提示工程指南：LLM技术与管理技巧

什么是提示工程？

提示工程的核心在于设计、完善和优化用于指导生成式人工智能（AI）模型的提示。尤其是在使用大型语言模型（LLM）时，提示的编写方式会直接影响输出结果的质量。通过提示工程，可以确保在不同场景和项目中，提示始终能够生成准确且有用的响应。

对于开发者而言，这意味着需要一个清晰的流程来制作、测试和改进提示。当提示数量逐渐增多时，保持提示的组织性和持续优化变得尤为重要。这正是提示工程的实践价值所在，它能帮助开发者创建高效提示、监控性能并根据需求进行调整。

需要了解的关键概念

• 提示版本控制：类似于软件开发中的版本控制，提示版本控制可以帮助跟踪更改并测试不同版本的提示。如果新提示未达到预期效果，可以回滚到早期版本。
• 提示效率：某些提示可以更快生成更优质的结果。提示工程的一部分工作就是识别最适合特定用例的提示，并对其进行优化以提升性能。

提示工程基础与提示设计技巧

什么是好的提示？

创建有效提示不仅仅是选择正确的词语，还需要理解模型如何解析语言，并提供清晰简洁的指令。以下是一些设计有效提示的基本技巧：

1. 清晰具体：避免模糊或多义的表达，确保提示明确。
2. 设置正确的上下文：为模型提供足够的信息背景，帮助其理解任务。
3. 必要时使用约束：通过限制条件引导模型生成符合需求的输出。
4. 测试和迭代：不断测试提示效果并进行优化。
5. 适应模型的优势：根据模型的特性调整提示设计。

调整LLM以实现高效提示工程

为什么要调整LLM？

尽管设计有效提示至关重要，但有时需要调整大型语言模型（LLM）本身，以更好地完成特定任务。通过调整模型的交互方式或定制模型部分功能，可以提升提示的处理效率和输出质量。

调整超参数

以下是一些关键超参数及其作用：

• 温度：控制输出的随机性。较高的温度使响应更具创造性，而较低的温度则使输出更集中和确定。
• Top-p（核采样）：限制模型选择范围，仅从最可能的结果中生成输出，从而提高连贯性。
• 最大令牌：限制输出长度，确保生成的内容符合任务需求。

调整超参数的好处

• 控制输出的创造性与确定性。
• 根据需求调整输出的详细程度或简洁性。

提示工程技术详解

提示工程并非一刀切的方法。根据任务需求，采用不同的技术可以优化提示与LLM的交互方式。以下是几种常见的提示工程技术：

1. 零样本提示

在没有任何示例或上下文的情况下直接给模型任务指令。适用于简单任务，依赖模型的预训练知识完成。

2. 少样本提示

通过提供几个示例来引导模型生成所需的输出。这种方法适合需要语气或格式一致性的任务，如客户服务或结构化内容生成。

3. 思维链提示

将复杂任务分解为多个步骤，按顺序处理每个阶段。这种方法适合需要推理或逐步分析的任务，如数学问题求解或复杂文本生成。

4. 提示链接

通过多个小提示逐步完成复杂任务。每个提示基于前一个提示的结果，适用于内容生成或数据分析等需要大规模输出的任务。

5. 迭代提示

根据模型初始输出优化提示，反复调整以改进结果。适合需要多次迭代的创造性任务。

6. 情境提示

为模型提供详细背景信息或约束条件，确保生成的内容符合特定领域或上下文要求，如技术写作或行业报告。

自动化提示工程与DSPy工具

自动化提示工程的优势

自动化提示工程利用AI工具生成、优化提示，减少人工工作量。它在处理复杂提示或大量信息时尤为高效，能够自动化试错过程，帮助团队专注于高级优化。

好处

• 加速迭代：快速测试多种提示变化。
• 提升提示质量：通过持续反馈优化提示。
• 减少手动工作量：自动生成和测试提示，节省时间。

使用DSPy进行提示工程

DSPy（声明性标准提示）通过自动化和标准化提示创建简化了提示工程流程。开发者可以以声明方式定义提示，DSPy根据预定义规则生成优化提示，从而显著提高效率。

DSPy的特点

• 标准化提示创建：通过模板和规则确保一致性。
• 加快迭代速度：减少对提示写作专业知识的依赖。

如何在不影响生产环境的情况下管理提示

有效管理提示是确保生产环境中LLM输出质量和可靠性的关键。以下是一些最佳实践：

1. 集中式提示库

建立一个集中式提示库，存储经过验证的提示，便于团队共享和复用。

实施方法

• 创建分类清晰、易于搜索的提示库。
• 为每个提示添加元数据（如用例、成功率等）。

好处

• 提高项目间的一致性。
• 促进团队知识共享。

2. 提示版本控制

通过版本控制跟踪提示的更改历史，必要时回滚到早期版本。

实施方法

• 记录提示的修改历史及其原因。
• 维护变更日志，清晰记录更新时间和责任人。

好处

• 提供清晰的提示演变记录。
• 确保在需要时轻松回滚。

3. 性能指标监控

定期评估提示性能，识别需要优化的提示。

实施方法

• 设置性能指标（如响应准确性、用户满意度）。
• 使用仪表板可视化提示性能变化。

好处

• 数据驱动的决策支持。
• 及时发现需要调整的趋势。

通过采用上述提示工程实践并结合自动化工具，开发者可以充分挖掘LLM的潜力，确保应用程序始终保持高效和相关性。

原文链接: https://portkey.ai/blog/the-complete-guide-to-prompt-engineering