在大型语言模型（LLM）日益普及的今天，如何有效利用它们成为了开发者和企业关注的焦点。Prompt Engineering，即提示词工程，正是在这个背景下应运而生的一项关键技术。本文将深入探讨 Prompt Engineering 的核心概念、关键技术及其在实际应用中的重要性，特别是结合检索增强生成（RAG）技术，揭示如何打造“从 RAG 到 Riches”的LLM应用。

1. Prompt Engineering：LLM 应用的基石

Prompt Engineering 指的是设计和优化输入 LLM 的提示词，以获得期望的输出结果。高质量的 Prompt Engineering 能够显著提升 LLM 的性能，将平庸的回复转化为令人惊艳的“魔法”。如同本文开篇所引用的文章作者 Dinesh Gopal 所说，它不仅仅是一项技能，更是任何 LLM 驱动产品的关键设计模式。

一个糟糕的 Prompt Engineering 可能会导致 LLM 生成不准确、不相关甚至有害的内容。相反，精心设计的 Prompt Engineering 可以引导 LLM 更好地理解用户的意图，从而产生更优质、更有用的回答。想象一下，你正在构建一个客户服务聊天机器人。一个简单的Prompt Engineering 可能只是“回答客户的问题”。而一个更有效的Prompt Engineering 可能是：“你是一个专业的客户服务代表，负责回答关于公司产品X的问题。你的回答应该礼貌、准确且简洁。如果遇到无法回答的问题，请引导客户联系人工客服。” 两种Prompt Engineering 效果将会截然不同。

2. RAG：提升 LLM 性能的利器

检索增强生成（RAG）是一种将 LLM 与外部知识库相结合的技术，它通过检索相关信息来增强 LLM 的生成能力。在 RAG 流程中，用户输入Prompt Engineering 后，系统首先检索与Prompt Engineering 相关的外部信息，然后将这些信息与原始Prompt Engineering 一起输入 LLM，以生成更准确、更全面的回答。

Dinesh Gopal 在其“RAG to Riches”系列文章中，便展示了如何利用 RAG 技术将 Google 的 Prompt Engineering 白皮书转化为易于理解的博客文章。该 RAG 应用从白皮书中提取、总结和结构化内容，最终生成了这篇博文。这充分体现了 RAG 系统的强大之处——它能够将复杂的文档转化为易于理解、便于对话的知识。

RAG 的优势在于：

• 知识增强： 弥补 LLM 自身知识的不足，使其能够处理更广泛、更复杂的问题。
• 事实性增强： 减少 LLM 生成幻觉（hallucination）的可能性，确保输出结果的准确性。
• 可解释性增强： 提供 LLM 生成答案的依据，增强用户对 LLM 输出结果的信任。
• 更新便捷性增强: 无需重新训练LLM模型，即可实现LLM模型知识的更新

3. Prompt Engineering 的核心技术

Prompt Engineering 涉及多种技术和策略，包括：

• Zero-shot, One-shot, and Few-shot Prompt Engineering： 这些 Prompt Engineering 方法指的是在没有、有少量或有少量示例的情况下，指导 LLM 生成期望的输出。Zero-shot Prompt Engineering 直接向 LLM 提出问题，不提供任何示例。One-shot Prompt Engineering 提供一个示例，帮助 LLM 理解问题类型和期望的回答格式。Few-shot Prompt Engineering 提供多个示例，让 LLM 更好地掌握问题的规律。

  例如，对于情感分析任务，可以采用以下 Prompt Engineering：

  • Zero-shot: “这句话的情感是？ 句子：我今天非常开心。”
  • One-shot: “这句话的情感是？ 句子：我今天非常开心。 情感：积极\n这句话的情感是？ 句子：我感到非常难过。”
  • Few-shot: “这句话的情感是？ 句子：我今天非常开心。 情感：积极\n这句话的情感是？ 句子：我感到非常难过。 情感：消极\n这句话的情感是？ 句子：我非常愤怒。”

  在实际应用中，可以根据具体任务的复杂程度和 LLM 的能力选择合适的 Prompt Engineering 方法。

• System and Role Prompt Engineering： System Prompt Engineering 用于设定 LLM 的行为模式和约束条件。Role Prompt Engineering 则让 LLM 扮演特定的角色，以控制输出的语气和结构。

  例如，可以使用以下 System Prompt Engineering 指导 LLM 回答问题：

  “你是一个乐于助人的AI助手。你的目标是以简洁明了的方式回答用户的问题。”

  或者，可以使用以下 Role Prompt Engineering 让 LLM 扮演特定角色：

  “你是一位专业的医生，请根据以下病人的描述给出诊断建议：病人描述：我最近总是感到疲劳，食欲不振，并且体重有所下降。”

• Chain-of-Thought (CoT) and Tree-of-Thought (ToT) Reasoning： CoT 是一种引导 LLM 进行逐步推理的方法，它要求 LLM 在生成最终答案之前，先输出一系列中间步骤。ToT 则是在 CoT 的基础上，允许 LLM 探索多个推理路径，并选择最佳的路径。

  例如，对于一个复杂的数学问题，可以使用 CoT Prompt Engineering 引导 LLM 进行推理：

  “问题：小明有 5 个苹果，小红给了他 3 个苹果，然后小明吃了 2 个苹果，请问小明还剩下多少个苹果？\n让我们一步一步思考：\n1. 小明一开始有 5 个苹果。\n2. 小红给了他 3 个苹果，所以小明现在有 5 + 3 = 8 个苹果。\n3. 小明吃了 2 个苹果，所以小明还剩下 8 – 2 = 6 个苹果。\n所以答案是：6”

