提示工程完全指南：从基础到高级技巧

提示工程（Prompt Engineering）是与大语言模型高效交互的关键技能。本文将系统讲解从基础到高级的提示技术。

基础原则

好的Prompt应具备：清晰的指令、具体的格式要求、充分的上下文、适当的示例。

角色设定

通过System Prompt为模型设定角色，可以显著影响输出风格和专业度：

system: 你是一位资深Python开发工程师，擅长代码审查和重构。\n请用专业但易懂的语言回答问题，必要时提供代码示例。

思维链（Chain-of-Thought）

在Prompt中加入"让我们一步步思考"，或提供带推理过程的示例，可以显著提升模型在复杂任务上的表现。

Few-shot学习

通过提供少量输入-输出示例，引导模型理解任务模式。示例的选择和顺序都会影响效果。

自洽性验证

对同一问题进行多次采样，选择出现频率最高的答案。这种方法在数学推理和逻辑判断任务中效果尤为显著。

结构化输出

要求模型以JSON、Markdown表格等格式输出，便于程序解析。结合Function Calling可实现更可靠的输出控制。