解锁LLM潜能：掌握高效Prompt Engineering技巧

前言

在智能科技日新月异的发展浪潮中，大型语言模型（LLM） 已跃升为创新领域的核心推手，它们不仅在解答疑问上展现非凡才能，更在创作、解析乃至深度理解层面彰显出前所未有的潜力。而这一系列潜能的充分释放，其背后的秘密武器正是Prompt Engineering——一门专注于构建高效指令以精准引导模型输出的技艺。本文旨在为您深入浅出地剖析Prompt Engineering的核心理念与实践策略，铺设一条直达LLM高效应用的捷径。
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Prompt Engineering基础

1. Prompt的定义与作用

Prompt，作为人与模型交互的媒介，在LLM应用领域扮演着至关重要的角色。它不仅是问题或请求的载体，更是塑造对话场景、指引模型行为的蓝图。精心设计的Prompt能够显著提升模型的理解精度与生成内容的相关性，是通往精确交流的不二法门。

2. 设计原则：明晰性、详实性与导向性

明晰性：Prompt应直截了当，避免模糊不清，确保模型能直接洞悉用户的真正意图。采用通俗易懂的语言，减少不必要的复杂性，使信息传达更为直接。
详实性：提供丰富的背景信息与细节，帮助模型锚定讨论的特定领域或情境。尤其在涉及具体知识领域时，时间、地点、人物等信息的加入能显著提高答案的精准度。
导向性：通过构建逻辑清晰的指令框架或提问方式，为模型设定思考路径。利用条件句、假设情景等高级策略，可激发模型的创造力与多角度分析能力。

3. 高级设计技巧

范例融入：在Prompt中嵌入实例，特别是需要模型模仿特定风格或格式时，较长的、含有示例的Prompt往往能取得更佳效果。
格式明确：对于需要特定输出格式的任务，务必在Prompt中清晰界定，包括展示基础模板，以指导模型遵循正确的格式输出。
分步引导：面对复杂需求，不妨将任务拆解为一系列简明指令，先从基础入手，逐步深化至最终目标，实现由简至繁的平滑过渡。
反馈迭代：实践操作中，依据模型的初次反馈不断微调Prompt，形成一个“Prompt-评估-调整”的闭环，直至达到理想效果。

通过上述原则与技巧的灵活运用，Prompt Engineering使我们能够精准解锁LLM的浩瀚潜能，成为智能时代沟通与创新的有力工具。

Prompt Engineering的基础构建于对模型特性的深刻理解之上，通过精细设计的Prompt，我们得以解锁LLM的无限潜能。掌握上述原则与技巧，是在人工智能时代高效沟通与创新的必备钥匙。

安全处理API密钥

在使用大数据模型时，我们需要注意API密钥的安全问题。我们不希望我们的代码中展示我们的API密钥。因此，我们可以通过dotenv 将 .env 中的变量添加到环境变量对象之中。之后代码中需要使用API密钥时只需要使用环境变量而不是具体信息，确保了安全性。接下来将展示如何编写.env文件和如何创建环境变量。

# openai
OPENAI_API_KEY=*********************

// require , node里面的模块化里的关键字, 引入模块
// 从本地node_modules 引入openai模块，OpenAI
// dotenv将.env中的变量添加到环境变量对象之中
require('dotenv').config();
// 环境变量
const OpenAI = require('openai');

Prompt Engineering实战案例

案例剖析

精炼总结：通过精心设计的Prompt，要求模型将大段文本精髓提炼成一句话，凸显了Prompt Engineering在信息浓缩方面的高效性。
风格延展：设定对话场景，要求模型沿袭特定风格回应，证明了通过精准Prompt，LLM不仅理解任务要求，还能维持对话的连贯性和风格一致性，体现了其在自然语言生成上的灵活性。

