提示工程对于充分发挥生成式AI模型的潜力至关重要。通过设计精准的提示词，它能确保AI生成的输出符合预期目标和标准，减少大量后处理需求。提示工程师在构建查询指令方面发挥着关键作用，这些指令不仅能帮助生成式AI模型理解语言，更能领会查询背后的细微差别和真实意图。随着技术进步，提示工程将持续在AI应用中扮演重要角色，推动AI技术的发展和落地。
什么是提示工程？
提示工程是一门新兴学科，专注于开发和优化提示词，帮助用户在各种应用场景和研究领域有效利用大语言模型（LLM）。掌握提示工程技能有助于用户更深入理解大语言模型的能力边界。研究人员可通过提示工程增强大语言模型在问答、算术推理等复杂任务中的表现，开发者则能借此设计开发强大技术，实现与大语言模型或其他生态工具的高效集成。
提示工程如何运作？
提示工程通过将自然语言文本转化为机器可读的意图和嵌入向量，使大模型能够理解并执行人类指令。其运作包含两个关键步骤：识别输入文本的意图，并将识别出的意图转化为固定维度的嵌入向量，从而使大模型能够理解并遵循指令。
实践中，提示工程涵盖模型训练、应用开发和迭代优化等多个维度。需准备包含各类文本意图及对应上下文信息的海量训练数据，用于大模型的训练优化。基于训练好的模型开发各类应用，如智能问答、对话系统和自动写作等。根据用户反馈持续调整提示词，优化模型输出以更好满足特定场景需求。
提示工程常用技术包括零样本提示、少样本提示（上下文学习）以及思维链提示。这些技术可使模型不依赖历史示例生成相关输出，通过提供样本输出帮助模型理解请求者意图，并将复杂任务分解为中间步骤来提升语言理解能力，从而创建更精准的输出。
提示工程主要应用
提示工程在多个领域具有广泛应用，主要包括：
文本生成： 可引导模型生成特定风格、主题或情感基调的文本。
信息抽取： 通过提示词使模型更精准地从文本中提取实体、关系或事件等关键信息。
问答系统： 优化提示词可提升问答系统中答案的质量和准确性。
对话系统： 在对话场景中，提示词能帮助模型更好理解用户意图，生成更自然流畅的回应。
聊天机器人： 作为强大工具，可帮助AI聊天机器人在实时对话中生成语境相关且连贯的响应。
医疗健康： 提示工程师可指导AI系统汇总医疗数据并提供治疗建议，帮助模型处理患者数据并给出精准洞察。
软件开发： 利用AI模型生成代码片段或编程问题解决方案，节省开发者时间并协助完成编码任务。
软件工程： 通过训练生成式AI系统掌握多种编程语言，提示工程师可简化代码生成、自动化调试并设计API集成，创建基于API的工作流及优化资源配置。
网络安全与计算机科学： 用于开发和测试安全机制，研究人员通过生成式AI模拟网络攻击并设计更优防御策略。
教育： 可创建个性化学习材料和课程体系。
数据分析： 帮助AI模型从海量数据中提取有效洞察。
自然语言理解（NLU）： 使模型在NLU任务中更好理解复杂查询和指令。
语言翻译： 在翻译应用中协助AI模型更准确理解并转换不同语言文本。
提示工程面临的挑战
作为与大语言模型交互的关键技术，提示工程未来面临多重挑战：
模型偏见缓解： 大语言模型可能反映训练数据中的固有偏见，导致特定问题上的偏颇回答。
歧义与误解： 结构不良的提示词可能产生意外结果。若提示不清晰，模型可能错误理解用户意图，生成无关或不准确输出。
伦理考量： 需负责任地使用AI生成内容，避免制造虚假信息或将AI用于不道德用途。提示工程师须兼顾技术实现与社会伦理影响。
效果量化难题： 目前缺乏有效指标量化提示工程效果，包括输入阶段（结构、词汇、语义）和输出阶段（准确性、一致性、相关性、完整性）的量化评估。
提示资产保护： 随着提示词成为高价值资产，企业需通过专利、版权、访问控制、审计机制及安全内部分享系统进行保护。
低容错行业应用： 在医疗、法律等行业，由于任务关键性，应用提示工程的风险更高。
提示工程的未来
作为新兴人工智能技术，提示工程具有广阔发展前景。未来的提示工程将更注重根据任务和数据分布自适应生成精准提示，并依据用户需求及历史数据提供更个性化服务。其应用将突破文本范畴，拓展至图像、语音等多模态领域，提升模型多样性和泛化能力，支持更多应用场景。随着深度学习技术持续发展，提示工程有望应用于医疗、金融等领域，如辅助医生疾病诊断，提升风险评估和资产管理精度。提示工程将支撑具有实用价值的AI系统开发，并在可解释、可干预AI的发展中发挥重要作用。随着大模型持续演进，提示工程师将成为新兴职业，通过训练AI精准理解用户意图和需求，生成最符合期望的答案。更多人将设计专属于大语言模型时代的输入方式，帮助个体更清晰地表达需求和想法，促进沟通协作。提示工程的发展将推动AI技术前进，改变人机交互方式，提升AI系统的实用性和效率。
