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提示词（prompt）工程指南（五）：ChatGPT 提示工程
在本节中，我们介绍ChatGPT的最新提示工程技术，包括提示、应用、限制、论文和其他阅读资料。 完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中，自动持续翻译更新： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com （prompt）工程指南（五）：ChatGPT 提示工程 ChatGPT简介 审查对话任务 ChatGPT的对话 多回合对话 单轮任务 Python笔记本 参考文献 ---- ChatGPT简介 ChatGPT ChatGPT API with LangChain ---- ---- 上一部分（应用） 下一部分（对抗提示） 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全（自动持续更新）： https://github.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN
3.1K31编辑于 2023-03-31 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
提示工程之基本提示【二】
作为一名提示工程师，您需要更好地提供更好的指示。 ---- ---- 谈话 Conversation 也许通过快速工程可以实现的更有趣的事情之一是指导LLM系统如何表现、它的意图和它的身份。 也就是说，需要注意的是，目前的llm很难执行推理任务，因此这需要更先进的即时工程技术。 在接下来的指南中，我们将介绍更高级的即时工程概念，以提高所有这些和更困难的任务的性能。 笔记本 Python Notebooks | | |笔记本描述 |Description|Notebook| – – 学习如何使用“openai”和“LangChain”库执行许多不同类型的常见任务[提示工程入门
1.1K20编辑于 2023-03-24 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
提示工程之提示介绍【一】
Specificity Avoid Impreciseness 提示工程 提示工程是一门相对较新的学科，用于开发和优化提示，以便为各种应用程序和研究主题有效地使用语言模型(lm)。 开发人员使用提示工程设计与llm和其他工具接口的健壮而有效的提示技术。 开发人员使用提示工程设计与llm和其他工具接口的健壮而有效的提示技术。 这种设计最佳提示来指导模型执行任务的方法被称为**提示工程。 ，可以使用提示工程，您将注意到组成提示的某些元素。
1.4K10编辑于 2023-03-23 - 来自专栏.Net Core技术分享
提示工程介绍
什么是提示工程？ 提示工程（Prompt Engineering）是“设计、优化输入给大语言模型的提示词，使其生成准确、有用且符合预期的输出”的技术与方法集合。 有效的提示工程会针对不同的任务来优化和选择这些参数。我们介绍几个最常用的选项： 模型（Model），尽可能的选择更先进的模型来完成工作。 Temperature（温度），用来控制输出内容的随机性的。 需要注意，自由度越高（温度、Top-K/Top-P 和Max Length高），LLM 可能生成相关性较低的文 本 提示词的要素 提示词由一些关键要素组成： 指令：想要模型执行的特定任务或指令。 提示词技巧 使用最新最先进的模型，这一点在现阶段非常重要！
16810编辑于 2025-10-15 - 来自专栏AI SPPECH
91_提示注入：安全提示工程
提示注入攻击通过精心构造的输入，操纵或欺骗AI系统执行非预期行为，可能导致数据泄露、权限绕过、输出不当内容等严重后果3。 在AI应用日益普及的今天，安全提示工程已成为构建可靠AI系统的关键环节。 （在与物理系统交互的场景中） 攻击手法不断演进：随着防御技术的发展，攻击者的手法也在不断更新和复杂化 安全提示工程的目标 安全提示工程的主要目标包括： 识别潜在风险：了解和识别各种提示注入攻击类型和潜在风险 防御策略与机制 提示工程防御 通过优化提示词设计，可以在一定程度上防御提示注入攻击。 纵深防御策略 预防层：通过提示工程、输入验证等机制预防攻击 检测层：实时监控和检测可疑活动 响应层：快速响应和处理安全事件 恢复层：从安全事件中恢复并改进系统 防御层次结构 用户输入 → 输入验证与过滤 本文系统地介绍了提示注入的本质、攻击类型、防御策略和最佳实践，希望能够为构建安全的AI系统提供有益的指导。 安全提示工程是一个持续的过程，需要我们不断学习和适应新的威胁。
31510编辑于 2025-11-16 - 来自专栏yeedomliu
ChatGPT提示工程艺术
