AI提示工程学习：从零构建高效提示策略的实战指南

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以下是新手在提示工程中常见的三个错误案例及其导致的问题：

模糊指令 ：例如 ” 写一篇关于科技的文章 ”。这种提示过于宽泛，可能导致模型生成内容偏离预期主题或缺乏重点。
缺少上下文 ：如 ” 总结这篇文章 ” 而没有提供具体文章内容。这会导致模型无法做出有意义的响应。
过度复杂的单次提示 ：试图在一个提示中塞入多个任务要求，如 ” 写一首诗，然后翻译成法语，最后分析其韵律 ”。这种提示往往导致模型遗漏部分要求或产生混乱的输出。

有效的指令应具备以下特点：

明确具体
包含必要约束条件
使用模型熟悉的指令格式

上下文管理包括：

提供足够的背景信息
控制上下文长度以避免 token 超限
合理安排上下文的位置（前置或后置）

输出约束可通过以下方式实现：

指定输出格式（如 JSON、Markdown）
限定输出长度
定义输出风格或语气

零样本提示 ：适用于简单明确的任务，不需要示例，如 ” 将以下句子翻译成法语：…”
少样本提示 ：适用于复杂或特定领域的任务，提供 2 - 5 个示例能显著提高模型表现

from langchain import PromptTemplate

# 定义基础提示模板
base_template = """
根据以下上下文回答问题：上下文：{context}
问题：{question}
答案："""

# 创建 PromptTemplate 实例
prompt = PromptTemplate(input_variables=["context", "question"],
    template=base_template
)

# 使用示例
context = "AI 提示工程是优化模型输入以获得更好输出的过程"
question = "什么是 AI 提示工程？"

# 格式化提示
formatted_prompt = prompt.format(context=context, question=question)
print(formatted_prompt)

try:
    # 检查 token 长度
    if len(formatted_prompt.split()) > 2000:  # 假设模型限制 2000token
        raise ValueError("提示过长，请精简内容")

    # 添加性能优化：缓存常用提示
    from functools import lru_cache

    @lru_cache(maxsize=100)
    def get_cached_prompt(context, question):
        return prompt.format(context=context, question=question)

except Exception as e:
    print(f"提示处理出错: {str(e)}")