作者：明明如月学长， CSDN 博客专家，大厂高级 Java 工程师，《性能优化方法论》作者、《解锁大厂思维：剖析《阿里巴巴Java开发手册》》、《再学经典：《EffectiveJava》独家解析》专栏作者。 热门文章推荐：

本文整理自谷歌云技术的官方视频：《Tips to becoming a world-class Prompt Engineer》

提示工程是指使用自然语言通过像 Workspace 或 Bard 这样的平台来指挥大型语言模型，可以让他们对内容进行总结、生成和审查内容等。

提示工程能够帮助你更高效地使用大语言模型。

清楚明确地表达请求，以便语言模型能明白你的需求。

假设你想要烘烤50个纯素蓝莓饼。

如果你的提示词是：“给我一份蓝莓松饼的食谱”。

很可能和预期不符，它根本不知道你想烘烤 50 个，而且是纯素的蓝莓松饼。

可以调整为：“给我一份可以做 50份 纯素蓝莓松饼的食谱”。通过给出具体数量(50个)和饼的特点(无肉素,里面有蓝莓), 这个句子很清楚地描述了一个烤饼的情况。

提供更多信息来帮助语言模型更好地理解提示的含义。

如果你的请求是要给 50 位客人做点心，直接询问"给我一份蓝莓松饼食谱"时,模型可能无法明白你需要做多少份，也不知道它应该符合素食主义者的需求。

但是如果你告诉模型 “我有 50 位素食主义的客人来访,请给我一份 50 人份的素食蓝莓松饼食谱”,模型就可以了解:

通过提供这些上下文,模型可以针对你的实际需求给出更好的建议。

通过提供示例，可以帮助模型更好地理解您的意图。

比如“给我一个类似于[某个著名厨师]的食谱，用来制作蓝莓松饼，类似于他们在[某个特定节目或书籍]中提到的那种。” 比如“参考下面这份食谱，给我指定一份用来制作 50 个纯素蓝莓松饼的食谱。参考食谱：[食谱内容]”

编辑提示的词汇、句子结构和长度,体会不同角色的视角,来提高提示的质量和效果。

如：“给我一份和这份食谱相似的，可以做 50份美味纯素蓝莓松饼的食谱”

如：“给我一份和这份食谱相似的，可以做 50份适合大众的纯素蓝莓松饼的食谱”

如：“给我一份和这份食谱相似的，可以做 50份美味、多汁的纯素蓝莓松饼的食谱”

掌握提示词工程的技巧对于有效利用大型语言模型至关重要。无论是烘焙松饼还是编写代码，一个专业的提示可以帮助您更高效地完成任务。通过不断实践和学习，你可以进一步提高你的提示词工程技能，从而最大化模型的效能。

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