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2026/1/16 3:30:09 网站建设 项目流程

一、提示词工程的核心定位

提示词工程通过设计和优化输入指令,引导大模型输出更符合预期的结果。

二、提示词工程解决什么问题

(1)任务定义模糊

问题:用户需求不明确、无边界(如“写一篇AI相关文章”)

解决:通过提示词细化任务边界(如“以科普风格写一篇面向高中生的AI技术发展史,包含3个案例”)

场景:内容生成、客服对话中避免开放式问答

(2)输出格式控制

问题:模型输出不符合预期格式

解决:在提示词中明确格式

场景:数据抽取、报告生成

(3)领域知识适配

问题:通用模型缺乏术语知识

解决:通过示例引导或者上下文注入专业知识

场景:医疗问答系统、法律文书生成

(4)偏见与安全性控制

问题:模型中生成有害的、偏见或者政治敏感任务

解决:提示词中设置防护栏

场景:社交媒体审核,教育内容生产

(5)复杂任务拆解

问题:单一提示词难以处理多步骤任务(如数据分析:爬取—清洗—可视化)

解决:通过思维链提示分阶段引导模型

场景:代码生成、数学解题

三、提示词工程的价值

(1)降低模型微调成本

无需重新训练模型即可适配新任务,节省算力和时间

(2)提示用户体验

减少反复调试的挫败感

(3)工程化扩展性

可构建提示词模板库,形成可复用的解决方案

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