培训包含哪些AI提示词工程技巧

以下是AI提示词工程培训中涵盖的核心技巧，综合多篇行业资料整理为结构化框架，分为基础认知、进阶交互、高阶工程三个层级，帮助用户系统掌握与大模型高效协作的方法：

🔍 一、基础认知层：精准表达需求

明确性原则

避免模糊描述（如“写点文案”），替换为具体指令（例：“生成300字充电宝文案，突出超级快充和便携性”）

关键要素拆解：角色（Role）+目标（Objective）+约束（Constraints）（如“作为科技专栏作者，为创业新人写融资指南”）

上下文嵌入

补充任务背景（如“本文面向复古游戏博客读者，需推荐3个怀旧主题”）提升输出相关性

示例驱动（Few-Shot）

提供1-3个样例引导模型模仿风格格式（如先给影评模板，再要求生成新影评）

⚙️ 二、进阶交互层：优化生成逻辑

思维链（Chain-of-Thought）

要求分步推理（例：“请逐步推导复利公式”）解决复杂问题，避免跳跃性错误

角色代入（Role Prompting）

定义模型身份（如“扮演硅谷创业导师”），使输出更贴合专业场景

动态约束控制

限定输出格式/长度/语气（如“用JSON输出，200字内，正式语气”）

🛠️ 三、高阶工程层：系统化解决方案

自洽性优化（Self-Consistency）

多次生成答案并投票选择高频结果，提升可靠性（适用于关键决策场景）

ReAct框架

结合推理+工具调用（如先分析问题，再调用搜索API获取实时数据）

元提示工程

训练AI自行生成提示词（如用CO-STAR框架构建自动化提示工具）

上下文压缩技术

超长对话时动态总结历史记录或启用嵌入搜索，突破token限制

💡 实践建议（培训延伸内容）

迭代调优：首次输出不理想时，调整关键词或补充细节重新生成

工具化沉淀：建立个人提示库（如邮件润色/代码调试模板）提升复用效率

伦理意识：设计提示时规避偏见诱导，明确禁用内容边界

以上技巧均来自知名企业白皮书6、工程师实战案例5及学术指南1如需完整工具链（如提示词自动化生成器），可参考5中的Coze平台链接；深入伦理框架请查阅