提示词工程核心技术

零样本提示(Zero-shot Prompting)

概念

零样本提示是指在不提供任何示例的情况下,直接让模型执行任务。这种技术依赖模型的基础知识和理解能力。

示例

将以下句子翻译成法语:
"The weather is beautiful today."

少样本提示(Few-shot Prompting)

概念

通过提供少量示例来指导模型完成任务,帮助模型更好地理解任务要求和输出格式。

示例

将以下词语转换为反义词:

快乐 -> 悲伤
光明 -> 黑暗
高兴 -> 沮丧
美丽 ->

思维链提示(Chain-of-Thought)

概念

通过引导模型展示推理过程,获得更可靠和可解释的结果。

示例

问题:一个苹果售价5元,一个橙子售价3元。如果我买了2个苹果和3个橙子,总共需要多少钱?

让我们一步步思考:
1. 首先计算苹果的总价:2 × 5 = 10元
2. 然后计算橙子的总价:3 × 3 = 9元
3. 最后计算总和:10 + 9 = 19元

答案:19元

自洽性提示(Self-Consistency)

概念

通过多次生成结果并比较,选择最一致或最合理的答案。

实现方法

  1. 多次生成答案
  2. 分析答案的一致性
  3. 选择最佳结果

提示词模板设计

结构化模板

角色:[设定具体角色]
任务:[明确任务目标]
上下文:[提供必要背景]
要求:[具体输出要求]
格式:[期望的输出格式]
限制:[任何限制条件]

最佳实践

  1. 使用清晰的分隔符
  2. 提供具体的示例
  3. 设定明确的约束
  4. 包含错误处理指南