一、提示词工程的核心定义与价值

在与大语言模型（LLM）交互时，提示词（Prompt） 是用户传递需求的 “桥梁”—— 它可以是一个明确的问题（如 “分析 2025 年新能源政策影响”）、一段背景描述（如 “基于电商大促数据，设计用户留存方案”），或是一组关键词（如 “科技感、极简风、300 字以内，写耳机文案”），本质是引导模型输出符合预期的文本、方案或结论的输入信号。

而提示词工程（Prompt Engineering），并非简单的 “写指令”，而是一门融合 “模型认知”“任务拆解”“上下文管理” 的系统性学科。其核心目标是通过科学设计输入，让 LLM 在无需修改底层参数的情况下，精准匹配用户需求。具体包含三大维度：

• 格式设计：根据任务类型搭建指令结构，例如写报告时用 “目标 + 框架 + 输出要求”（如 “分析奶茶行业竞争，分市场规模 / 竞品策略 / 风险点三部分，输出 PPT 大纲”），做数据处理时用 “规则 + 示例”（如 “提取以下文本中的客户投诉，格式为‘问题类型：具体内容’”）；

• 内容优化：通过迭代测试调整措辞，比如将模糊的 “写一篇好的产品文案” 优化为 “针对 25-30 岁职场女性，突出‘轻办公、长续航’，写手机短视频文案（150 字内）”，显著提升输出准确性；

• 上下文整合：结合历史对话或外部知识增强逻辑，例如在法律咨询中，先提供 “用户需求：劳动仲裁维权”+“补充信息：工作 3 年未签合同”，再让模型生成方案，避免输出脱离实际的建议。

之所以需要提示词工程，核心原因在于 LLM 的 “潜力与局限”：一方面，现代 LLM（如 GPT-4、DeepSeek-R1）已具备强大的语义理解与推理能力，但这种能力需要 “精准引导” 才能落地；另一方面，提示词相当于 “人机交互的翻译器”—— 用户的模糊需求（如 “帮我搞定营销”）通过提示词转化为模型可理解的指令（如 “为美妆新品设计小红书种草文案，参考近期爆款结构”），且整个过程无需微调模型，仅通过外部输入调整，灵活度远超参数修改。

提示词的有效性依赖五大核心要素，缺一不可：

1. 指示（Instructions）：明确模型要执行的具体动作，如 “总结”“分析”“生成”“翻译”；

2. 上下文（Context）：提供任务相关的背景信息，如 “基于 2024 年中国宠物经济报告”“用户是刚毕业的大学生”；

3. 例子（Examples）：展示预期输出风格或格式，尤其适用于复杂任务（如 “参考示例‘好评：口感细腻，甜度适中’，标注以下评论的情感倾向”）；

4. 输入（Input）：用户的原始需求或待处理内容，如 “以下是某产品的用户反馈文本”；

5. 输出（Output）：指定结果的形式，如 “输出表格”“分 3 点回答”“控制在 500 字内”。

二、推理大模型时代，提示词工程的转型与价值延续

随着推理型大模型（如 DeepSeek-R1、Claude 3 Opus）的普及，其自主拆解任务、推导逻辑的能力显著提升，但这并不意味着提示词工程会被取代，反而推动其向 “更高效、更精准” 的方向转型，核心体现在三个维度：

1. 从 “步骤拆解” 到 “目标聚焦”：释放模型自主推理能力

传统指令型模型依赖 “手把手教步骤”，例如要做市场分析，需写 “第一步收集竞品数据，第二步分析用户画像，第三步制定策略”；而推理型模型只需明确 “目标 + 边界”，即可自主推导路径。

• 反面示例：“分五步写某咖啡品牌的夏季推广方案”—— 过度限制步骤，可能让模型忽略 “线上线下联动” 等创新点；

• 优化示例：“为某精品咖啡品牌设计夏季推广方案，需覆盖 18-35 岁白领群体，突出‘低糖、提神’卖点，预算控制在 50 万元内”—— 明确目标与约束，让模型自主整合渠道、活动形式等细节，输出更具创造性的方案。

2. 高级提示技巧的进化：适配复杂场景需求

推理型模型的出现，催生了更贴合其能力的提示方法，进一步降低人工成本、提升效果：

• 元提示（Meta-Prompting）：让模型成为 “提示词优化师”，例如输入 “我需要让模型生成医疗科普文案，原始提示是‘写高血压预防知识’，请优化这个提示词，使其更精准”，模型可自动补充 “目标人群（如中老年人）、内容形式（如图文脚本）、权威依据（如引用《中国高血压防治指南 2024》）”；

