“提示工程（Prompt Engineering）”是使用大模型（如 GPT、Claude、Gemini、文心等）时最核心、最具影响力的能力之一。
它决定了模型能否正确理解你的意图、输出高质量内容、甚至具备“专家级”行为。

下面我会系统讲清楚：

一、提示工程的定义

提示工程（Prompt Engineering） 是一种设计与优化输入提示（Prompt）的方法，使大语言模型在没有修改参数的前提下，以最符合预期的方式工作。

换句话说：
模型是“通才”，但提示（Prompt）让它变成“专家”。

二、为什么提示工程很重要？

大语言模型并不是在“理解你的问题”，
而是在根据提示的文字模式预测最可能的输出。

所以：

• 你写的提示词 = 你在引导模型进入一个「思维空间」
• 提示越清晰、结构越好，模型输出越稳定、专业、准确

📘 举个例子：

❌ 普通提示：
写一篇关于人工智能的文章。

✅ 优化提示：
你是一名科技专栏作者，请写一篇1000字的文章，主题是“人工智能如何改变制造业”，
要求：
- 开头用一个真实案例引入；
- 中间分析3个具体变化；
- 最后提出未来趋势预测；
- 用正式中文风格。

➡ 输出质量差异巨大。

三、Prompt 典型构成

一个优秀的 Prompt 并不是一句话，而是一个结构化的“指令框架”，让大模型在上下文中理解 角色 → 任务 → 信息 → 输出要求。

Prompt 的典型构成（五大核心组成部分）

可以总结为一句公式：

🧩 Prompt = Role + Task + Context + Input + Output Instruction

即：

角色指令 + 任务目标 + 背景上下文 + 输入内容 + 输出要求

下面逐一说明 👇

1️⃣ 角色设定（Role）

让模型“进入身份”，以特定视角思考问题。
角色越具体、专业性越强，输出越稳定。

示例：

你是一名拥有10年经验的数据分析师。

你是一名专业的心理咨询师，善于用共情的方式引导对话。

🧠 作用：约束模型语气、知识领域与推理方式。

2️⃣ 任务说明（Task）

告诉模型要做什么、目标是什么。
任务描述越明确、越具体，模型越容易对齐预期。

示例：

请分析以下销售数据的趋势，并给出3条改进建议。

请将下面的英文邮件翻译成正式的中文商务语气。

🧠 作用：确定模型要执行的“动作类型”。

3️⃣ 背景或上下文（Context）

提供模型所需的知识、资料、样例或场景。
在 RAG 或业务场景中尤其重要。

示例：

以下是公司2024年第一季度销售报告摘要：
- 北区销售增长15%
- 南区下降8%

或者：

以下是用户的购买记录和客服聊天记录。

🧠 作用：让模型具备必要的信息，不再“胡编”。

4️⃣ 输入内容（Input）

这是 Prompt 的动态部分，即用户的实际问题或任务输入。
在系统化提示模板中，通常是一个变量，如：

用户输入：{{user_query}}

示例：

输入：请帮我解释“检索增强生成（RAG）”的原理。

🧠 作用：模型基于任务和上下文处理该输入。

5️⃣ 输出要求（Output Instruction）

明确告诉模型怎么输出：格式、语气、语言、长度、结构等。
这一步非常关键，会极大影响结果质量与一致性。

示例：

请以 Markdown 格式输出，包含标题、小节和项目符号。


回答控制在200字以内，用正式中文语气。


输出格式：
1. 问题分析
2. 解决方案
3. 建议总结

🧠 作用：控制输出可读性、结构化、稳定性。

完整的 Prompt 模板示例

以下是一个完整的、典型结构化 Prompt 模板：

[角色设定]
你是一名经验丰富的商业顾问，擅长市场趋势分析。

[任务说明]
请根据以下输入数据，撰写一份市场趋势分析报告。

[上下文]
背景：我们正在评估智能家居市场的潜力。

[输入内容]
数据：
- 2024年市场规模增长 25%
- 中国与东南亚增长最显著
- 用户偏好：语音助手、节能控制系统

[输出要求]
1. 输出一份结构化分析报告；
2. 包含三个部分：市场概况、增长驱动因素、风险与建议；
3. 报告长度约 500 字；
4. 使用正式商务语气。

✅ 输出结果将是一份结构清晰、内容严谨的商业分析报告。
❌ 如果只写一句“分析一下智能家居市场”，模型输出就会随机、片面。

Prompt 构成的可视化结构图

┌────────────────────────────────────────────┐
│               Prompt 结构示意              │
├────────────────────────────────────────────┤
│ ① Role（角色设定）                        │
│    → 你是谁？以什么身份完成任务？         │
│                                            │
│ ② Task（任务说明）                        │
│    → 要做什么？目标是什么？               │
│                                            │
│ ③ Context（背景上下文）                   │
│    → 提供的相关信息或知识来源？           │
│                                            │
│ ④ Input（输入内容）                       │
│    → 当前需要处理的具体问题？             │
│                                            │
│ ⑤ Output Instruction（输出要求）          │
│    → 输出格式、语气、长度、结构？         │
└────────────────────────────────────────────┘

在不同场景下的 Prompt 构成差异

可编程化 Prompt（Template 形式）

在企业或产品中，我们常会将 Prompt 模板化，例如：

PROMPT_TEMPLATE = """
你是一名{role}。
任务：{task}
背景信息：
{context}

用户问题：
{input}

输出要求：
{output_instruction}
"""

然后在代码中注入变量：

prompt = PROMPT_TEMPLATE.format(
    role="专业技术顾问",
    task="解释给定的技术原理",
    context="该原理来自公司内部AI引擎文档",
    input="请解释RAG的工作机制。",
    output_instruction="用通俗易懂的语言，限制在150字内。"
)

总结：Prompt 的五要素口诀 🧭

“定角色，明任务；给上下文，看输入；定格式，控输出。”