特别是对于更复杂或开放式的提示，ChatGPT可能会给出完全出乎意料的响应。 为了处理更大的输出，您需要有策略地制作提示。 提供满意度保证或免费试用以增加购买的可能性】 【感谢收件人考虑产品或服务，并表达对结果的信心】 【鼓励回复并表示赞赏的结束语】 诚挚问候， [您的姓名或公司名称] 串联提示 将问题分解为更小、更容易处理的步骤 编写具有良好SEO性能的博客文章的10步链式提示的示例： ChatGPT，请提供与[主题]相关的常见问题列表。
34530编辑于 2023-09-03 - 来自专栏MySQL解决方案工程师
提示工程Prompt Engineering
这一篇是关于提示和提示工程的介绍，主要内容是我们如何影响词汇的分布。 在LLM中影响词汇的分布主要通过两种方式，一种是通过提示（Prompting），另外一种就是通过训练（Training）。 提示是影响词汇分布最简单的方法，通过给LLM输入提示文本（有时会包含指令和示例）使得词汇的分布概率发生变化。 提示工程是指为了引起某种特定的回答方式，进行反复改善提示的过程。 提示工程通常不直观，并且不能保证有效，因此非常具有挑战性，但通过有效的提示工程，可以更好地利用人工智能模型的能力，获得更令人满意的结果。 提示包括很多种策略，在这里介绍几种常见的策略。 以上内容是关于人工智能领域提示工程的简单介绍，在下一篇中，将介绍模型训练。感谢关注“MySQL解决方案工程师”
29110编辑于 2024-06-14 - 来自专栏Python编程爱好者
传统提示词工程将亡，全新提示词工程已至
现在，出现了一种全新的工具，它能够自动优化提示词。想象一下，在这个"AI 指导 AI"的魔法世界，提示词工程师们的价值将变得不再重要，毕竟机器可以自己就搞定这个工作。 让我们来想象一个"传统"的提示词工程师，面对着并非自己想要的大模型输出，只能通过不断的更改提示词来告诉 AI 到底需要做哪些事情。 如果你用 ChatGPT 来干活，那么 PromptPerfect 就是你的提示词工程师。 如果你用大模型来赚钱，基于它去开发应用，PromptPerfect 就是你的提示词 IDE。 提示词工程的 IDE —— PromptPerfect 提示词一键优化 在给大模型写提示词时，你只需给 PromptPerfect 一句“粗糙”的提示词，他就可以自 动优化为更加详细且大模型更容易理解的提示词 提示词工程的未来 随着大模型的不断发展，大量的 AI 应用不断涌现。 它们在各个领域中大放异彩，吸引着无数的 AI 技术爱好者争相体验。传统的工作模式正在发生改变，新的游戏规则即将书写。
85410编辑于 2023-08-18 - 来自专栏云微的一点分享
提示词（prompt）工程指南（二）：基本提示
完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中，自动持续翻译更新： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com 作为一个提示工程师，您需要更好地提供更好的指令。但这还不是全部！您还会发现，对于更难的用例，仅提供指示是不够的。这是您需要更多地考虑上下文和提示中可以使用的不同元素的地方。 虽然如此，需要指出的是，目前的LLMs很难执行推理任务，因此需要更先进的提示工程技术。在下一篇指南中，我们将介绍这些高级技术。现在，我们将涵盖一些基本示例来展示算术能力。 在即将发布的指南中，我们将涵盖更高级的提示工程概念，以提高在所有这些更困难的任务上的性能。 、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全（自动持续更新）： https
2.9K41编辑于 2023-03-31 - 来自专栏云微的一点分享
提示词（prompt）工程指南（四）：提示应用
在本指南中，我们将介绍一些高级和有趣的方式，利用提示工程来执行更有用和更高级的任务。 完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中，自动持续翻译更新： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com （prompt）工程指南（四）：提示应用 生成数据 PAL（程序辅助语言模型） Python笔记本 ---- 生成数据 LLMs有强大的文本生成能力。 我们将向LLM提供一个提示，其中包括从这里采用的一些示例。 上一节（高级提示） 下一节（ChatGPT） 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文
1.5K21编辑于 2023-03-31 - 来自专栏云微的一点分享
提示词（prompt）工程指南（一）：提示介绍
