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第三章-提示词-初级：一文带你入门提示词工程，开启AI高效交互之旅（11/36）

news 2025/7/19 9:48:35

摘要：本文系统梳理了提示词工程（Prompt Engineering）从概念到落地的全过程：先厘清提示词四要素（指令、上下文、输入数据、输出指示），再给出结构化提问、限定范围、多轮对话等实战技巧，并配合文本概括、信息抽取、问答、分类四大任务的优化范例；最后推荐 PromptPilot、Playground AI 等工具及 OpenAI 官方教程、吴恩达课程等学习资源，帮助读者把“大白话需求”变成“稳定可控的 AI 输出”。

引言：解锁 AI 交互新密码 —— 提示词工程

在当今这个 AI 飞速发展的时代，大语言模型（LLMs）如 OpenAI 的 GPT 系列、百度的文心一言、字节跳动的云雀模型等，正以前所未有的速度改变着我们与机器交互的方式。它们就像拥有超能力的精灵，能根据我们输入的内容，生成令人惊叹的文本，无论是撰写新闻报道、创作诗歌，还是解答复杂的科学问题，都不在话下。

但你是否想过，为什么同样是向 AI 提问，有的人能得到精准、满意的回答，而有的人却收获了不尽人意的结果呢？这其中的关键，就在于 “提示词工程”。

想象一下，你来到一家顶级餐厅，服务员询问你想吃什么。如果你只是简单地说 “随便来点”，服务员可能会一脸茫然，不知道如何满足你的需求。但如果你详细地描述 “我想要一份七分熟的牛排，搭配黑胡椒汁，再加上一份蔬菜沙拉，蔬菜要新鲜的生菜、黄瓜和番茄，沙拉酱用千岛酱”，服务员就能准确地为你准备美食。与 AI 交互也是如此，优质的提示词就像是一份精确的点餐清单，能引导 AI 给出我们期望的输出。

提示词工程，简单来说，就是为了让人工智能模型，尤其是大语言模型，生成符合预期的输出，而对输入的提示词进行设计、优化和调整的一系列方法和技巧。它是连接人类需求与 AI 能力的桥梁，是挖掘 AI 无限潜力的钥匙🔑 掌握了提示词工程，就如同掌握了与 AI 高效沟通的密码，能让我们在信息爆炸的时代，更快速、准确地获取所需的知识和帮助。

接下来，就让我们一起走进提示词工程的奇妙世界，从基础概念到实战技巧，逐步揭开它神秘的面纱。

一、揭开提示词工程的神秘面纱

（一）什么是提示词

在与 AI 交互的世界里，提示词（Prompt）就是我们向 AI 传达意图的敲门砖🧱 它是用户输入给 AI 模型的文本内容，目的是引导模型生成特定的输出。简单来说，提示词就像是给 AI 下达的指令，告诉它我们想要什么。

比如，当我们使用图像生成 AI 时，如果输入 “一只可爱的猫咪在草地上玩耍”，这里的 “一只可爱的猫咪在草地上玩耍” 就是提示词。AI 会根据这个提示词，在它所学习到的大量图像数据中寻找相关信息，然后生成一幅符合描述的猫咪玩耍的图像。又比如，在使用语言生成 AI 时，输入 “写一首关于春天的诗”，这同样也是提示词，AI 便会努力创作一首描绘春天的诗歌。

（二）提示词工程的概念

提示词工程（Prompt Engineering），则是一门更加深入和系统的学问，它专注于如何开发和优化提示词，以帮助我们更有效地利用语言模型来完成各种复杂的任务。这不仅仅是简单地输入一句话，而是涉及到对提示词的精心设计、反复试验和不断优化，以挖掘出语言模型的最大潜力💪

想象一下，你是一位导演，AI 是你的演员。提示词工程就像是你为演员编写的详细剧本和指导，告诉演员在每个场景中应该如何表演、表达什么样的情感、遵循什么样的节奏。通过精心设计的 “剧本”（提示词），你能够引导 AI 这个 “演员” 呈现出精彩绝伦的 “演出”（生成高质量的输出）。

