提示工程（Prompt Engineering）是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型（Large Language Model, LLM）用于各场景和研究领域。 掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。
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基本概念
Prompt Engineering 是一门新兴学科，旨在通过设计和优化提示词，使大语言模型（LLMs）更高效地完成各种任务（如问答、数学推理等）。其核心在于理解模型能力与限制，并通过提示技巧增强输出质量。
提示工程不仅仅是关于设计和研发提示词。它包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。提示工程在实现和大语言模型交互、对接，以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示工程来提高大语言模型的安全性，也可以赋能大语言模型，比如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型能力。
关键技术
零样本提示（Zero-shot）：模型未训练过但能完成任务。
少样本提示（Few-shot）：提供示例引导模型输出。
思维链提示（Chain-of-thought）：分解复杂任务为步骤推理。
应用场景
研究领域：提升模型在复杂任务中的表现。
开发领域：设计与模型交互的稳定技术。
安全增强：通过提示减少模型偏见或错误。
