Google Cloud Prompt Engineering Guide 是 Google Cloud 官方提供的提示工程指南，随着大语言模型（LLM）的兴起，提示工程已成为发挥其潜力的关键技能。提示工程是设计和优化提示的艺术与科学，通过精心设计提示来引导 AI 模型生成所需回答，为模型提供清晰指引以获得理想输出。
核心技术要素
提示工程涉及多个关键技术要素，包括提示格式的选择、上下文信息的提供和参数的调整。不同模型对特定格式的响应各异，需要根据模型特性选择自然语言问题、直接命令或结构化指令等形式。通过提供充分的背景信息和示例，可以帮助模型更好地理解任务要求，同时通过调整温度、响应长度等参数来优化输出效果。
提示方法与策略
提示工程主要包括零样本、少样本和思维链三种基本方法。零样本提示直接指导模型完成任务，适用于简单直接的场景。少样本提示通过提供示例帮助模型理解任务要求，可以是单个或多个示例。思维链提示则引导模型分解复杂问题，通过逐步推理达到解决方案。
应用场景
提示工程在多个领域都有广泛应用，包括语言处理、问答系统、代码生成和图像生成等。在语言处理方面，可用于创意写作、内容摘要和多语言翻译；在问答系统中，可处理开放式、针对性和基于选择的问题；在编程领域，则可用于代码补全、转换和调试等任务。
最佳实践
成功的提示工程需要遵循一系列最佳实践，包括设定明确目标、提供充分上下文、使用示例引导和保持具体明确。通过迭代优化和持续测试，可以不断改进提示效果。同时，应注意避免模糊表述，确保提供足够的任务信息和约束条件。
效益与价值
有效的提示工程能显著提升模型性能，包括提高输出准确性、相关性和信息丰富度。它还有助于减少偏见，增强模型输出的可控性和可预测性，最终改善用户体验。通过系统化的提示工程实践，可以充分发挥 AI 模型的潜力，为各类应用场景创造更大价值。