（三）重要性与应用场景

提示词工程的重要性不言而喻，它贯穿于 AI 应用的各个领域，是提升 AI 输出质量和效率的关键。以下是一些常见的应用场景：

文本生成领域：无论是创作小说、撰写新闻报道、生成广告文案，还是编写学术论文，提示词工程都能发挥巨大作用。通过精准的提示词，我们可以引导 AI 生成风格独特、内容丰富、逻辑严谨的文本。例如，在创作小说时，输入 “以古代仙侠为背景，讲述一位少年从平凡走向巅峰的冒险故事，要求情节跌宕起伏，人物形象鲜明”，AI 就能根据这个提示词，生成一个引人入胜的仙侠故事框架，为创作者提供灵感和基础。

图像生成领域：在设计海报、插画、虚拟场景等方面，提示词工程让我们能够轻松获得符合需求的图像。比如，想要设计一张科幻风格的电影海报，输入 “一张科幻电影海报，画面中有一艘巨大的宇宙飞船在璀璨星空下穿梭，飞船表面反射着蓝色的光芒，周围有神秘的星球和星云”，AI 便能快速生成一张满足描述的海报初稿，大大节省了设计时间和成本。

智能客服领域：提示词工程可以优化智能客服的回复内容，提高客户满意度。当客户咨询问题时，通过精心设计的提示词，智能客服能够更准确地理解客户意图，提供更专业、更贴心的回答。例如，当客户询问 “我购买的产品出现了质量问题，怎么办？”，智能客服可以根据预设的提示词模板，迅速给出包含退换货流程、客服联系方式等详细信息的回复。

代码生成领域：对于程序员来说，提示词工程可以辅助生成代码片段，提高开发效率。当需要实现某个特定功能时，输入 “用 Python 编写一个函数，实现对列表中所有数字的求和”，AI 就能快速生成相应的 Python 代码，减少了程序员的编码工作量，同时也降低了出错的概率。

二、提示词工程基础：核心要素与类型

（一）提示词的核心要素剖析

一个有效的提示词通常包含以下四个核心要素，它们相互协作，共同引导 AI 生成我们期望的输出：

指令（Instruction）：这是提示词的核心部分，明确告诉 AI 需要执行的具体任务。指令的清晰程度直接影响 AI 对任务的理解和执行效果。例如，“将以下中文句子翻译成英文”“创作一首赞美春天的现代诗”“分析这段代码中的错误并提出修改建议” ，这些都是明确的指令，让 AI 清楚知道要做什么。如果指令模糊，如 “给我弄点关于旅游的内容”，AI 可能会生成各种各样与旅游相关的信息，但不一定符合你的具体期望，可能是旅游攻略、旅游景点介绍或者旅游趣事分享等。

上下文（Context）：提供背景信息或外部知识，帮助 AI 更好地理解任务情境，使生成的回答更具相关性和准确性。在很多情况下，仅有指令是不够的，AI 需要了解相关的背景才能给出更优质的输出。比如，在要求 AI 撰写一篇关于新产品发布的新闻稿时，如果提供了产品的详细信息、目标受众、市场竞争情况等上下文，AI 就能写出更贴合实际需求的新闻稿。再比如，当你询问 AI“他最近怎么样？”，这个问题缺乏上下文，AI 很难给出有意义的回答。但如果补充背景信息 “我的朋友小明最近在创业，他最近怎么样？”，AI 就能结合创业的背景，给出关于小明可能面临的挑战、进展等更有针对性的回答。

输入数据（Input Data）：即模型需要处理的具体内容。输入数据是 AI 进行操作的对象，它可以是一段文本、一组数据、一张图片等。例如，在文本摘要任务中，输入数据就是需要被总结的文章；在图像识别任务中，输入数据就是要识别的图像。以文本分类为例，输入数据可能是用户提交的评论，如 “这款手机拍照效果很好，运行速度也快，就是电池续航有点短”，AI 根据这个输入数据，将其分类为正面、中性或负面评价。

