AI Prompt 调优 ​

提示工程基础 ​

Prompt 调优是通过精心设计输入文本来引导 AI 模型生成更准确、相关输出的技术。其核心在于理解模型的工作原理并与之有效“对话”。

特点：低成本、即时生效、无需重新训练、效果显著。

示意图：

原始Prompt → 模型 → 普通输出
    ↓
优化Prompt → 模型 → 精准输出

角色设定技巧 ​

通过为 AI 分配特定角色，可以显著改变其回答风格和专业程度。角色设定让模型切换到相应的知识领域和语言风格。

特点：风格控制、专业聚焦、语境构建、人格化。

示意图：

"请回答" → 通用回答 → "作为一个AI助手..."
    ↓
"作为资深医生，请回答" → 专业回答 → "从医学角度分析..."

具体化与细节丰富 ​

模糊的提示得到模糊的回答，具体的提示产生精确的输出。添加细节、约束条件和具体要求可以大幅提升输出质量。

特点：目标明确、范围限定、质量可控、减少歧义。

示意图：

"写一篇作文" → 泛泛而谈 → "春天很美..."
    ↓
"写300字春天公园晨景，包含柳树、鸟鸣、晨练者" → 具体生动 → "拂晓的公园里..."

结构化提示设计 ​

使用明确的段落、编号和格式要求，帮助模型更好地理解复杂任务。结构化提示特别适合多步骤任务和格式要求严格的场景。

特点：逻辑清晰、步骤明确、格式规范、易于解析。

示意图：

"分析一下这个产品" → 杂乱无章的回答
    ↓
"请按以下结构分析：
1. 优势（3点）
2. 劣势（3点）  
3. 改进建议
" → 结构清晰的回答

少样本学习提示 ​

通过提供输入输出的示例，让模型快速掌握任务模式。Few-Shot Learning 特别适合格式复杂或定义特殊的任务。

特点：示例教学、模式学习、快速适应、减少误解。

示意图：

输入："今天天气真好" → 输出：正面
输入："这电影太差了" → 输出：负面
输入："这个产品不错" → 输出：？

思维链提示 ​

通过要求模型展示推理过程，可以显著提升复杂问题的准确率。Chain of Thought 让模型的思考过程透明化。

特点：过程可见、错误可溯、逻辑验证、提升复杂任务表现。

示意图：

问题："小明有5个苹果，吃了2个，妈妈又给他3个，现在有几个？"
直接回答："6个"
    ↓
分步回答："最初5个，吃掉2个剩3个，妈妈给3个，总共6个"

迭代优化策略 ​

Prompt 调优是一个迭代过程，需要基于输出结果不断调整和完善。采用测试-评估-改进的循环来持续优化。

特点：持续改进、数据驱动、效果量化、渐进优化。

示意图：

初始Prompt → 测试输出 → 评估效果 → 调整Prompt
                              ↓
                        新一轮测试输出

上下文管理 ​

合理控制上下文长度和内容，确保模型能够关注关键信息。过长或混乱的上下文会干扰模型表现。

特点：信息聚焦、资源优化、注意力引导、效果稳定。

示意图：

冗长上下文："从前...（500字）...问题是什么？" → 模型困惑
    ↓
精简上下文："问题：总结以下文章主旨（200字内）" → 准确回答

格式控制技巧 ​

通过明确的格式指示，控制输出的排版、标记语言和呈现方式。特别适合需要后续处理或特定展示的场景。

特点：格式统一、便于处理、展示友好、自动化兼容。

示意图``` “写一份报告”→ 无格式文本 ↓ “用 Markdown 格式写报告，包含标题、列表和代码块”→ 格式规整的文档

## 约束条件设置

通过添加限制条件来控制输出的范围、长度和内容边界，避免无关或过度冗长的回答。

特点：范围控制、长度管理、内容聚焦、效率提升。

示意图：

“介绍人工智能”→ 可能产生万字长文 ↓ “用 100 字介绍人工智能的核心概念”→ 精炼准确的概括