书籍摘要

《Prompt Engineering》是由 Lee Boonstra 编著的一本专注于提示工程技术的白皮书，于 2025 年 2 月出版。本书由多位内容贡献者和技术编辑共同完成，包括 Michael Sherman、Yuan Cao、Erick Armbrust 等行业专家，旨在帮助读者深入理解如何设计和优化用于大型语言模型（LLM）的提示（prompt），以提高模型的输出质量和效率。

书籍内容概述

引言

本书开篇介绍了提示工程的重要性。作者指出，尽管任何人都可以编写提示，但设计出高效的提示却是一项复杂的任务。提示的效力受到多种因素的影响，包括所使用的模型、模型的训练数据、配置、措辞、风格、结构和上下文等。因此，提示工程是一个迭代过程，不恰当的提示可能导致模型输出模糊或不准确的结果。

提示工程技术

书中详细探讨了提示工程技术的核心概念。大型语言模型（LLM）本质上是一个预测引擎，它通过输入的文本序列预测下一个标记（token）。提示工程的目标是设计高质量的提示，以引导 LLM 生成准确的输出。作者强调，这一过程需要不断调整和优化，包括提示的长度、写作风格和结构，以适应特定的任务需求。

LLM 输出配置

在讨论 LLM 输出配置时，书中指出，选择合适的模型配置对于提示工程至关重要。输出长度、采样控制（如温度、top-K 和 top-P）等设置都会影响模型的输出质量和计算成本。例如，较低的温度值会使模型输出更确定性，而较高的温度值则会增加输出的多样性和随机性。通过合理配置这些参数，可以优化模型的输出效果。

提示技术

书中介绍了多种提示技术，包括零样本提示（zero-shot）、单样本提示（one-shot）和少样本提示（few-shot）。零样本提示是最简单的类型，仅提供任务描述和起始文本；而单样本和少样本提示则通过提供示例来帮助模型更好地理解任务要求。此外，书中还探讨了系统提示、角色提示和上下文提示等技术，这些技术通过为模型设定特定的角色、背景或目的，进一步指导模型生成符合要求的文本。

高级提示技术

除了基础的提示技术，本书还介绍了几种高级提示技术，如“后退一步”提示（step-back prompting）、思维链（Chain of Thought, CoT）、自我一致性（self-consistency）和思维树（Tree of Thoughts, ToT）。这些技术通过引导模型进行更深入的推理和探索，提高了模型在复杂任务中的表现。例如，思维链技术通过生成中间推理步骤来帮助模型生成更准确的答案；而自我一致性技术则通过多次采样和多数投票来选择最一致的答案。

自动化提示工程

书中还探讨了自动化提示工程（Automatic Prompt Engineering, APE）的概念。这种方法通过让模型生成更多的提示变体，并通过评估和选择最佳提示，进一步优化提示的质量。这一过程不仅减少了人工干预，还能提高模型在各种任务中的性能。

代码提示

《Prompt Engineering》还特别关注了代码提示的应用。作者展示了如何使用 Gemini 模型生成代码、解释代码、翻译代码以及调试和审查代码。通过这些示例，读者可以了解到如何利用 LLM 的能力来提高编程效率和质量。

最佳实践

书中最后总结了提示工程的最佳实践，包括提供示例、保持提示的简洁性、明确指定输出要求、使用指令而非约束、控制最大标记长度、使用变量以及实验不同的输入格式和写作风格等。这些最佳实践为读者提供了实用的指导，帮助他们在实际应用中更好地设计和优化提示。

结语

《Prompt Engineering》是一本全面且深入的提示工程指南，适合希望利用大型语言模型进行高效文本生成和任务处理的开发者、研究人员和爱好者。通过丰富的示例和实用的技术指导，本书为读者提供了宝贵的资源，帮助他们掌握提示工程的关键技巧，并在实际应用中充分发挥 LLM 的潜力。