• 提示词缓存（Prompt Caching）：在长周期任务中复用高效提示，例如企业客服系统中，将 “处理快递延误投诉” 的最优提示（“先致歉，再查询物流状态，最后提供补偿方案，语气温和”）缓存，后续同类需求直接调用，减少重复设计成本；

• 多模型协作提示：结合推理型与指令型模型的优势，例如用推理型模型生成 “家电新品的营销创意”，再用指令型模型（稳定性更强）基于创意生成 “合规的广告文案”，通过提示词衔接两者（如 “将以下创意转化为符合广告法的文案，不使用‘最’‘第一’等极限词”）。

3. 业务落地的 “刚需保障”：不可替代的场景价值

在对 “精准性”“经济性” 要求极高的领域，提示词工程仍是核心支撑：

• 精准性约束：医疗、金融等领域需严格规避 “模型幻觉”，例如让模型生成诊断建议时，通过提示词限定 “必须引用 2024 年最新临床指南，未明确提及的内容需标注‘建议咨询专业医师’”；

• 经济性优化：通过提示词减少 API 调用成本，例如用 RAG（检索增强生成）技术时，先提示模型 “先从以下知识库中检索相关信息，再生成回答，避免凭空推测”，减少模型不必要的计算步骤，降低调用次数。

三、提示词的分类逻辑与体系

提示词的分类可基于 “任务交互复杂度” 与 “目标导向” 划分，核心分为五大类，覆盖从简单指令到复杂推理的全场景：

1. 直接提示：无需复杂逻辑，直接触发模型响应，适合基础任务（如问答、翻译）；

2. 链式提示：通过多步骤推理引导模型，适合复杂问题（如数学计算、逻辑分析）；

3. 生成类提示：侧重内容创作与知识整合，适合创意或深度输出（如文案、报告）；

4. 图谱提示：结合结构化知识（如知识图谱、实体关系），提升语义关联能力（如人物分析、事件推演）；

5. 集成式提示：融合外部工具（如检索、多模态输入），弥补模型知识局限性（如实时信息查询、跨模态创作）。

四、不同类型提示词的实战详解

4.1 直接提示：高效解决基础任务

直接提示的核心是 “简洁明确”，无需额外引导，适合模型已具备相关知识的场景，主要包括三种类型：

1. Zero-Shot（零样本提示）

定义：不提供任何示例，直接让模型完成任务，依赖模型的泛化能力。

适用场景：常识问答、基础定义解释、简单分类。

示例：

• 提示词：“请用通俗的语言解释‘元宇宙’，控制在 200 字内”；

• 输出：“元宇宙是一个融合虚拟与现实的数字空间，人们可以通过虚拟形象（如 Avatar）互动、工作、娱乐。它不是单一 APP，而是整合了 VR/AR、区块链、AI 等技术的生态，比如在元宇宙里，你可以和异地朋友‘面对面’开会，也能体验现实中没有的场景（如太空探险），核心是让数字交互更贴近真实生活。”

2. Few-Shot（少样本提示）

定义：提供 1-5 个示例，让模型模仿格式或逻辑，解决模糊性较高的任务。

适用场景：文本分类、特定格式输出、风格模仿。

示例：

• 提示词：“请标注以下用户评论的情感倾向（好评 / 中评 / 差评），示例：1.‘续航超预期，很满意’→好评；2.‘外观好看，但卡顿严重’→中评。请标注：‘价格偏高，但质量确实好，用了半年没出问题’”；

• 输出：“中评”。

3. Act/ReAct（行动与反思）

定义：让模型交替 “推理” 与 “行动”，先分析任务步骤，再输出结果，适合需要透明逻辑的场景。

适用场景：问题解决、决策分析、流程解释。

示例：

• 提示词：“小明计划从北京去上海旅游，预算 3000 元，想玩 3 天，包含交通和住宿，请帮他规划行程，并说明思考过程”；

• 输出：“第一步：确定交通方式 —— 北京到上海高铁二等座约 550 元（往返 1100 元），比飞机更稳定且预算内；第二步：选择住宿 —— 上海市区经济型酒店均价 300 元 / 晚（3 晚 900 元），控制在预算内；第三步：规划景点 —— 优先选免费或低价景点（如外滩、南京路步行街、豫园，豫园门票 40 元），餐饮按每天 200 元计算（3 天 600 元）；第四步：汇总预算 ——1100+900+40+600=2640 元，剩余 360 元可预留应急。最终行程：Day1：北京→上海（高铁）+ 外滩夜景；Day2：豫园 + 南京路步行街；Day3：上海博物馆（免费）→返程。”