输出指示（Output Indicator）：指定 AI 输出内容的类型、格式或风格。这能让 AI 生成的结果更符合我们的使用需求。比如，“请以 JSON 格式返回结果”，AI 就会按照 JSON 的格式规范生成数据；“回答应使用项目符号列表”，AI 输出时就会以列表形式呈现内容；“语气应保持专业和严谨”，AI 在生成文本时就会使用正式、规范的语言风格。又比如，在生成报告时，要求 “输出内容包含引言、正文、结论三个部分，每个部分用小标题区分”，这样 AI 就能按照规定的结构生成报告。

（二）日常对话与生产级提示词大不同

在实际应用中，提示词可以分为日常对话提示词和生产级提示词，它们在多个方面存在明显差异：

特点：

日常对话提示词：简单、直接、灵活，通常是人们在日常生活中与 AI 进行交流时使用的自然语言。这些提示词往往没有严格的格式要求，表达较为随意，依赖于 AI 模型庞大的预训练知识库进行回答。例如，我们日常询问 “明天天气如何？”“附近有什么好吃的餐厅？” 。
生产级提示词：经过精心设计和优化，具有明确的目标和严格的结构。它要求输出具有高度的可靠性、一致性和稳定性，以满足企业级应用或专业场景的需求。生产级提示词通常会详细定义任务、提供丰富的上下文、明确输出格式等，以确保 AI 的每一次输出都符合预期。

应用场景：

日常对话提示词：主要应用于个人的知识获取、娱乐、简单咨询等场景，帮助人们快速获取信息或进行轻松的交流。比如，与智能音箱聊天、使用聊天机器人查询生活常识等。
生产级提示词：广泛应用于企业的业务流程中，如智能客服、内容生成、数据分析、代码生成等领域。例如，电商平台利用生产级提示词实现智能客服自动回复客户咨询，新闻媒体使用生产级提示词辅助生成新闻稿件，软件开发中借助生产级提示词生成代码框架等。

设计要求：

日常对话提示词：对设计的要求相对较低，用户可以根据自己的需求即兴提问，不需要过多考虑提示词的结构和要素。只要能够表达清楚自己的问题，让 AI 理解意图即可。
生产级提示词：需要进行深入的需求分析和精心的设计。要充分考虑各种可能的输入情况，确保提示词在不同条件下都能引导 AI 生成准确、稳定的输出。同时，还需要对提示词进行反复测试和优化，以提高其性能和适应性。例如，在设计一个用于医疗咨询的生产级提示词时，需要准确描述症状、病史等上下文信息，明确要求 AI 给出专业、准确的诊断建议和治疗方案，并且要经过医学专家的审核和验证，确保输出的可靠性。

三、设计高效提示词的技巧与原则

（一）明确目标，有的放矢

在设计提示词之前，首要任务是明确自己希望 AI 模型输出的内容类型。只有目标清晰，才能设计出精准的提示词，引导 AI 生成符合预期的结果。

比如，若你希望获取事实性答案，提示词应聚焦于具体的知识或信息。像 “请解释量子计算的基本原理”，这个提示词明确指向对量子计算原理的解释，AI 模型会依据其所学知识，准确阐述量子计算的基本概念、运作机制等内容。

若目标是生成创意，提示词则需激发 AI 的想象力。例如 “写一个关于人工智能拯救世界的故事”，AI 会围绕人工智能、拯救世界等关键元素，构思故事情节，塑造人物形象，创作一个充满创意和奇幻色彩的故事。

再比如，在代码调试场景中，提示词可以是 “请检查这段 Python 代码，找出语法错误并给出修改建议”，这样 AI 就能专注于代码审查，帮助我们解决编程中的问题。

（二）构建上下文，让 AI 更懂你

上下文信息对于 AI 模型理解问题至关重要，它就像给问题搭建了一个舞台，让 AI 明白所处的情境和背景，从而给出更贴合需求的回答。

例如，当我们简单地说 “推荐一部电影” 时，AI 可能会因为缺乏具体信息而给出各种类型的电影推荐，结果不一定符合我们的口味。但如果我们补充上下文 “我喜欢科幻和冒险类电影，最近有什么值得一看的推荐？”，AI 就能根据我们对电影类型的偏好，结合近期上映或热门的科幻冒险电影，给出更精准的推荐，比如《星际穿越》《阿凡达》等。