• ReAct Prompt Engineering： ReAct 是一种将推理（Reasoning）和行动（Acting）相结合的 Prompt Engineering 方法。它允许 LLM 与外部工具进行交互，以获取更多信息或执行特定操作。

  例如，可以使用 ReAct Prompt Engineering 让 LLM 查询天气信息：

  “用户：今天北京的天气怎么样？\nLLM：我需要查询天气信息。我将使用天气查询工具。\nLLM：(使用天气查询工具查询北京的天气)\nLLM：今天北京的天气是晴朗，气温 25 摄氏度。”

• Self-consistency and Sampling Strategies： Self-consistency 是一种通过多次采样并选择最一致的答案来提高 LLM 准确性的方法。Sampling Strategies 涉及到如何从 LLM 的输出分布中选择样本，常见的策略包括温度采样（temperature sampling）、Top-K 采样和 Top-P 采样。

  • 温度采样： 温度参数控制 LLM 输出的随机性。较高的温度会增加随机性，产生更多样化的输出；较低的温度会减少随机性，产生更保守的输出。
  • Top-K 采样： Top-K 采样只从概率最高的 K 个词中选择样本。
  • Top-P 采样： Top-P 采样选择累积概率超过 P 的最小词集。

4. Prompt Engineering 的实际应用案例

Prompt Engineering 在各种 LLM 应用中都发挥着重要作用。以下是一些实际应用案例：

• 聊天机器人： 通过 Prompt Engineering 可以控制聊天机器人的语气、风格和知识范围，使其能够更好地服务用户。例如，可以Prompt Engineering 聊天机器人扮演客服代表、导购员或私人助理等角色。
• 内容生成： Prompt Engineering 可以用于生成各种类型的内容，例如文章、博客、诗歌、代码等。通过 Prompt Engineering 可以指定内容的风格、主题和长度。例如，可以Prompt Engineering LLM 生成一篇关于 Prompt Engineering 的博客文章。
• 代码生成： Prompt Engineering 可以用于生成各种编程语言的代码。通过 Prompt Engineering 可以指定代码的功能、语言和风格。例如，可以Prompt Engineering LLM 生成一个 Python 函数，用于计算斐波那契数列。
• 信息抽取： Prompt Engineering 可以用于从文本中提取特定信息。例如，可以Prompt Engineering LLM 从新闻文章中提取人名、地名和组织机构名。
• 文本摘要： Prompt Engineering 可以用于生成文本摘要。通过 Prompt Engineering 可以控制摘要的长度和详细程度。例如，可以Prompt Engineering LLM 生成一篇新闻文章的简短摘要。
• 机器翻译： Prompt Engineering 可以用于改进机器翻译的质量。通过 Prompt Engineering 可以指定翻译的风格和目标读者。例如，可以Prompt Engineering LLM 将一篇技术文档翻译成通俗易懂的语言。

5. 优化 Prompt Engineering 的最佳实践

优化 Prompt Engineering 需要不断尝试和迭代。以下是一些最佳实践：

• 明确目标： 在设计 Prompt Engineering 之前，首先要明确希望 LLM 产生什么样的输出结果。
• 简洁明了： Prompt Engineering 应该简洁明了，避免使用模糊不清的语言。
• 提供示例： 如果可能，提供示例可以帮助 LLM 更好地理解 Prompt Engineering 的意图。
• 逐步迭代： 从简单的 Prompt Engineering 开始，逐步增加复杂性，并不断测试和改进。
• 利用工具： 可以使用 Prompt Engineering 工具来辅助设计和优化 Prompt Engineering 。这些工具通常提供 Prompt Engineering 编辑器、Prompt Engineering 模板和评估指标等功能。

6. RAG 赋能：Prompt Engineering 的未来

RAG 技术为 Prompt Engineering 带来了新的可能性。通过将 LLM 与外部知识库相结合，RAG 可以显著提升 Prompt Engineering 的性能和灵活性。

未来，我们可以期待看到更多基于 RAG 的 Prompt Engineering 应用涌现出来。例如，可以构建一个 RAG 驱动的智能客服系统，该系统能够根据用户的问题，自动检索相关的知识库文章，并将这些信息与 Prompt Engineering 一起输入 LLM，以生成更准确、更专业的回答。

7. 结论：从 RAG 到 Riches

Prompt Engineering 是 LLM 应用开发的关键环节。通过掌握 Prompt Engineering 的核心技术和最佳实践，开发者可以充分利用 LLM 的潜力，创造出更智能、更高效的应用。结合 RAG 技术，Prompt Engineering 将能够更好地服务于各行各业，实现“从 RAG 到 Riches”的美好愿景。正如 Dinesh Gopal 所倡导的，让我们共同努力，不断探索和创新，推动 Prompt Engineering 的发展，让 LLM 技术更好地服务于人类社会。

优化Prompt Engineering，结合实际案例、数据，提升LLM应用的智能化水平，让用户享受到更优质的服务体验，最终实现商业价值的提升，这正是Prompt Engineering的真正魅力所在。让我们携手并进，共同探索Prompt Engineering的无限可能！