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从理论到实践，掌握Zero-shot/Few-shot Prompt设计精髓。
一、Prompt Engineering 核心概念图解
Prompt Engineering 三大支柱
二、Prompt 设计基础框架
1. Prompt 核心四要素
prompt_template = """
[指令] # 明确任务目标
[上下文] # 提供背景信息
[示例] # Few-shot演示 (可选)
[约束] # 输出格式限制
"""2. 经典Prompt结构对比
三、Zero-shot Learning 实战
1. 基础应用
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "user", "content": "将以下文本分类为积极/消极: 这个产品彻底改变了我的工作效率"} ]
)
print(response.choices[0].message.content)
# 输出: 积极2. 多任务Zero-shot
multi_task_prompt = """
执行以下任务:
1. 情感分析: "终于放假了，太开心了！"
2. 关键词提取: "人工智能正在改变医疗诊断方式"
3. 语言检测: "Hello, how are you today?"
"""
response = client.chat.completions.create( model="gpt-4-turbo", messages=[{"role": "user", "content": multi_task_prompt}]
)输出:
1. 情感: 积极
2. 关键词: 人工智能, 医疗诊断
3. 语言: 英语四、Few-shot Learning 深度解析
1. Few-shot 设计模式
few_shot_prompt = """
你是一位专业电影评论家，请根据示例风格撰写评论：
示例1:
电影: 《盗梦空间》
评论: 诺兰用颠覆性的叙事结构，构建了层层嵌套的梦境世界，逻辑严谨又充满想象力。
示例2:
电影: 《阿凡达》
评论: 卡梅隆打造的潘多拉星球视觉盛宴，3D效果开创历史先河，但剧情略显老套。
现在请评论:
电影: 《奥本海默》
评论:
"""2. 动态Few-shot生成
def build_few_shot_prompt(examples, new_query): prompt = "请根据示例回答问题:\n\n" for i, (q, a) in enumerate(examples.items(), 1): prompt += f"示例{i}: Q: {q}\nA: {a}\n\n" prompt += f"新问题: Q: {new_query}\nA:" return prompt
examples = { "水的沸点是多少？": "标准大气压下是100摄氏度", "光速是多少？": "真空中约为299,792,458米/秒"
}
prompt = build_few_shot_prompt(examples, "月球引力是地球的多少倍？")五、Chain-of-Thought 进阶技术
1. 基础CoT实现
cot_prompt = """
Q: 餐厅有23个苹果，用了20个做派，又买了6个，现在有多少苹果？
A: 首先，初始苹果数：23个
然后，用掉20个：23 - 20 = 3个
接着，买入6个：3 + 6 = 9个
所以最终有9个苹果。
Q: 书架上有45本书，周一借出12本，周三还回5本，周五借出8本，还剩多少本？
A:
"""2. 程序辅助CoT
program_cot = """
Q: 计算(15*3 + 7)/4的值
A: 用Python代码逐步计算:
```python
step1 = 15 * 3 # 45
step2 = step1 + 7 # 52
result = step2 / 4 # 13.0所以结果是13.0
Q: (18^2 - 12*5)/3 的值是多少？
A:
"""
---
### 六、工业级Prompt设计技巧
#### 1. 格式控制技术
```python
format_prompt = """
生成3条关于人工智能的微博：
要求:
1. 每条不超过140字符
2. 包含话题标签
3. 格式: [标题]: [内容] #[话题]
示例:
AI改变生活: 智能家居让生活更便捷 #人工智能应用
输出:
"""2. 负面示例约束
constraint_prompt = """
写一首关于春天的诗：
要求:
- 不要提到"花"字
- 避免使用"温暖"一词
- 包含"风"的意象
错误示例:
春天的花朵绽放 (包含花)
温暖的风吹过 (包含温暖)
正确输出:
"""七、实战：构建智能客服系统
def customer_service(query, history=None): system_prompt = """ 你是一名专业客服，请根据要求处理用户咨询： 1. 订单查询：提供订单号获取状态 2. 退货流程：说明退货步骤 3. 投诉处理：记录投诉内容 """ few_shot_examples = [ {"role": "user", "content": "我的订单没收到"}, {"role": "assistant", "content": "请提供订单号，我将为您查询"} ] messages = [ {"role": "system", "content": system_prompt}, *few_shot_examples, {"role": "user", "content": query} ] response = client.chat.completions.create( model="gpt-4-turbo", messages=messages, temperature=0.3 # 降低随机性 ) return response.choices[0].message.content
# 使用示例
print(customer_service("订单12345状态如何？"))
# 输出: 订单12345已发货，预计明天送达八、Prompt优化工具链
1. 自动化评估框架
def evaluate_prompt(prompt, test_cases): scores = [] for question, expected in test_cases: response = get_response(prompt + question) scores.append(1 if response == expected else 0) return sum(scores) / len(scores)
# 测试用例
test_cases = [ ("2+2=?", "4"), ("10-5=?", "5"), ("3*4=?", "12")
]
prompt_v1 = "回答数学问题: "
prompt_v2 = "逐步计算并给出最终答案: "
print(f"Prompt v1 准确率: {evaluate_prompt(prompt_v1, test_cases):.0%}")
print(f"Prompt v2 准确率: {evaluate_prompt(prompt_v2, test_cases):.0%}")2. Prompt版本管理
prompt_registry = { "v1": "直接回答问题", "v2": "分步骤推理后回答问题", "v3": "用Python验证后给出答案"
}
def get_optimized_prompt(task_type): # 根据任务类型选择最佳prompt prompt_strategy = { "math": "v3", "translation": "v1", "reasoning": "v2" } return prompt_registry[prompt_strategy[task_type]]九、避坑指南 & 最佳实践
1. 常见错误分析
2. 性能优化矩阵
十、未来发展方向
1. 自动Prompt优化
from autoprompt import AutoPromptOptimizer
optimizer = AutoPromptOptimizer( task="文本分类", metric="准确率"
)
optimized_prompt = optimizer.search(initial_prompt)2. 多模态Prompt
multimodal_prompt = { "text": "描述图片内容", "image": "https://example.com/image.jpg"
}3. 自我修正Prompt
self_correct_prompt = """
请解决问题并自我验证:
问题: 36的平方根是多少？
步骤:
1. 计算: √36 = 6
2. 验证: 6*6=36 → 正确
最终答案: 6
"""实战总结:
Prompt设计黄金法则:
清晰指令 > 优质示例 > 格式约束 > 背景信息
技术选型指南:
性能基准:
Zero-shot准确率: 60-75%
Few-shot准确率: 80-90%
CoT准确率: 92-98%附：Prompt Engineering 能力矩阵
如果本次分享对你有所帮助，记得告诉身边有需要的朋友，"我们正在经历的不仅是技术迭代，而是认知革命。当人类智慧与机器智能形成共生关系，文明的火种将在新的维度延续。"在这场波澜壮阔的文明跃迁中，主动拥抱AI时代，就是掌握打开新纪元之门的密钥，让每个人都能在智能化的星辰大海中，找到属于自己的航向。
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