在工作场景中，假设你需要 AI 帮忙撰写一份项目报告，若只是说 “写一份项目报告”，AI 可能不清楚项目的具体内容、目标、进展等关键信息，难以写出有价值的报告。但如果提供详细的上下文，如 “我们正在进行的 [项目名称]，目标是 [阐述项目目标]，目前已完成 [说明已完成的工作]，请根据这些信息撰写一份项目中期报告，内容包括项目进展、遇到的问题及解决方案、下一步计划等”，AI 就能依据丰富的上下文，生成一份内容详实、逻辑清晰的项目报告。

（三）结构化提问，清晰传达需求

采用结构化提问方式，能让我们的需求表达得更加清晰、有条理，帮助 AI 模型更好地理解任务，从而更准确地执行。

分步骤提问是一种常见的结构化方式。例如，当询问 “如何学习编程？” 时，这个问题比较宽泛，AI 可能给出一个笼统的回答。但如果将问题结构化，改为 “请列出学习 Python 编程的五个步骤，并解释每个步骤的重点”，AI 就能按照我们设定的步骤，详细阐述学习 Python 编程的过程，比如第一步是安装 Python 环境，重点是选择合适的版本和安装路径；第二步是学习基础语法，重点是掌握变量、数据类型、控制语句等。

列清单也是一种有效的结构化方法。比如，“请列出三种提高工作效率的方法，并分别说明其原理和实施步骤”，通过这种方式，AI 会以清单形式呈现答案，使内容一目了然，便于我们理解和应用。

（四）限定范围，收获精准答案

为了让 AI 的回答更加精准，我们可以通过限定回答范围和格式来约束输出。

限定字数能让回答简洁明了。比如，“请用不超过 200 字的篇幅介绍一下人工智能的发展历程”，这样 AI 会在规定的字数内，概括人工智能从诞生到现在的关键阶段和重要事件。

限定语言风格可以满足不同的需求。若要求 “以幽默风趣的语言介绍一下区块链技术”，AI 就会采用轻松诙谐的表达方式，将原本晦涩的技术概念变得通俗易懂、妙趣横生。

限定输出形式也很关键。例如，“请以表格形式对比深度学习和机器学习的异同”，AI 会按照表格的格式，清晰地列出深度学习和机器学习在定义、算法特点、应用场景等方面的相同点和不同点。

再比如，在撰写文案时，我们可以限定 “创作一条 200 字以内的朋友圈广告文案，宣传一款新上市的智能手机，突出拍照功能和轻薄机身的特点”，这样 AI 就能生成符合要求的精准文案。

四、实战演练：常见任务的提示词应用

（一）文本概括任务

文本概括是信息处理中的常见任务，旨在从冗长的文本中提取关键信息，以简洁的形式呈现核心内容。接下来，我们将通过不同文本的概括提示词示例，对比模型输出结果，并分析提示词的优化方向。

假设我们有一篇关于人工智能发展的新闻报道，原文如下：

“近年来，人工智能技术取得了飞速发展。从图像识别到自然语言处理，从医疗领域的疾病诊断辅助到交通领域的智能驾驶探索，AI 的身影无处不在。各大科技公司纷纷加大对人工智能的研发投入，谷歌、微软、百度等巨头不断推出新的 AI 产品和应用。同时，人工智能也引发了广泛的社会讨论，包括对就业岗位的影响、数据隐私问题以及伦理道德挑战等。尽管面临诸多挑战，但人工智能的未来依然充满潜力，有望为人类社会带来更多的变革和进步。”

普通提示词：“请概括这篇关于人工智能发展的新闻报道”。模型输出可能是：“人工智能技术发展迅速，应用广泛，科技公司加大研发投入，引发社会讨论，未来充满潜力。” 这个回答虽然涵盖了主要内容，但较为笼统，缺乏重点突出。

优化后提示词：“请概括这篇新闻报道，重点突出人工智能的应用领域、主要推动力量以及面临的挑战和未来潜力” 。模型输出为：“人工智能在图像识别、自然语言处理、医疗、交通等领域广泛应用。谷歌、微软、百度等科技巨头加大研发投入。其发展引发对就业、数据隐私、伦理道德的讨论，虽面临挑战，但未来有望为人类社会带来更多变革和进步。” 对比发现，优化后的提示词明确了概括的重点方向，使模型输出更具针对性和条理性。

