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Prompt Engineering终极指南：解锁大型语言模型的真正潜力

【免费下载链接】prompt-engineeringTips and tricks for working with Large Language Models like OpenAI's GPT-4.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/prompt-engineering

想要让ChatGPT、GPT-4等大型语言模型（LLM）发挥最大效能吗？提示工程（Prompt Engineering）就是您需要的魔法钥匙。Brex的开源提示工程指南为您提供了从基础到高级的完整解决方案，帮助您构建更智能、更可靠的AI应用。

🚀 项目亮点：为什么这个指南与众不同？

Brex的提示工程指南不是普通的教程，而是来自实际生产环境的经验总结。这个项目基于Brex团队在构建基于大型语言模型的程序化系统时的真实教训和研究，涵盖了从LLM基础知识到高级策略的完整知识体系。

核心优势：

• 实战导向：所有示例都来自真实生产用例
• 持续更新：作为活文档，随着LLM技术发展不断演进
• 全面覆盖：从历史背景到安全建议，从基础概念到高级技巧

📚 快速入门：立即提升您的AI对话质量

什么是提示工程？

想象一下，提示就像是给AI的源代码。如果您将语言模型视为代码解释器，那么提示就是它要执行的代码。优秀的提示工程能够引导AI探索其学习内容的特定领域，使输出与您的目标高度相关。

关键概念速览：

• 隐藏提示：用户看不到的系统级指令，设置对话基调和约束
• 令牌限制：GPT-3为4,096个令牌，GPT-4可达32,768个令牌
• 上下文窗口：模型能够处理的最大输入输出组合长度

基础策略：给AI一条鱼 vs 教AI钓鱼

给AI一条鱼：当您可以在隐藏上下文中明确提供AI完成任务所需的所有信息时使用。这是最可靠的方法，能确保AI获得所需信息。

教AI钓鱼：当您希望AI能够代表用户执行操作时使用。这包括命令语法、ReAct模式等高级技术。

🔧 核心功能深度解析

数据嵌入策略：让AI理解您的数据

如何将数据有效地呈现给AI？这里有多种格式选择：

Markdown表格：对于相同类型的多个项目，Markdown表格效果极佳。OpenAI的模型在GitHub数据上训练过，因此处理Markdown表格异常出色。

JSON格式：当数据结构复杂或每个项目有自定义属性时，JSON是理想选择。键值对的紧密关联让模型更容易保持映射关系。

自由文本：需要嵌入文档供AI参考时，使用三重反引号```包围文档内容效果最佳。

程序化输出：超越自然语言的交互

默认情况下，语言模型输出自然语言文本，但通常我们需要以编程方式处理这些结果。通过要求模型以JSON或YAML等序列化格式输出，您可以轻松地将AI响应集成到应用程序中。

实用技巧：

• 始终为模型提供期望输出格式的示例
• 使用结构化数据格式便于程序解析
• 结合引文机制追踪数据来源

思维链提示：提高复杂任务的可靠性

当AI难以可靠地输出结果时，尝试让它"展示工作过程"。Google的研究表明，通过思维链提示，模型能够产生更可靠的答案。

简单而强大的技巧：只需在提示中添加"让我们一步步思考"，就能显著提高数学计算、代码解释等复杂任务的准确性。

🛠️ 配置与定制化技巧

命令语法设计：让AI执行特定操作

通过定义命令语法，您可以教AI执行特定操作。关键是设计具有适当抽象级别的命令：

设计原则：

• 避免过于具体的命令（如plot-the-last-90-days-of-expenses）
• 避免过于底层的命令（如draw-pixel-at-x-y）
• 提供足够的描述和使用示例
• 考虑使用JSON定义返回类型以提高可解析性

安全考虑：提示注入与数据泄露

重要警告：始终假设暴露给语言模型的任何数据最终都可能被用户看到！AI会乐意将隐藏提示中的信息透露给用户。

防御措施：

• 在隐藏提示末尾重申最重要的约束
• 不要在提示中包含您不希望用户看到的任何信息
• 将隐藏提示视为改善用户体验的工具，而不是存储敏感数据的地方

💡 实际应用场景展示

场景1：智能旅行助手

想象一个帮助用户预订旅行的AI助手。您可以：

1. 询问用户的日期和目的地
2. 在后台搜索航班和酒店
3. 将搜索结果嵌入隐藏上下文
4. 将公司旅行政策也嵌入隐藏上下文

这样，AI就能基于实时旅行信息和约束条件回答用户问题，推荐符合政策的选项。

场景2：财务数据分析

通过命令语法，AI可以：

• 列出特定预算的支出
• 按名称检索预算
• 添加备忘录到支出项目
• 绘制支出图表

AI甚至能够理解表格数据，查找特定ID，并将其用作命令参数。

场景3：员工信息查询系统

使用ReAct模式，AI可以：

• 查找员工信息
• 获取报告关系
• 搜索维基百科等外部资源
• 自主决定需要哪些信息来回答问题

❓ 常见问题与解决方案

Q：如何选择GPT-3.5和GPT-4？

在大多数示例中，GPT-3.5和GPT-4之间的差异可以忽略不计。但对于"教AI钓鱼"的场景，模型之间的差异就很明显了。

关键区别：

• GPT-4能够处理更复杂、更一致的逻辑
• GPT-4可以用更简单的提示获得良好结果
• GPT-3.5需要更多示例才能达到类似效果

Q：如何处理令牌限制问题？

当上下文超过模型限制时，最常见的策略是以滑动窗口方式截断上下文。通常隐藏提示保持不变，而messages[]数组只保留最后N条消息。

高级技巧：

• 优先丢弃用户消息，尽可能长时间保留AI的先前回答
• 让AI总结对话，然后用包含该总结的单个消息替换所有消息

Q：如何提高AI响应的可靠性？

思维链提示：要求AI展示其思考过程多次采样：生成多个响应并选择最佳结果结构化输出：使用JSON等格式确保一致性充分示例：提供尽可能多的使用示例

🎯 总结：成为提示工程专家

Brex的提示工程指南为您提供了从基础到高级的完整知识体系。记住这些关键要点：

1. 从简单开始：先尝试"给AI一条鱼"的方法，这是最可靠的方式
2. 逐步复杂化：当需要更多功能时，转向"教AI钓鱼"的方法
3. 注重安全：始终假设AI可能泄露任何提供的信息
4. 持续实验：提示工程是一个不断试错的过程
5. 保持更新：LLM技术发展迅速，最佳实践也在不断演进

这个开源项目不仅是学习资源，更是实践工具。通过理解和应用这些策略，您将能够构建更智能、更可靠的AI应用程序，充分发挥大型语言模型的潜力。

立即开始您的提示工程之旅，解锁AI对话的真正力量！🚀

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