提示工程（Prompt Engineering）实战指南
提示：下面的流程图使用 Mermaid 绘制，您可以在支持的 Markdown 渲染器中直接查看。
graph TD
User[用户需求] --> Prompt[构造 Prompt]
Prompt --> Model[LLM 推理]
Model --> Response[模型输出]
Response --> Refine[结果评估与改进]
Refine --> Prompt
基本技巧
- 明确指令：使用清晰的动词，如
请解释、请生成。 - 提供上下文：在 Prompt 中加入必要的背景信息。
- 示例示范（Few‑Shot）：给出几组输入‑输出示例，引导模型学习格式。
- 链式思考（Chain‑of‑Thought）：让模型一步步推理，提升逻辑准确性。
示例代码（Python）
_36from transformers import pipeline_36_36# 使用小模型演示（速度快）_36generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")_36_36# 1. 零样本 Prompt（Zero‑Shot）_36prompt_zero = "用中文解释什么是注意力机制（Attention）"_36print(generator(prompt_zero, max_new_tokens=80)[0]["generated_text"])\n_36# 2. Few‑Shot 示例_36few_shot_prompt = """_36示例 1:_36Q: 什么是机器学习？_36A: 机器学习是一种让计算机通过数据自动改进性能的技术。_36_36示例 2:_36Q: 什么是注意力机制？_36A: 注意力机制是一种让模型在处理序列时聚焦重要信息的技术。_36_36现在请解释什么是梯度下降（Gradient Descent）。_36"""_36print(generator(few_shot_prompt, max_new_tokens=120)[0]["generated_text"])\n_36# 3. Chain‑of‑Thought（一步步思考）_36cot_prompt = """_36请一步步解释如何使用梯度下降训练线性回归模型：_361. 定义损失函数_362. 计算梯度_363. 更新参数_36"""_36print(generator(cot_prompt, max_new_tokens=150)[0]["generated_text"])\n```_36_36> **运行提示**：确保已安装 `transformers` 与 `torch`（`pip install transformers torch`）。_36_36## 小结_36_36- 通过明确指令、提供上下文、Few‑Shot 示例和 Chain‑of‑Thought，可以显著提升 LLM 的输出质量。_36- 练习不同的 Prompt 结构，观察模型响应的变化，逐步形成自己的 Prompt 工程技巧库。
Discussion4
Michael Chang·20h ago
The section on Context Windows vs RAG was really illuminating. I've been debating which approach to take for our internal knowledge base.
Do you think the 1M+ context windows in newer models will eventually make RAG obsolete?
Sarah ChenAuthor·18h ago
Great question, Michael! I don't think RAG is going away anytime soon. Even with huge context windows, RAG offers better latency, cost-efficiency, and most importantly - the ability to cite sources explicitly.
Priya Patel·Dec 22, 2025
I finally understand how Positional Encodings work! The visual analogy with the clock hands was brilliant. 👏
DevOps Ninja·Dec 22, 2025
Any chance you could cover Quantization (GGUF/GPTQ) in a future post? trying to run these locally on my MacBook and it's a bit of a jungle out there.