（二）信息提取任务

信息提取是从文本中挖掘出特定的关键信息，这在数据分析、知识图谱构建等场景中十分关键。下面展示从文本中提取关键信息的提示词设计，并通过案例说明如何调整提示词提高提取准确性。

给定一段文本：“苹果公司于 2024 年 9 月 10 日发布了最新款 iPhone 15 系列手机，该系列手机在摄像头性能上有显著提升，采用了全新的传感器和镜头组合，拍照效果更加出色。同时，iPhone 15 的处理器性能也得到增强，运行速度更快。此外，手机外观设计进行了微调，更加轻薄时尚。价格方面，iPhone 15 的起售价为 799 美元。”

初始提示词：“从这段文本中提取 iPhone 15 的相关信息” 。模型可能输出：“iPhone 15 是苹果公司发布的，有摄像头性能提升、处理器性能增强、外观设计微调、价格 799 美元等信息。” 这个结果虽然提取了部分信息，但较为杂乱，没有明确的结构。

改进后提示词：“请以 JSON 格式提取这段文本中关于 iPhone 15 的发布时间、主要性能提升、外观变化和起售价信息” 。模型输出：

{"发布时间": "2024年9月10日","主要性能提升": "摄像头性能显著提升，采用全新传感器和镜头组合，拍照效果出色；处理器性能增强，运行速度更快","外观变化": "外观设计微调，更加轻薄时尚","起售价": "799美元"}

通过明确输出格式和具体要提取的信息类别，改进后的提示词使模型输出的信息更准确、结构化，便于后续处理和使用。

（三）问答任务

问答任务是我们与 AI 交互的常见形式，设计合适的提示词能让模型给出更准确、简洁、有用的回答。下面以常见问题为例，讲解如何设计提示词。

问题：“如何提高英语写作水平？”

简单提示词：“回答如何提高英语写作水平” 。模型可能回答：“可以通过多阅读英语文章、多练习写作、学习语法知识等方式提高英语写作水平。” 这个回答比较宽泛，缺乏具体的方法和建议。

优化提示词：“请详细列举 5 种提高英语写作水平的有效方法，并分别说明每种方法的实施步骤和注意事项。回答应采用项目符号列表形式，语言简洁明了。” 模型输出：

多读英语经典作品：

实施步骤：每天安排 30 分钟阅读英语小说、散文、学术论文等；阅读时标记好词好句，并分析其语法结构和表达方式。
注意事项：选择适合自己英语水平的读物，避免过于复杂或简单；不要只注重故事情节，要关注语言运用。

坚持写英语日记：

实施步骤：每天晚上用英语记录当天的经历、感受和想法；尽量使用当天学到的新词汇和表达方式。
注意事项：不要过分追求语法完美，先保证表达流畅；可以请英语水平较高的人帮忙批改。

学习语法知识：

实施步骤：选择一本权威的英语语法教材，按照章节系统学习；通过做练习题巩固所学语法知识。
注意事项：理解语法规则的同时，要注重在实际写作中的运用；不要死记硬背，要结合例句记忆。

参加写作课程：

实施步骤：报名线上或线下的英语写作课程，按照课程安排学习和完成作业；积极参与课堂讨论和互动。
注意事项：选择正规的培训机构和有经验的教师；认真对待课程作业，及时向老师请教问题。

模仿优秀范文：

实施步骤：收集不同类型的英语优秀范文，如书信、议论文、记叙文等；分析范文的结构、思路和语言特点，然后模仿写作。
注意事项：模仿不是抄袭，要加入自己的观点和内容；多尝试不同风格的范文，拓宽写作思路。

优化后的提示词通过明确要求回答的内容、格式和语言风格，使模型给出的回答更具实用性和可操作性。

（四）文本分类任务

文本分类是将文本划分到预先定义的类别中，如情感分类、新闻分类等。通过合理设计提示词，可以引导模型对文本进行准确分类。

假设我们有以下文本：“这部电影的剧情非常精彩，演员的演技也十分出色，画面制作精良，给我带来了很棒的观影体验。”