提示工程是一种相对较新的学科，专门用于开发和优化提示，以高效地使用语言模型（LM）来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型（LLMs）的能力和局限性。 研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量，例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。 提示元素 随着我们涵盖越来越多的提示工程示例和应用程序，您会注意到某些元素构成了提示。 例如，您可能有兴趣了解提示工程的概念。您可能尝试这样做： 解释提示工程的概念。保持解释简短，只有几个句子，并且不要过于冗长。 从上面的提示中不清楚要使用多少句子和什么样的风格。 上述示例部分摘自“OpenAI API提示工程最佳实践文章”。 下一章节（基本提示）。
2.6K21编辑于 2023-03-31 - 来自专栏云微的一点分享
提示词（prompt）工程指南（三）：高级提示
到此为止，已经很明显完善提示有助于在不同任务上获得更好的结果。这就是提示工程的整体理念。 尽管那些例子很有趣，但在我们进入更高级的概念之前，让我们正式介绍一些概念。 （prompt）工程指南（三）：高级提示 零样本提示 少样本提示 Few-shot提示的限制 链式思考提示 零样本CoT 自一致性 生成知识提示 自动提示工程师（APE） ---- 零样本提示 今天训练有大量数据和调整能够遵循指示的 这不是正确的答案，这不仅突出了这些系统的限制，也表明需要更先进的提示工程。 让我们尝试添加一些示例，看看 few-shot 提示是否可以改善结果。 (2022)提出了一个名为自动提示工程（APE）的框架，用于自动生成与选择说明。 ---- 上一节（基本提示） 下一节（应用） 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文
2.1K12编辑于 2023-03-31 - 来自专栏老张的求知思考世界
提示词工程入门指南
这是一篇写给AI小白的提示词入门指南，篇幅较长，请耐心看完。 正如前面的文章《提示词能力：短期是刚需，长期是辅助》中所说：提示词工程长期只是辅助能力，但短期内确实是刚需。 六、提示词工程的实践案例 假设，你是一个AI初学者，想要学习提示词工程，你该如何利用Chatbot来寻找学习资料？下面是按照对AI的了解程度所可能用到的提示词： 新手：AI提示词工程。 初级：学习AI提示词工程的资料和方法。 中级：我是AI初学者，想要学习提示词工程，请列举出学习方法和实践步骤。 资深：我是一名软件研发工程师，也是一名AI初学者，想要学习提示词工程，并应用在日常工作场景。 对第五条提示词进行解析，可得： 明确目标：学习提示词工程。 角色设定：软件研发工程师，AI初学者。 提供上下文：提示词内容来源于官方或权威企业。
87210编辑于 2025-10-10 - 来自专栏yeedomliu
ChatGPT-4提示工程
聊天机器人，剧本写作，语言转SQL，创意写作，研究等 GPT-4 1.37T 自然语言理解，自然语言生成，问题解答，文本摘要，代码生成，翻译，客户服务，聊天机器人，剧本写作，语言转SQL，创意写作，研究等 提示工程的力量 提示工程本质上是指制定精确和有效的提示技术，引导AI模型生成期望的回应。 使用步骤 确定目标 明确要求 提供背景信息 提示工程是一种设计有效提示或指令的艺术，以从AI模型（如ChatGPT-4）获取期望的输出。 重要性 提示工程是一门精细的艺术，其目的是设计问题或陈述，也称为“提示”，以从人工智能（AI）模型中提取特定的回答。 原理 个性化提示 1.收集数据：通过收集相关数据来了解用户的行为、偏好和模式。 不过于正式也不过于随意 迭代：不断调整期望结果 实验：从不同角度提问 提示工程高级技术 从人类反馈中学习是AI成长的重要组成部分。
39310编辑于 2023-09-03 - 来自专栏喔家ArchiSelf
解读提示工程（Prompt Engineering）
提示工程可以用于各种任务，从回答问题到算术推理乃至各种应用领域，理解提示工程，能够帮助我们了解LLM的限制和能力。 为了理解提示工程，先要澄清什么是Prompt。 什么是提示工程：Prompt Engingering 提示工程（Prompt Engingering），也被称为在上下文中提示，是指如何与 LLM 通信的方法，以引导其行为为期望的结果，而无需更新模型权重 因此，提示工程旨在获取这些提示并帮助模型在其输出中实现高准确度和相关性，掌握提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。 提示工程不仅仅是关于设计和研发提示词。它包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。提示工程在实现和大语言模型交互、对接，以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。 提示工程的常见实践 提示工程的实现涉及到基于LLM应用中的各个方面，这里给出一些提示工程的常见实践： 静态提示：Prompt可以遵循zero、single或few shot的方法。
