内容纲要
一、提示工程的核心定义
提示工程就是通过设计输入（Prompt）来影响大模型的输出行为。
大模型（LLM）是一个条件概率分布函数：
$$
P(\text{输出}|\text{输入}, \text{上下文}, \theta)
$$
其中，输入（Prompt）就是对模型条件的约束，好的 Prompt 可以让模型在庞大的知识空间里聚焦到期望的结果。
二、提示工程的基本原理
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大模型的本质是“条件语言建模”
- 训练目标：预测下一个 Token。
- 提示的作用：给定一个起始条件，引导模型在概率分布中“走正确的路径”。
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提示影响的三个核心维度
- 上下文引导（Contextual Guidance）：你输入的描述会影响模型调用到的“潜在知识”。
- 格式约束（Format Constraint）：用明确的结构/规则（JSON、表格、代码框）强制模型输出标准化结果。
- 任务分解（Decomposition）：复杂任务通过逐步提示，减少模型“走偏”的可能。
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语言表述的敏感性
- 模型对不同词语、顺序、长度都敏感。
- 比如：“请写一篇文章” vs “请用 Markdown 写一篇 2000 字的文章，包含标题、摘要、正文、参考文献”。
- 第二种更能收敛到正确输出。
三、常见提示工程技巧
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角色设定（Role Prompting）
- 让模型“扮演某个角色”，缩小输出风格范围。
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示例：
你是一名资深 Java 架构师，请为我设计一个高并发电商秒杀系统的架构。
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思维链提示（Chain-of-Thought Prompting, CoT）
- 让模型显式输出推理步骤，提升复杂任务正确率。
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示例：
请逐步推理并给出最终答案。
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少样本 / 多样本提示（Few-shot / Many-shot Prompting）
- 提供示例，帮助模型学习模式。
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示例：
输入：1+1 输出：2 输入：2+3 输出：5 输入：7+9 输出：
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自洽性提示（Self-Consistency）
- 让模型多次生成答案，再通过投票或聚合选择结果，降低随机性。
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ReAct（Reason + Act）
- 结合思考（Reasoning）与工具调用（Action），是 Agent 机制的基础。
四、架构设计中的提示工程
在系统层面，提示工程并不是单点的，而是要设计提示链路和控制机制：
- 多阶段 Prompt：数据预处理 → 任务分解 → 子任务调用 → 聚合结果。
- 外部知识注入（RAG）：提示里嵌入检索的知识文档，保证输出可信。
- 模板化管理：提示抽象为参数化模板，支持不同场景复用。
示例架构：
flowchart LR
A[用户输入] --> B[Prompt 模板生成器]
B --> C[LLM调用]
C --> D{是否需要外部知识}
D -->|是| E[知识库RAG检索]
E --> F[重新构造Prompt]
D -->|否| F
F --> G[LLM输出结果]五、Java & Python 简单 Demo
Java 调用示例（OpenAI API）
import com.theokanning.openai.service.OpenAiService;
import com.theokanning.openai.completion.chat.*;
import java.util.List;
public class PromptDemo {
public static void main(String[] args) {
OpenAiService service = new OpenAiService("YOUR_API_KEY");
ChatMessage system = new ChatMessage("system", "你是一名Java高级架构师。");
ChatMessage user = new ChatMessage("user", "请设计一个支持分布式事务的订单系统。");
ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
.model("gpt-4o")
.messages(List.of(system, user))
.build();
ChatCompletionResult result = service.createChatCompletion(request);
System.out.println(result.getChoices().get(0).getMessage().getContent());
}
}Python 调用示例
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")
messages = [
{"role": "system", "content": "你是一名Python数据科学专家。"},
{"role": "user", "content": "请写一个ETL数据清洗的代码示例，包含缺失值处理。"}
]
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=messages
)
print(resp.choices[0].message.content)六、总结
- 提示工程的本质：通过输入设计来操纵模型的输出分布。
- 原理：大模型是条件概率分布，Prompt = 控制条件。
- 方法：角色设定、思维链、Few-shot、ReAct、模板化。
- 工程化：结合 架构设计、RAG、模板管理，才能真正落地。