基础提示词：“判断这段文本的情感倾向” 。模型可能回答：“正面” 。虽然结果正确，但缺乏详细的判断依据。

增强提示词：“请判断这段关于电影评价的文本情感倾向是正面、负面还是中性，并简要说明判断理由。回答格式为：情感倾向：[具体倾向]；理由：[详细阐述理由]” 。模型输出：“情感倾向：正面；理由：文本中提到‘剧情非常精彩’‘演员演技十分出色’‘画面制作精良’‘很棒的观影体验’等表述，都表达了对电影的赞扬和肯定，所以情感倾向为正面。” 增强后的提示词不仅让模型给出分类结果，还要求阐述判断理由，使回答更具说服力和可解释性。

五、优化提示词：迭代与提升

（一）分析模型回答，找出问题所在

在与 AI 模型交互的过程中，我们常常会遇到模型回答与预期不符的情况。这时候，深入分析模型回答，找出问题的根源就显得尤为重要。一般来说，可能出现以下几种问题：

偏离主题：模型的回答没有围绕我们提出的问题核心展开，而是走向了一个不相关的方向。比如，当我们询问 “如何提高 Python 编程中的代码可读性”，模型却回答了关于 Python 语言历史的内容，这就明显偏离了主题。这种情况可能是因为提示词不够明确，导致模型对问题的理解出现偏差。

信息缺失：回答中缺少我们期望获得的关键信息。例如，在询问 “介绍一下最新款苹果手机的主要功能” 时，模型只提到了拍照功能，而忽略了处理器性能、屏幕显示等其他重要功能。这可能是提示词没有全面涵盖所需信息的范围，或者模型在理解和生成回答时出现了信息遗漏。

逻辑错误：回答的内容在逻辑上不合理，前后矛盾或推导过程有误。比如，在回答 “如果今天下雨，明天是否会出太阳” 时，模型给出 “因为今天下雨，所以明天一定会出太阳” 这样毫无逻辑依据的结论。这可能是模型在处理复杂逻辑关系时能力不足，或者提示词没有引导模型进行正确的逻辑推理。

（二）调整策略，逐步优化提示词

针对上述问题，我们可以采取以下方法来优化提示词：

修改指令：让指令更加清晰、具体、准确，避免模糊和歧义。如果之前的指令过于宽泛导致模型偏离主题，就需要细化指令。比如，将 “给我讲讲人工智能” 修改为 “详细介绍人工智能在医疗领域的应用，包括疾病诊断、药物研发等方面的具体案例和优势” ，这样模型就能更准确地理解我们的需求。

补充上下文：提供更多相关的背景信息，帮助模型更好地理解问题情境。如果发现回答信息缺失，可能是上下文不足。例如，在询问 “推荐一部电影” 时，补充上下文 “我最近喜欢科幻题材，并且喜欢像《星际穿越》这种充满科学幻想和情感深度的电影” ，模型就能根据这些补充信息，给出更符合口味的电影推荐，如《降临》《火星救援》等。

调整结构：优化提示词的结构，使其更有条理，便于模型理解和处理。对于复杂的问题，可以采用分步骤、列清单等结构化方式提问。比如，在询问 “如何学习数据科学” 时，改为 “请分三步介绍学习数据科学的方法，第一步是基础理论学习，第二步是实践项目操作，第三步是案例分析，并分别阐述每一步的学习重点和推荐资源” ，这样模型的回答会更具逻辑性和系统性。

（三）多轮对话中的提示词优化技巧

在多轮对话场景中，提示词的优化需要考虑如何在前一轮回答的基础上，保持对话的连贯性和准确性，引导模型逐步深入理解我们的需求。

例如，第一轮对话中，我们询问 “我想了解旅游胜地，有什么推荐吗？” 模型回答：“三亚是一个很不错的旅游胜地，有美丽的海滩和温暖的气候。” 此时，如果我们想进一步了解三亚的具体景点，可以这样优化提示词：“听起来很不错，能详细介绍一下三亚有哪些必去的景点，以及每个景点的特色吗？” 通过引用前一轮模型的回答（“听起来很不错”），并明确提出新的问题方向（“详细介绍三亚的必去景点及特色”），使对话自然延续。

