文本生成能力，在问答、翻译、写作、编程等多个领域展现出惊人的应用潜力。然而，这些模型并非万能的，它们的表现很大程度上取决于用户如何与之交互。传统的输入方式往往过于简单，无法激发模型的全部潜能。因此，提示工程（prompt engineering）应运而生，旨在通过巧妙的提示设计，引导模型进行更复杂、更细致的处理。
七种高级提示工程（prompt engineering）技巧
1. 自我提问（Self-Ask）
何时使用：
当面对复杂、多层面的查询时，将其分解为更小的部分有助于更好地理解和回答。
技术概述：
自我提问技巧要求用户将复杂的查询拆分成多个子问题。模型可以分别处理每个子问题，然后综合各个部分的见解来给出更全面的答案。这种方法通过分解问题，降低了处理的难度，提高了答案的准确性和完整性。
示例：
原始查询：“我应该攻读数据科学硕士学位吗？”
优化后查询：“我应该攻读数据科学硕士学位吗？首先，列出并回答关于职业前景、财务影响和市场需求的子问题。然后，基于这些答案，给出最终建议。”
通过自我提问，模型能够更深入地分析每个相关因素，从而为用户提供更全面的建议。
2. 思维链（Chain-of-Thought, CoT）
何时使用：
对于需要清晰逐步推理的查询，如数学、逻辑问题或包含多个变量的决策，思维链技巧非常有用。
技术概述：
思维链技巧要求模型在解决问题时“逐步思考”。这意味着模型需要明确展示每一步的推理过程，确保每个步骤都是透明且可验证的。这种方法通过确保每一步都正确无误，从而提高了整体答案的准确性。
示例：
原始查询：“计算带有折扣和税的餐费总额。”
优化后查询：“在应用10%的折扣后再加7%的税，餐费总额是多少？让我们仔细思考每一步，从折扣计算开始，然后应用税。”
通过思维链，用户可以更清楚地了解模型是如何得出答案的，从而增加了对答案的信任度。
3. 逐步回溯（Step-back Prompting）
何时使用：
对于涉及广泛分析后给出具体建议或结论的任务，逐步回溯技巧非常有效。
技术概述：
逐步回溯技巧首先通过一般性的询问来收集基础见解，然后通过后续问题缩小范围。这种分层的方法允许模型在首先评估整体情况后，再处理具体的角度。这种方法有助于模型在全面了解问题的基础上，给出更具体的建议。
示例：
原始查询：“列出市场扩张的关键因素。”
优化后查询：“解释影响企业市场扩张的关键因素。基于这一分析，科技公司是否应该考虑进军欧洲市场？给出你的建议及理由。”
通过逐步回溯，模型能够提供更全面、更具体的市场扩张建议。
4. 自我一致性（Self-Consistency）
何时使用：
当查询可能产生多个合理答案且一致性至关重要时，自我一致性技巧非常有用。
技术概述：
自我一致性技巧要求模型生成多个响应，并选择出现频率最高的一个。这种方法通过减少随机性来提高准确性，尤其当答案不是立即明确时。
示例：
原始查询：“机器学习中最流行的编程语言是什么？”
优化后查询：“机器学习中最流行的编程语言是什么？生成五个不同的答案，然后选择出现最频繁的那个。”
通过自我一致性，用户可以更自信地选择最可能的答案。
5. 思维线索（Thread-of-Thought, ThoT）
何时使用：
对于复杂、上下文丰富的场景，模型需要导航多个推理层次时，思维线索技巧非常有用。
技术概述：
思维线索技巧通过要求模型将分析分解为可管理的部分，并请求详细的推理过程，来引导模型解决问题。每个步骤都应逻辑上连接到下一个步骤，确保推理的连贯性。
示例：
查询：“基于他们的音乐偏好，有多少人可以参加派对？”
优化后查询：“在派对上，每位客人都有独特的音乐偏好，且只能播放有限数量的流派。请逐步分析并确定能满足其首选音乐的客人的最大数量。”
通过思维线索，模型能够更详细地解释其推理过程，从而增加答案的可信度。
6. 思维树（Tree-of-Thought, ToT）
何时使用：
对于设计挑战或多步骤规划任务，需要探索多个潜在路径后收敛到最佳解决方案时，思维树技巧非常有用。
技术概述：
思维树技巧要求模型将问题分解为顺序步骤。在每个阶段，模型生成多个解决方案路径，评估每个路径的可行性，并在最有前景的选项上迭代，直到得出最终答案。
示例：
原始查询：“设计一款能保持饮料更长时间温热的咖啡杯。”
优化后查询：“设计一款能保持饮料温度更长时间的咖啡杯。首先，列出几个初步的设计想法。对于每个想法，评估其可行性、成本和潜在影响。最后，选择并详细说明最佳设计概念。”
通过思维树，模型能够更系统地探索不同的设计选项，并找到最佳解决方案。
7. 反应与行动（ReAct）
何时使用：
对于迭代、数据驱动的任务，可能涉及外部验证或与动态数据的模拟交互时，反应与行动技巧非常有用。
技术概述：
反应与行动技巧鼓励模型在推理和采取行动之间交替。模型首先提出假设，然后基于该假设“行动”（如模拟搜索或数据检索），审查结果，并根据发现调整其方法。
示例：
查询：“查找电动汽车的最新市场趋势。”
优化后查询：“确定与电动汽车市场趋势最相关的关键词。使用这些关键词进行模拟搜索，分析结果，根据发现优化关键词，并重复此过程，直到确定最新的市场趋势。”
通过反应与行动，模型能够更动态地适应数据的变化，并提供更准确的市场趋势分析。
高级提示工程技巧为从大型语言模型中提取最大价值提供了强大的框架。通过仔细构建提示，包括迭代推理、逐步分析以及反馈循环，用户可以成为更有效的用户，即使面对最复杂的查询，也能从模型中获取详细、准确且可操作的响应。这些技巧不仅提高了模型的准确性，还增强了用户对答案的信任度和满意度。随着大语言模型（LLM）的不断发展，高级提示工程技巧将成为解锁其全部潜能的关键。