12.3K23编辑于 2023-10-23 - 来自专栏云云众生s
超越提示工程：提示词与AI模型治理
除了实现、调优和提示工程这些模型以产生最佳结果外，精明的组织正在努力管治它们与用户的交互，以保护数据隐私、法规遵循和数据安全协议。 更大的问题在于能够管控不仅是用户在部署这些模型时在提示中插入的信息，还有模型引发的响应。 基础模型库治理 管治面向任意数量企业应用的各种基础模型的用户提示和模型输出的要点是在模型库中嵌入治理工具的能力。 随后，”无论输入的是什么提示，也就是问题，后端都有一个代理基本上来找我们，问这没问题吗，需要进行某种处理吗，”Loubser透露。“我们字面意义上快速查看提示，输出时也是如此。” 非结构化文本扫描 隐含在这种范式中的是基础治理系统扫描自然语言提示和语言模型输出并根据策略违规对其进行评估的能力。
22810编辑于 2024-03-28 - 来自专栏喔家ArchiSelf
“提示工程”的技术分类
通过提示工程技术，我们可以引入更多的时间和空间以及内容的属性，有助于更好地生成提示词。那么，提示工程技术有哪些呢？我们如何更好地使用它们呢？ 分类是认知的开始。 单一提示技术是提示工程的基础，常见的技术手段有： Zero-Shot：使用自然语言指令的最简单的技术。 关于Agent 的更多信息，可以参考《基于大模型（LLM）的Agent 应用开发》以及《Agent 应用于提示工程》。 4. 无论选择哪种提示技术，将提示工程视为数据科学的过程都非常重要。这意味着创建一个测试集并选择指标，调优提示并评估它对测试集的影响。 提示工程的方法小结 在应用提示工程的时候，提示语要清晰而准确，这样模型就不必猜测我们的意图。
42310编辑于 2024-08-01 提示工程：大语言模型的新特征工程
EMNLP：提示工程是新特征工程某中心网络服务AI实验室的首席应用科学家Miguel Ballesteros表示，为了最大化效用，大语言模型需要生成连贯一致的输出，并能够识别以不同方式表达的提示。 提示工程的兴起Ballesteros指出：“过去，我们通常进行特征工程，即使用统计模型并添加不同类型的表示或特征，然后需要与特征一起调整模型。 “提示工程是为自然语言生成寻找与特定模型最配合的提示的过程，”Ballesteros说。“然而，经过训练预测序列中下一个单词的模型可以改进。 Ballesteros说：“需要更多关于如何构建和评估对提示具有鲁棒性的模型的工作。‘提示工程’一词的存在意味着当前可用的模型只有在给出最佳命令时才能工作。 少样本泛化与多任务组合提示工程还为大语言模型提供了一种进行少样本泛化的方式，即在一个通用任务集上训练的机器学习模型仅从几个示例中学习新任务或相关任务。
17110编辑于 2025-08-21提示工程：大语言模型的新特征工程
EMNLP：提示工程是新的特征工程亚马逊网络服务AI实验室首席应用科学家Miguel Ballesteros表示，为了使大型语言模型发挥最大效用，它们需要生成连贯一致的输出，并能够识别以不同方式表达的提示 作为今年自然语言处理实证方法会议（EMNLP）语义学领域的高级主席，Ballesteros指出，随着大型语言模型在该领域的重要性日益增长，"提示工程"已成为主要研究课题。" 过去我们使用特征工程，你有一个统计模型，添加不同类型的表示或特征，然后需要调整模型及其特征，"Ballesteros说。"如今，有了大型语言模型，新出现的是各种形式的提示概念，作为引导模型的方式。" 提示鲁棒性与任务组合Ballesteros指出："'提示工程'这个术语的存在意味着当前可用的模型只有在给出最佳命令时才能工作。 提示工程还为大型语言模型提供了一种进行少样本泛化的方法，在这种方法中，在一组通用任务上训练的机器学习模型只需几个例子就能学习新的或相关的任务。"
13910编辑于 2025-07-29- 来自专栏yeedomliu
掌握ChatGPT提示工程的艺术
思维导图 导言 通过精准实用的解释，结合每种提示技巧的例子和公式，本书将引导你从头到尾了解启发提示工程的过程，提供你需要创作引人入胜启发题的工具和技巧 引导工程介绍 为什么引导工程很重要？ 提示工程对于确保AI或聊天机器人能正确回应你的请求，节省你的时间和提高效率非常重要。 13种不同引导类型概述 开放式提示：这些提示允许AI提供自由形式的回答，对于收集反馈或征集开放式问题很有用。 预测提示：这些提示要求AI预测一个事件的结果。 未来事件。例如：“你觉得未来五年[行业/领域]会发生什么？” 解释提示：这些提示要求AI解释一个概念或观点。 意见提示：这些提示要求AI分享他们对一个话题的意见。例如：“你对[有争议的话题]有什么意见？” 指示提示：这些提示提供指示或指南供AI遵循。 共情提示 "你认为[目标受众]对于[产品/服务]会有什么感受？" 引导工程的实际应用 角色引导 通过提供一个特定的角色或视角来指导生成的文本。
37920编辑于 2023-09-03
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