Prompt 工程是一种设计和优化输入 prompt 的实践，旨在引导大型语言模型 (LLM) 产生所需的输出。它涉及以一种使模型的行为与特定目标对齐的方式构建指令、问题或上下文。对于开发者而言，这意味着精心设计输入以提高模型响应的相关性、准确性或格式。例如，“用三个要点总结这篇文章”这样的 prompt 比“告诉我关于这篇文章的内容”更有效，因为它提供了明确的指导。目标是最大限度地减少歧义，并在不需要重新训练或微调的情况下引导模型的推理过程。
有效的 Prompt 工程通常依赖于诸如提供示例、指定输出格式或将任务分解为多个步骤等技术。例如，如果开发者希望 LLM 生成 Python 代码，则 prompt 可能包括一个示例输入-输出对，或明确声明“编写一个对列表进行排序并以相反顺序返回列表的函数。使用 Python 并包含注释。” 另一种方法是“思维链”prompt，即要求模型逐步解释其推理过程。这对于调试或确保逻辑与预期一致非常有用。此外，可以调整诸如温度（控制随机性）或最大 token 数（限制输出长度）之类的参数来优化结果。这些策略有助于根据特定的用例定制模型的行为，例如生成 API 文档或验证用户输入。
Prompt 工程中的挑战包括平衡特异性和灵活性以及解决边缘情况。细微的措辞变化——例如使用“list”而不是“describe”——可能会导致截然不同的输出。测试和迭代至关重要。开发者可以使用 A/B 测试来比较 prompt 变体，或记录模型响应以识别模式。例如，“以 YYYY-MM-DD 格式从此文本中提取日期”这样的 prompt 如果输入缺少日期，则可能会失败，因此添加回退条件（“如果不存在日期，则返回 'None'”）可以提高稳健性。协作和文档也很重要：团队通常维护一个有效 prompt 的存储库，用于执行常见任务。通过将 prompt 视为模块化、可重用的组件，开发者可以简化工作流程并将 LLM 适应于数据解析、聊天机器人或代码生成等实际应用。