再比如，在讨论一个技术问题时，第一轮提问：“如何优化数据库查询性能？” 模型回答了一些基本方法，如创建索引、优化查询语句等。第二轮我们可以基于此继续提问：“在高并发场景下，除了你提到的方法，还有哪些特殊的优化策略吗？” 这样，通过在前一轮回答的基础上，结合新的限定条件（“高并发场景”）和问题焦点（“特殊优化策略”）来优化提示词，能让对话更加深入和有针对性。

（四）三个经典代码案例与详细解释

文本概括（对比优化）

Text

【普通】请概括这篇文章。  
【优化】用 120 字以内总结下文核心观点，保留数据与结论，不出现修辞：  
———  
{原文}

解释：优化版把“字数、保留要素、禁止事项”都说死，模型不会输出冗长抒情句，摘要可直接进报告。

2.信息抽取（JSON 结构化）

Text

从下方新闻中提取发布会信息，输出合法 JSON：  
字段：{产品, 发布日期, 价格USD, 亮点}  
———  
苹果 2024-09-10 发布 iPhone15，起售价 799 美元，摄像头升级。

解释：给出字段名与格式，模型一次性吐出可直接落库的 JSON，省去正则清洗。

3.多轮对话（上下文继承）

Text

【用户第1轮】我想去三亚旅游，有什么建议？  
【助手】三亚湾看日落、亚龙湾潜水…  
【用户第2轮】把刚才的行程按“3天2晚”做成表格，并标出人均预算。

解释：第二轮利用首轮信息“三亚景点”，只追加“时间+预算”约束，模型自动复用前文，避免重复描述。

六、提示词工程工具与资源推荐

（一）实用工具介绍

在探索提示词工程的道路上，有许多实用工具能助我们一臂之力，它们就像是贴心的助手，能帮助我们更高效地设计、测试和优化提示词。

PromptPilot：这是字节跳动旗下火山引擎推出的智能提示词工具，堪称解决 “不会写提示词”“提示词效果差” 难题的神器。它的功能十分强大，不仅能一键生成符合 AI 理解逻辑的标准提示词，还能对现有提示词进行优化，让 AI 输出更加精准。比如，你想让 AI 写一篇关于环保的朋友圈文案，风格要轻松有趣，直接在输入框描述需求，点击 “开始生成”，就能秒获专业提示词。而且，它还支持批量管理提示词，甚至能处理图片任务。如果你对生成的提示词不满意，还能在结果页输入修改要求，如 “把风格改成正式商务”，系统会二次优化。此外，它支持 “豆包”“DeepSeek” 等多种大模型，还能自定义模型，你可以根据任务类型选择最合适的模型，比如写代码用 DeepSeek，写文案用豆包。

ChatGPT Prompt Genius：这是一款专门为 ChatGPT 设计的提示词生成器，它就像一个创意宝库，能为你提供各种独特的提示词思路。使用时，你只需在输入框中描述你想要生成的内容主题和大致要求，它就能快速生成一系列富有创意的提示词。例如，你想创作一个科幻小说的情节，它可能会给出 “在遥远的 2099 年，人类首次发现了与外星文明沟通的方法，但这个文明却隐藏着一个足以毁灭宇宙的秘密，主角是一名年轻的科学家，他必须……” 这样充满想象力的提示词，为你的创作打开灵感之门。

Playground AI：这是一个集提示词生成、图像生成和文本生成于一体的综合性平台，它的界面简洁直观，操作方便。在提示词生成方面，它提供了丰富的模板和示例，无论是生成图像还是文本，都能让你轻松上手。比如，在图像生成时，你可以参考它的提示词模板，输入 “一幅梦幻的森林场景，有会发光的蘑菇和飞舞的小精灵，采用水彩画风格”，就能快速生成一幅充满奇幻色彩的森林图像。同时，它还支持用户对生成的结果进行调整和优化，让你不断接近心中理想的作品。

