提示工程实战指南：核心技巧与模型配置最佳实践

什么是提示工程？

提示工程（Prompt Engineering）是一套通过设计和优化输入给大语言模型的提示词，从而引导模型生成准确、有用且符合预期输出的技术方法体系。这种方法的核心优势在于不需要修改模型内部结构，仅通过优化提问方式就能显著提升AI的表现效果。

我们可以从三个维度来理解提示工程：

首先，这是一套系统化的技术方法论，完全可以通过学习和实践来掌握。其次，其主要目标是让大模型输出更加精准、符合需求的内容，本质上是在帮助我们更高效地驾驭和利用大模型的能力。最后，由于不涉及模型本身的修改，使用者无需担心会把模型"问坏"，也不需要面对复杂的模型训练过程。如果当前对话无法获得理想结果，简单地开启新对话重新尝试即可。

模型配置要点

大多数LLM都提供丰富的配置选项来控制输出效果。优质的提示工程需要根据具体任务特点来选择和优化这些参数。以下是几个最关键的配置项：

1. 模型选择：优先选用最新、最先进的模型版本来完成特定任务
2. 温度参数：控制输出内容的随机性，数值越低回答越准确稳定，数值越高创造性越强
3. Top-K和Top-P：采用核采样技术，与温度参数类似，用于调节生成内容的多样性，通常与温度参数二选一使用
4. 最大长度：直接限制回复文本的长度，这是强制截断机制。如需更简洁的内容，建议在提示词中明确要求，例如"请用一句话概括"

需要注意的是，这些参数需要协同调整，在实际应用中往往需要多次试验才能找到最佳组合。

Google推荐的参数组合实践：

• 温度0.2、Top-P 0.95、Top-K 30：平衡创意与连贯性
• 温度0.9、Top-P 0.99、Top-K 40：增强创造性输出
• 温度0.1、Top-P 0.9、Top-K 20：确保准确性和稳定性

需要特别注意的是，自由度参数（温度、Top-K/Top-P和最大长度）设置越高，LLM生成无关内容的可能性就越大。

提示词的核心构成要素

一个完整的提示词通常包含以下关键组成部分：

• 指令：明确要求模型执行的具体任务
• 上下文：提供相关背景信息，帮助模型更好地理解需求
• 输入数据：用户实际提交的问题或内容
• 输出指示：指定期望的输出格式或类型要求

实用提示词技巧

1. 模型选型：始终优先使用最新、性能最优的模型版本
2. 渐进优化：从简单提示开始，逐步添加上下文、示例和格式要求，迭代优化至满意效果
3. 结构清晰：将核心指令置于开头，使用明确的分隔符区分指令、上下文和示例
4. 正向引导：明确告知模型需要做什么，而非强调不要做什么
5. 示范教学：通过提供示例样本来明确期望的输出风格和质量标准