Prompt 工程入门

Prompt 工程是通过精心设计输入，让 LLM 可靠地完成任务的实践。每次交互有三个角色：

• User — 你自己
• Assistant — 模型
• System — 更大的 context 或世界观，塑造所有回复

关键参数

• Temperature — 越高，token 选择越随机
• Top_p — 核采样，候选池有多宽
• Max length — 限制输出，省 token、减漂移
• Stop sequences — 硬停止，控制长度
• Frequency / presence penalty — 减少重复，适合发散型输出

通常调 temperature 或 top_p，不要两个都拉满。

提示词构成

1. 指令 — 做什么
2. 数据 — 输入
3. 输出格式 — 期望的结构
4. 上下文 — 背景假设

原则

先简单，再迭代。明确说不要做什么（「推荐电影」vs「推荐电影但不要问个人信息」）。

常见场景

摘要、信息提取、问答、分类（带样例）、对话（身份设定很重要）、代码生成、推理（教模型走步骤——现代模型往往已内置 reasoning）。