4.2 链式提示：拆解复杂推理任务

链式提示的核心是 “模拟人类思考过程”，将复杂问题拆分为中间步骤，提升逻辑准确性，主要包括三种类型：

1. CoT（思维链，Chain of Thought）

定义：引导模型 “一步一步想”，通过中间推理过程得出最终答案，适合多步骤逻辑题。

适用场景：数学计算、法律条款分析、因果关系判断。

示例：

• 提示词：“某公司 2024 年营收 1000 万元，成本比营收低 30%，税费是利润的 25%，请计算该公司 2024 年的净利润，要求分步推导”；

• 输出：“第一步：计算成本 —— 营收 1000 万元，成本比营收低 30%，即成本 = 1000×(1-30%)=700 万元；第二步：计算毛利润 —— 毛利润 = 营收 - 成本 = 1000-700=300 万元；第三步：计算税费 —— 税费是利润的 25%，即税费 = 300×25%=75 万元；第四步：计算净利润 —— 净利润 = 毛利润 - 税费 = 300-75=225 万元。最终净利润为 225 万元。”

2. ToT（思维树，Tree of Thought）

定义：让模型探索多种解决方案路径，通过评估筛选最优解，适合需要多维度决策的场景。

适用场景：战略规划、创意发散、复杂问题优化（如数独、商业决策）。

示例：

• 提示词：“某奶茶店客流量下降，需制定提升方案，请列出 3 种可能原因及对应解决方案，并评估每种方案的可行性”；

• 输出：“第一步：分析可能原因及方案 ——

方案 1：原因‘产品口味单一’，措施‘每月推出 1 款限定新品，如季节水果茶’；

方案 2：原因‘定价偏高’，措施‘推出‘第二杯半价’的下午茶套餐’；

方案 3：原因‘门店位置隐蔽’，措施‘在周边写字楼发放 5 元优惠券，引导到店’；

第二步：评估可行性 ——

方案 1：成本低（只需调整配方），但见效慢（需 1-2 个月培养用户习惯）；

方案 2：成本中等（利润下降 10%），见效快（活动当天即可提升客流）；

方案 3：成本高（优惠券 + 发放人工），见效中等（依赖优惠券吸引力）；

第三步：最优选择 —— 优先执行方案 2（快速提振客流），同步推进方案 1（长期留存用户）。”

3. Reflexion（自我反思）

定义：模型生成初步答案后，自主检查错误并迭代优化，适合高精度要求的任务。

适用场景：代码编写、学术论文逻辑修正、法律文书优化。

示例：

• 提示词：“请编写一个 Python 函数，计算列表中所有偶数的平均值，要求处理空列表和全奇数的情况，并自我检查错误”；

• 输出：“第一步：初始函数 ——

def even_average(lst):

evens = [x for x in lst if x % 2 == 0]

return sum(evens) / len(evens)

第二步：自我检查 ——

问题 1：若 lst 为空列表，evens 也为空，len (evens)=0，会触发‘除以零’错误；

问题 2：若 lst 全是奇数，evens 为空，同样触发‘除以零’错误；

第三步：修正后函数 ——

def even_average(lst):

evens = [x for x in lst if x % 2 == 0]

if not evens: # 处理空列表或全奇数情况

return “列表中无偶数，无法计算平均值”

return sum(evens) / len(evens)”

4.3 生成类提示：聚焦内容创作与知识整合

生成类提示的核心是 “引导模型输出结构化、有深度的内容”，主要包括三种类型：

1. LTM（Least-to-Most，最少到最多提示）

定义：从简单任务逐步过渡到复杂任务，帮助模型建立认知梯度，降低理解难度。

适用场景：复杂文本生成、多步骤创意任务（如写故事、做方案）。

示例：

• 提示词：“第一步：请列出 3 个适合学生党的平价护肤品品牌；第二步：请描述其中‘珂润’的核心卖点；第三步：基于以上信息，写一段面向大学生的珂润护肤品推荐文案（150 字内）”；

• 输出：“第一步：适合学生党的平价护肤品品牌：珂润、无印良品、理肤泉；第二步：珂润核心卖点：专为敏感肌设计，含神经酰胺成分，保湿不油腻，价格在 100-200 元区间；第三步：推荐文案：‘敏感肌学生党看过来！珂润面霜太适合秋冬啦～含神经酰胺能修复皮肤屏障，涂上去水水的不黏腻，早上涂完到下午脸还是润的，150 元左右的价格，用一个学期没问题，性价比直接拉满！’”

