Google Cloud 提供的一份全面指南，详细解释了**提示工程（Prompt Engineering）**的概念、重要性、技术和最佳实践。它面向开发者、AI 从业者和对生成式 AI 感兴趣的用户，帮助他们更好地利用大型语言模型（LLMs）。
提示工程的定义与重要性
提示工程是设计和优化提示（Prompt）的艺术与科学，旨在引导 AI 模型（尤其是大型语言模型）生成期望的响应。通过精心构建提示，提供上下文、指令和示例，帮助模型更准确地理解用户意图并产生有意义、高质量的输出。它就像为 AI 绘制一张“路线图”。
其重要性在于：
- 解锁 LLMs 的潜力，提升模型性能。
- 减少偏见和有害响应。
- 增加对输出的控制力和可预测性。
- 改善用户体验，使 AI 交互更准确、安全和相关。
AI 中的提示是什么？
提示是输入给 AI 模型的内容，用于引发特定响应。可以是简单的问题、关键词，或复杂的指令、代码片段、示例等。提示的质量直接决定输出的相关性和准确度。
提示工程的关键要素
- 提示格式：结构和风格（如自然语言、命令式）。
- 上下文和示例：提供背景信息和示范，帮助模型更好地理解任务。
- 微调和适应：根据反馈迭代优化提示。
- 多轮对话：支持连续、上下文感知的交互。
常见的提示类型
- 零样本提示（Zero-shot）：直接指令，无示例。
- 少样本提示（Few-shot）：提供1个或多个输入-输出示例。
- 思维链提示（Chain-of-Thought, CoT）：鼓励模型逐步推理，提高复杂任务的准确性。
- 零样本 CoT：结合零样本和思维链。
使用案例与示例
页面提供了丰富示例，覆盖多个领域：
- 文本生成：创意写作、总结、翻译、对话模拟。
- 问答：开放式、特定、多选、假设或意见问题。
- 代码生成：代码补全、翻译、优化、调试。
- 图像生成：逼真图像、艺术风格、抽象或编辑现有图像。
每个案例都附带具体提示示例，便于读者直接应用。
编写更好提示的策略
页面总结了6大实用策略：
- 设置清晰目标：使用动作动词、指定长度/格式/受众。
- 提供上下文：包括事实、来源或术语定义。
- 使用少样本提示：提供输入-输出对示范风格或细节。
- 具体化：避免歧义、量化请求、分解复杂任务。
- 迭代实验：尝试不同措辞、长度，逐步优化。
- 利用思维链：要求模型逐步解释推理过程。
提示工程的好处
- 提升模型性能和输出质量。
- 减少偏见与有害内容。
- 增强控制性和用户体验。
总体而言，这是一份入门级却实用性强的指南，适合初学者快速上手提示工程。如果你想亲身实践，页面建议尝试 Vertex AI 等 Google Cloud 工具。该内容基于 Google Cloud 的官方观点，强调提示工程在生成式 AI 中的核心作用。