接下来是代码展示：

require('dotenv').config();
const OpenAI = require('openai');

const client = new OpenAI({
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
    baseURL:'https://api.chatanywhere.tech/v1'
})

const getChatResponse = async function (model, prompt) {
    const response = await client.chat.completions.create({
        model: model,
        // 提供的信息的条数
        //n: 2,
        messages: [
            {
                role: 'user',
                content: prompt
            }
        ]
    })
    // choices 表示大模型提供给你的答案数组(大模型给你选择的机会)
    return response.choices[0].message.content;
}

async function main () {
    // es6的模板字符串，比''" "可以动态解析， 可以支持多行 特别适合详细的设置prompt
    let text = `
    您应该提供尽可能清晰、具体的指示,以表达您希望模型执行的任务\
    这将引导模型朝向所需的输出，并降低收到无关或不正确响应的可能性。\
    不要将写清晰的提示词与写简短的提示词混淆。\
    在许多情况下，更长的提示词可以为模型提供更多的清晰度和上下文信息，从而导致更详细和相关的输出。
    `

    //使用三个反引号括起来展现了prompt设计原则的清晰性
    let prompt = `
    把用三个反引号括起来的文本总结成一句话。
    \`\`\`${text}\`\`\`
    `

    const response1 = await getChatResponse('gpt-3.5-turbo', prompt)
    console.log(response1);

    let prompt2 = `
    您的任务是以一致的风格回答问题。

    <孩子>: 教我耐心。

    <祖父母>: 挖出最深峡谷的河流源于一处不起眼的泉眼；最宏伟的交响乐从单一的音符开始；最复杂的挂毯以一根孤独的线开始编织。

    <孩子>: 教我韧性。
    `

    const response2 = await getChatResponse('gpt-3.5-turbo', prompt2)
    console.log(response2);
}

main();

以下是LLM提供给我们的答案：

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这些案例生动展示了如何通过Prompt Engineering的策略，解锁LLM的巨大潜能，不仅在内容创造上，也在风格模仿和信息提取方面展现了其强大能力。随着技术的演进，Prompt Engineering将持续作为开启LLM无限可能的金钥匙，引领我们探索人工智能领域的更多可能性。

总结

Prompt Engineering作为解锁大型语言模型（LLM）潜力的关键工具所扮演的核心角色。通过本文的探讨，我们不仅理解了Prompt的定义、设计原则及其在确保模型输出的清晰性、准确性和相关性上的重要性，还掌握了提升Prompt效果的高级策略，包括利用示例引导、明确格式要求、分层次逐步深入以及建立反馈迭代机制。安全实践方面，我们认识到了妥善管理和保护API密钥的必要性，以及通过环境变量实现这一目标的实践方法。

通过深入分析两个具体案例，我们直观感受到了Prompt Engineering如何在实践中促进LLM展现出强大的内容总结能力和风格一致性维持，这不仅验证了其在信息提炼和创造性生成上的高效，还突显了其在维护对话连贯性和个性化需求上的灵活性。

总之，Prompt Engineering不仅是技术实现上的艺术，更是理解与驾驭现代语言模型，推动人工智能应用向前发展的重要思维方式。随着技术的不断演进和应用场景的日益广泛，掌握并不断优化Prompt Engineering技能，将成为未来在智能化转型浪潮中乘风破浪、开拓创新的关键所在。通过持续探索和实践，我们期待看到更多利用LLM解决复杂问题、创造新价值的创新实例，共同见证人工智能技术为社会带来的深刻变革与无限可能。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

大模型 AI 能干什么？
大模型是怎样获得「智能」的？
用好 AI 的核心心法
大模型应用业务架构
大模型应用技术架构
代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
提示工程的意义和核心思想
Prompt 典型构成
指令调优方法论
思维链和思维树
Prompt 攻击和防范
…

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

为什么要做 RAG
搭建一个简单的 ChatPDF
检索的基础概念
什么是向量表示（Embeddings）
向量数据库与向量检索
基于向量检索的 RAG
搭建 RAG 系统的扩展知识
混合检索与 RAG-Fusion 简介
向量模型本地部署
…

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

为什么要做 RAG
什么是模型
什么是模型训练
求解器 & 损失函数简介
小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
Transformer结构简介
轻量化微调
实验数据集的构建
…

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

硬件选型
带你了解全球大模型
使用国产大模型服务
搭建 OpenAI 代理
热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
大模型的私有化部署
基于 vLLM 部署大模型
案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
部署一套开源 LLM 项目
内容安全
互联网信息服务算法备案
…

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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