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。
提示工程是一门经验科学，涉及迭代和测试提示以优化性能。在提示工程周期中花费的大部分精力实际上并不是在编写提示上。相反，大部分提示工程时间都花在开发一组强大的评估上，然后针对这些评估进行测试和迭代。
提示工程的生命周期包括以下几个步骤：
设计初步提示：制定一个初步的提示，概述任务定义、良好响应的特征，以及模型所需的任何上下文。理想情况下，应该添加一些规范输入和输出的示例供模型参考。这个初步提示将作为改进的起点。 测试提示：使用初步提示将测试用例输入到模型中。仔细评估模型的响应与预期的输出和成功标准是否一致。使用一致的评分标准，无论是人工评估、与答案标准的比较，甚至是基于评分标准的模型判断的另一个实例。关键是要有一种系统性的评估性能的方式。 优化提示：根据评估结果，对初步提示进行修改和优化。这可能涉及调整提示的内容、结构或格式，以提高模型的性能和准确性。 验证和部署：经过优化的提示需要进行验证和部署。验证包括对模型在不同数据集和任务上的性能进行评估，以确保提示的有效性和泛化能力。部署则涉及将提示集成到实际应用中，以实现对用户的服务。总之，提示工程是一种通过设计和优化输入提示来引导 AI 模型生成特定输出或执行特定任务的方法。它是 AI 模型开发和优化过程中的一个重要环节，对于提高模型的性能和准确性具有重要意义。