（二）学习资源分享

除了实用工具，还有许多丰富的学习资源能帮助我们深入学习提示词工程，不断提升自己的技能。

在线课程：

OpenAI 官方 Prompt 教程：这是最权威、最详细、最值得深入学习的提示词工程学习教程。教程地址：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering 。它全面介绍了提示词工程的基础知识、核心技巧和最佳实践，通过丰富的案例和实际操作，让你逐步掌握提示词工程的精髓。未来力场的翻译版本《OpenAI：GPT 最佳实践中文大白话版本》也非常棒，下载地址：OpenAI：GPT 最佳实践中文大白话版本_未来力场编译.pdf - 飞书云文档，中文翻译让我们学习起来更加轻松易懂。
吴恩达的大模型提示词工程课程：吴恩达作为人工智能领域的知名专家，他的课程质量有口皆碑。在这门课程中，他深入讲解了提示词工程的原理、方法和应用，结合大量实际案例和项目，帮助你将理论知识转化为实际能力。通过学习，你能掌握如何设计高效的提示词，如何优化提示词以获得更好的结果，以及如何在不同的场景中应用提示词工程等关键技能。

书籍：

《Prompt Engineering for Dummies》：这本书以通俗易懂的语言介绍了提示词工程的基础知识和实用技巧，适合初学者入门。它从提示词的基本概念讲起，逐步深入到如何设计、优化和应用提示词，书中包含了大量的案例和练习，让你在实践中加深对知识的理解。通过阅读这本书，你将对提示词工程有一个全面而系统的认识，为进一步深入学习打下坚实的基础。
《AI Prompt Engineering: Unlock the Power of Natural Language Processing》：该书深入探讨了提示词工程在自然语言处理中的应用，不仅介绍了基本的提示词设计方法，还涉及到如何利用提示词工程解决复杂的实际问题。书中分享了许多高级技巧和策略，如如何处理多轮对话、如何利用上下文信息等，对于有一定基础的学习者来说，是一本提升技能的宝贵参考资料。

论坛：

Reddit 的 r/PromptEngineering 板块：这是一个全球 AI 爱好者聚集的社区，在这里，你可以与来自世界各地的同行交流提示词工程的经验和心得。大家会分享自己在实践中遇到的问题、解决方案以及一些优秀的提示词案例。你还可以参与讨论，提出自己的疑问，与其他爱好者共同探索提示词工程的奥秘。通过与他人的交流和互动，你能拓宽视野，学习到不同的思路和方法，不断提升自己的水平。
Stack Overflow：虽然它主要是一个编程相关的论坛，但在人工智能和自然语言处理领域也有丰富的资源。在这个论坛上，你可以找到许多关于提示词工程的技术问题和解答，特别是在如何将提示词工程应用于代码生成、智能客服等实际场景方面，有很多专业人士分享了他们的经验和见解。参与这个论坛的讨论，能让你在解决实际问题的过程中，不断深化对提示词工程的理解和应用能力。

七、结语：开启提示词工程的进阶之路

通过本次对提示词工程初级知识的探索，我们已经踏入了这片充满无限可能的领域。从揭开提示词工程的神秘面纱，了解其核心概念，到掌握设计高效提示词的技巧与原则，再到在实战演练中运用提示词解决常见任务，并学会优化提示词以提升 AI 输出的质量，我们一步步积累了与 AI 高效沟通的能力。

提示词工程就像一把神奇的钥匙，为我们打开了通往 AI 世界的大门。随着人工智能技术的不断发展，提示词工程的应用场景也将越来越广泛，其重要性不言而喻。无论是在内容创作、智能客服、图像生成，还是代码编写等领域，掌握提示词工程都能让我们事半功倍，充分发挥 AI 的强大功能。

但这仅仅是个开始，提示词工程的世界丰富多彩，还有更多的技巧、方法和应用等待我们去挖掘和探索。希望大家在今后的学习和工作中，能够持续学习和实践提示词工程。不断尝试新的方法和技巧，优化自己的提示词，探索提示词工程在更多场景的应用。相信在持续的实践中，你会发现更多与 AI 交互的乐趣和惊喜，成为驾驭 AI 的高手。

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