在人工智能迅猛发展的当下，与 AI 的有效交互成为关键。Google 发布的 AI 提示词工程白皮书，犹如一座灯塔，为我们照亮从基础到高级技巧及实践的探索之路。
这份白皮书开篇点明提示词工程的核心地位，它是设计高质量提示，引导大语言模型（LLM）产出精准输出的过程。作为 AI 模型预测输出的输入，文本提示的效力受诸多因素左右，涵盖模型本身、训练数据、配置，以及用户的用词、风格、结构和上下文等，这注定了提示词工程是一个不断迭代优化的过程。
深入白皮书，一系列基础提示技巧映入眼帘。零样本提示简洁直接，仅需清晰描述任务，就能引导模型执行，如 “将电影评论分类为积极、中立或消极。评论：……”，让模型迅速对评论情感倾向做出判断。少样本提示则更进一步，通过提供一个或多个示例，为模型完成任务提供参照，例如在解析披萨订单时，给出多个不同订单示例，帮助模型掌握订单信息提取规律，极大提升任务完成的准确性、风格和语气与用户期望的契合度。
引导提示层面同样精彩。系统提示为模型设定任务目标与整体背景，像指定输出格式为 JSON，让模型输出更具规范性；角色提示赋予模型特定身份，使其生成内容贴合该身份特点，如让模型以资深影评人的身份撰写电影评论；上下文提示提供与任务相关的特定细节或背景信息，辅助模型生成更精准、关联紧密的回答，比如在讨论历史事件时，补充事件发生的时代背景，助力模型给出更全面深入的解读。
面对复杂任务，优化提示技巧大显身手。步骤回溯提示让模型先思考相关一般性问题，再着手解决具体任务，提升回答准确性；思维链提示促使模型生成中间推理步骤，增强推理能力，尤其结合少样本提示时效果更佳；自一致性提示通过采样和多数投票，生成多样推理路径并筛选出最一致答案，保证回答的准确连贯；思维树提示使模型能同时探索多个推理路径，在处理复杂任务时优势尽显；ReAct 提示则巧妙结合自然语言推理与外部工具，模仿人类解决问题的方式，拓宽模型应用边界。
白皮书还着重强调了最佳实践。提供示例让模型有例可循，简洁设计避免信息冗余，明确输出要求使模型清楚目标，优先使用指令而非约束防止模型困惑，控制最大 token 长度精准配置输出，使用变量避免重复劳动，尝试不同输入格式和写作风格挖掘模型潜力，混合少样本分类任务中的类别提升分类准确性，适应模型更新紧跟技术发展，尝试不同输出格式满足多样需求，与其他提示工程师合作交流经验，记录提示尝试过程以便总结优化。
Google 的 AI 提示词工程白皮书，为开发者、研究者和 AI 爱好者呈上了一本全面且实用的指南，助力我们在 AI 交互领域不断精进，充分挖掘 AI 的无限潜能，让 AI 更好地服务于工作与生活。
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