如何高效的向AI大模型提问？ - 提示工程Prompt Engineering
大模型的输入，决定了大模型的输出，所以一个符合要求的提问Prompt起到关键作用。
以下是关于提示工程Prompt Engineering主要方法的详细表格，包括每种方法的优点、缺点、应用场景以及具体示例：
| 主要方法 | 优点 | 缺点 | 应用场景 | 示例 |
|---|---|---|---|---|
| 明确性 | - 提高模型理解能力 - 减少歧义 | - 需要仔细设计，避免模糊表达 | - 问答系统 - 文本生成 | 模糊提示：告诉我关于天气的事。 明确提示：请告诉我今天上海的天气，包括温度和降水概率。 |
| 上下文信息 | - 提供背景帮助模型理解 - 增强输出的相关性 | - 需要提供足够的上下文，过多上下文可能导致信息过载 | - 情感分析 - 领域特定应用 | 缺乏上下文的提示：解释“加密”。 上下文提示：在计算机安全中，解释“加密”及其重要性。 |
| 格式化 | - 提高模型对信息的结构化理解 - 使输出更清晰 | - 可能需要额外的时间来设计格式 | - 数据提取 - 文本摘要 | 未格式化的提示：告诉我健康饮食的好处。 格式化提示：请列出三种健康饮食的好处，并简要说明。 |
| 逐步提示 | - 使回答过程更清晰 - 允许模型逐步构建答案 | - 可能导致较长的交互过程，增加用户等待时间 | - 复杂问题解答 - 教学辅助 | 直接提示：告诉我如何做披萨。 逐步提示：请列出制作披萨所需的主要材料，然后描述制作步骤。 |
| 示例提示 | - 提供具体参考，帮助模型理解任务 - 可以有效引导模型输出 | - 需要精心选择示例，以确保示例的相关性和准确性 | - 文本生成 - 机器翻译 | 缺乏示例的提示：生成一个产品描述。 带有示例的提示：请为智能手表生成描述，示例：这款智能手表具有全天候心率监测、GPS定位等功能。 |
| 添加限定角色身份 | - 提供明确的角色背景，帮助模型理解任务 - 增强输出的相关性和专业性 | - 可能限制模型的创造性 - 需要确保角色身份的准确性，以避免误导 | - 客户支持 - 专业咨询 - 教学辅助 | 客户支持：作为一名技术支持代表，您能否帮助我解决我的电脑无法连接互联网的问题？ 专业咨询：作为一名营养师，请告诉我如何制定健康的饮食计划。 教学辅助：你是一位历史老师，请解释一下赤壁之战的关键事件。 |
总结
通过这个表格，可以清晰地了解不同提示工程方法的优缺点、应用场景以及具体示例，有助于在实际应用中选择和设计有效的提示，以提高大语言模型的性能和输出质量。
示例：
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