2. Generate Knowledge（知识生成）

定义：让模型先输出与任务相关的背景知识，再基于知识生成答案，提升内容专业性。

适用场景：科学问题解答、行业分析、技术文档撰写。

示例：

• 提示词：“请解释‘为什么夏天白天比冬天长’，先列出相关天文知识，再通俗解释”；

• 输出：“生成的知识：1. 地球绕太阳公转时，自转轴与公转轨道面成 66.5° 夹角，导致太阳直射点在南北回归线之间移动；2. 北半球夏天时，太阳直射北回归线，北半球昼长夜短；3. 北半球冬天时，太阳直射南回归线，北半球昼短夜长；通俗解释：夏天太阳更‘偏北’，照射北半球的时间更长 —— 比如北京夏天早上 5 点天亮，晚上 7 点天黑，白天有 14 小时；冬天早上 7 点天亮，晚上 5 点天黑，白天只有 10 小时，这就是因为太阳直射点的位置变了。”

3. Automatic Prompt Engineer（自动提示）

定义：让模型自主生成、测试、优化提示词，替代部分人工工作，适合大规模场景。

适用场景：企业级 AI 系统（如客服、舆情分析）、跨模型适配。

示例：

• 提示词：“我需要让模型生成‘职场沟通技巧’的科普短文，请先生成 3 个候选提示词，再选择最优的一个”；

• 输出：“候选提示词 1：‘写一篇关于职场沟通技巧的短文，300 字内’；候选提示词 2：‘面向刚入职的新人，写 3 个职场沟通技巧，每个技巧配 1 个小例子，200 字内’；候选提示词 3：‘用通俗的语言解释职场沟通的重要性，再推荐 2 个实用技巧（如倾听、清晰表达），控制在 250 字’；最优选择：候选提示词 2—— 更明确目标人群（新人）、内容结构（3 个技巧 + 例子），输出更贴合需求，避免泛泛而谈。”

4.4 图谱提示：结合结构化知识提升深度

图谱提示的核心是 “利用实体、关系等结构化信息，增强模型语义理解”，主要包括两种类型：

1. 知识图谱引导

定义：将知识图谱中的实体、关系嵌入提示词，引导模型进行深度关联分析。

适用场景：文学人物分析、历史事件推演、行业产业链梳理。

示例：

• 提示词：“基于以下知识图谱分析《西游记》中‘三打白骨精’事件的影响：实体：唐僧（取经团队师父）、孙悟空（大徒弟）、白骨精（妖怪）；关系：唐僧误解孙悟空（认为其滥杀无辜）、孙悟空被逐（唐僧念紧箍咒后赶走悟空）、团队危机（失去主力战力）”；

• 输出：“‘三打白骨精’的核心影响：1. 人物关系破裂 —— 唐僧因误解悟空‘杀好人’，念紧箍咒并将其赶走，导致师徒信任降至冰点；2. 团队战力受损 —— 悟空是团队中唯一能对抗强力妖怪的成员，其离开后，唐僧很快被黄袍怪抓走，团队陷入瓦解危机；3. 人物成长铺垫 —— 后续唐僧被救后，意识到自己的固执，为后续‘真假美猴王’事件中信任悟空埋下伏笔，推动师徒关系走向成熟。”

2. 实体关系引导推理

定义：明确实体间的关联规则（如因果、时空），约束模型推理方向，提升效率。

适用场景：供应链风险分析、法律证据链梳理、流行病传播路径推演。

示例：

• 提示词：“分析某手机厂商‘芯片供应中断’的影响链：实体：芯片供应商 A、手机厂商 B、线下经销商 C；关系：B 依赖 A 供应芯片、C 依赖 B 提供手机、A 因地震停产；请推导三级影响”；

• 输出：“一级影响（直接）：A 停产→B 无芯片可用→手机生产停滞（预计 1 个月内无新机出厂）；二级影响（扩散）：B 无新机→C 库存售罄→经销商营收下降（预计月损失 500 万元）；三级影响（长尾）：C 无货→消费者转购竞品（如苹果、华为）→B 市场份额下降（预计流失 5% 用户）；建议措施：B 紧急联系备用芯片供应商（如联发科），同时给 C 提供‘预购优惠’，留住潜在用户。”

