提示工程（Prompt Engineering）是人工智能领域中，特别是在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）的上下文中，一个相对较新的概念。它涉及设计和优化输入提示（prompts），以引导AI模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。
提示工程的关键点包括：
精确性：通过精确的提示，可以提高AI模型输出的相关性和准确性。 创造性：提示工程需要创造性地思考如何构建问题或请求，以激发AI模型的特定能力。迭代：通常需要多次尝试和调整提示，以获得最佳结果。 上下文理解：提示需要包含足够的上下文信息，以便AI模型能够理解并执行所需的任务。提示词（Prompts）：
提示词通常指的是直接输入到AI模型中的问题、请求或指示，它们是提示工程的一部分。提示词可以非常简单，如“给我总结这篇文章的主要观点”，或者更复杂，如设计一个包含多个步骤和条件的复杂任务。
与提示工程的区别：
提示词是实际输入到AI系统中的具体文本，用以引导模型的输出。提示工程则是一个更广泛的概念，它不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化AI模型的效用和性能，而提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中，提示工程可能包括对AI模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。
