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prompt engineering

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提示词工程

🔍 Google 联想 10 📅 首次出现 2026-08-28

🧠 prompt engineering 是什么

提示词工程(Prompt Engineering)指通过设计和优化给大模型的输入文本(提示词),引导模型产生期望输出的方法与技巧。它不修改模型参数,而是通过指令、示例与格式约束来「指挥」模型。

常见技巧包括角色设定、少样本示例(few-shot)、思维链(chain-of-thought)、明确输出格式、迭代追问等。OpenAI 官方发布的提示工程指南系统总结了这些最佳实践,大部分技巧在不同厂商的模型上通用。

提示工程是普通人使用大模型门槛最低的能力,也被称为 AI 时代的新型「编程语言」。随着模型能力增强,提示词设计正向自动优化、评估驱动调优等方向发展。

🔥 为什么现在火

ChatGPT 爆发后「会写提示词」成为热门技能,企业对提示词岗位需求激增;同时提示工程是 Agent 应用与自动化流程的基础能力。

📄 证据链(交叉验证)

🔍 搜索形态

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prompt engineering 常见问题 FAQ

提示词工程的核心技巧有哪些?+

常用有角色设定、给示例(few-shot)、要求逐步思考(chain-of-thought)、明确输出格式,以及迭代追问细化需求。

提示词工程会被更聪明的模型淘汰吗?+

模型变强后简单提示效果会变好,但复杂任务下的提示设计、评估与优化仍然重要,并可能转向自动调优工具。

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