4.5 集成式提示：融合外部工具突破局限

集成式提示的核心是 “结合外部资源（如检索、多模态），弥补模型知识滞后或单一模态的不足”，主要包括两种类型：

1. RAG（检索增强生成）

定义：先从外部知识库检索相关信息，再结合信息生成答案，避免 “模型幻觉”。

适用场景：实时信息查询（如新闻、政策）、专业领域问答（如医疗、法律）。

示例：

• 提示词：“请回答‘2024 年中国新能源汽车的补贴政策有哪些变化’，要求先从以下检索结果中提取关键信息，再组织回答：检索结果 1：2024 年补贴范围缩小，仅覆盖续航≥400km 的车型；检索结果 2：补贴金额比 2023 年降低 10%，单辆车最高补贴 1.8 万元；检索结果 3：补贴截止时间延长至 2024 年 12 月 31 日，2025 年起取消”；

• 输出：“2024 年中国新能源汽车补贴政策主要有三大变化：1. 覆盖范围收紧 —— 仅续航里程≥400km 的车型可享受补贴，低于该标准的车型不再纳入；2. 补贴金额下调 —— 相比 2023 年降低 10%，单辆车最高补贴金额从 2 万元降至 1.8 万元；3. 截止时间延长 —— 原计划 2023 年底结束的补贴，延长至 2024 年 12 月 31 日，2025 年起将全面取消补贴，推动行业向‘无补贴’时代过渡。”

2. 多模态提示

定义：融合文本、图像、音频等多种输入，引导模型生成跨模态关联内容。

适用场景：创意营销（如文案 + 图像搭配）、工业质检（如图片 + 维修方案）、教育（如视频 + 讲解文本）。

示例：

• 提示词：“参考这张‘露营装备套装’的图片（描述：包含帐篷、折叠椅、便携炉，整体为森林绿配色，风格简约），写一段电商详情页文案，并建议搭配的短视频背景音乐风格”；

• 输出：“文案：‘去赴一场森林的约！这款露营装备套装太懂户外党了～森林绿帐篷防晒又出片，折叠椅承重 150kg 久坐不塌，便携炉煮茶煮面都方便，一套搞定住宿 + 用餐，新手也能轻松上手，周末带上它，去山顶看日出吧！’；配乐建议：轻快的民谣风（吉他 + 口琴），搭配鸟鸣、风声等自然音效，强化‘亲近自然’的氛围，适合短视频开头展示装备展开过程，结尾呈现露营场景。”

五、未来提示词工程的三大核心方向

随着 LLM 技术的迭代，提示词工程将从 “人工主导” 向 “人机协同” 进化，核心聚焦三个方向：

1. 自动化与智能化：降低人工成本

• 自动提示优化（APE）：借助算法（如贝叶斯优化、强化学习）让模型自主生成候选提示，并通过 A/B 测试筛选最优方案。例如谷歌的 OPRO 框架，通过模型自我反馈，将数学题解答准确率提升了 8.4%；

• 动态知识联动：结合实时数据库或知识图谱，让提示词自动更新外部信息，例如金融领域的提示词可实时调用最新股市数据，医疗领域的提示词可关联最新临床指南，无需人工手动补充。

2. 场景化与行业化：提升落地适配性

• 多模态深度融合：未来的提示词将支持更复杂的跨模态交互，例如 “根据产品 3D 模型生成说明书文本 + 装配视频脚本”，或 “根据用户语音需求生成图文结合的旅游攻略”；

• 行业专用模板库：针对电商、法律、医疗等领域，开发标准化提示模板。例如跨境电商的 “Listing 优化模板”（包含 “目标市场 + 关键词 + 卖点提炼 + 合规要求”），律师的 “合同审查模板”（包含 “风险点标注 + 条款修改建议 + 法律依据”），降低行业用户的使用门槛。

3. 个性化与适配性：匹配用户需求差异

• 用户画像驱动：根据用户的专业水平、行业背景自动调整提示词复杂度，例如对新手用户，提示词更简洁（如 “用大白话解释”）；对专家用户，提示词更专业（如 “引用行业术语，提供数据支撑”）；

• 模型特性适配：针对不同 LLM 的特点（如 GPT-4 擅长创意，Claude 擅长长文本），自动调整提示策略，例如为 GPT-4 设计 “开放式创意提示”，为 Claude 设计 “结构化长文档分析提示”。

六、结语

提示词是 “激活 LLM 能力的钥匙”，而提示词工程则是 “用好这把钥匙的方法”。即使推理型大模型普及，提示词工程仍将是人机协作的核心纽带 —— 其价值已从 “弥补模型能力短板” 转向 “释放模型潜力上限”。未来，随着自动化、场景化、个性化技术的发展，提示词工程将成为每个 AI 使用者的 “必备技能”，推动 LLM 从 “通用工具” 变为 “贴合具体需求的专用助手”。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~

为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！