prompt
过去一年，几乎所有人都在“学 Prompt”。
但一个残酷的事实是：大多数人，从一开始就理解错了 Prompt。
他们以为 Prompt 是——
“怎么跟 AI 说话更礼貌一点”、
“多写几句，它就更聪明一点”。
但真相恰恰相反。
Prompt 不是“对话艺术”，而是对概率引擎的工程化约束。一、先搞清一个底层事实：LLM 根本不“理解问题”
大语言模型（LLM）本质上是什么？
不是思考者，不是搜索引擎，更不是智能体。
它的核心机制只有一句话：
根据已有上下文，预测下一个最可能出现的 token。
这意味着什么？
- 它不会“回头检查逻辑”
- 一旦前面走错，后面只会“编一个更像真的解释”
- 它不追求正确，只追求概率最大
所以：
Prompt 从来不是问题，而是一组“约束条件” 用来压缩模型的搜索空间，把它“逼”到你想要的结果附近。二、Prompt 的技术层级：从“碰运气”到“可控工程”
真正专业的 Prompt，并不是一句话写得多漂亮，而是结构层级是否正确。
第一层：核心技术 —— In-Context Learning（上下文学习）
这是 Prompt 的地基。
1️⃣ Zero-Shot（零样本）
- 定义：不给任何示例，直接下指令
- 现实效果：高度模糊、不稳定
适合什么？
- 创意写作
- 发散型内容
不适合什么？
- JSON、表格、规则输出
- 严格业务场景
一句话总结：
这是“碰运气模式”。
2️⃣ One-Shot / Few-Shot（单样本 / 少样本）
- 给 1～5 个输入 → 输出示例
- 不改模型权重，但强烈约束当前生成轨迹
为什么极其有效？
因为 LLM 更擅长“模仿模式”， 而不是“理解抽象规则”。
三个示例，
胜过一整段格式说明。
第二层：推理技术 —— 管理模型的“计算过程”
LLM 的推理有一个致命缺陷：
一旦早期犯错，无法修正，只能硬编下去。
于是，推理型 Prompt 出现了。
1️⃣ Chain-of-Thought（思维链）
- 强制模型先写“中间推理过程”
- 再给最终答案
重点理解一句话：
CoT 不是让模型“更聪明”， 而是把计算摊平到更长的 token 序列上。
效果：
- 降低“过早下结论”的概率
- 把推理阶段和回答阶段拆开
2️⃣ Self-Consistency（自一致性）
- 同一个问题，多次生成 CoT
- 多数投票选结果
这不是玄学，而是工程思想：
过滤随机噪声，逼近模型最稳定的状态。
不仅适合数学题，
在情感分析、分类判断中同样有效。
3️⃣ Tree-of-Thought（思维树）
- 同时探索多条“思路分支”
- 丢弃死路，保留优解
关键认知：
真正的 ToT，无法靠一句 Prompt 实现 它需要外部控制循环（类似 BFS / DFS）
“假装三个专家讨论”，只是模拟，不是本质。
第三层：Prompt 不再是一句话，而是一个系统
当任务复杂到一定程度，Prompt 会升级为交互架构。
1️⃣ Prompt Chaining（提示链）
- 把复杂任务拆成多个子步骤
- 避免“前面的指令，被后面的 token 覆盖”
本质：
防止上下文漂移（Context Drift）
2️⃣ ReAct（Reason + Act）
流程非常清晰：
Thought → Action（调用工具） → Observation → Answer
它解决了一个关键问题：
模型知识是冻结的，但世界是实时变化的
ReAct 把 LLM 和现实世界“接上电”。
三、不同领域，Prompt 约束完全不同
1️⃣ 代码 Prompt
- 高度刚性
- 常用In-filling（只生成中间部分）
- 防止语法崩坏
2️⃣ 多模态 Prompt
- 文本 + 图像 / 音频
- Prompt 的作用是：告诉模型该信谁、优先用哪种模态
真正的 Prompt Engineering，一定有反馈闭环。
1️⃣ Prompt Ablation（消融实验）
- 删掉某个 Prompt 组件
- 看效果是否真的下降
目的只有一个：
干掉“心理安慰型指令”
2️⃣ Injection Testing（注入攻击测试）
- 用恶意输入测试 Prompt
- 确保系统指令 > 用户指令
这是工程，不是写作。
五、几个必须分清的概念（非常重要）
- RAG 不是 Prompt 技术它是数据检索架构，Prompt 只是容器
- Agent 不是 Prompt 技术它是调度与控制系统，Prompt 是执行单元
用示例锁定模式，用推理控制路径，用结构对抗概率。
Prompt 工程的终极目标，从来不是“说服 AI”，而是：
让人类意图，精确对齐一个自回归概率系统。
当你开始把 Prompt 当成“系统设计”，
而不是“说话艺术”，
你就已经成为那10%的高手。
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