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我如何掌握提示工程：從入門到精通的實戰指南

 

圖靈學院
科楠
2025-6-27

 

引言：我的提示工程學習之旅

 

    身為一個對人工智慧充滿好奇的學習者，我最近深入研究了一份關於Google提出的「提示工程」（Prompt Engineering）的專業報告。這份報告徹底改變了我對大型語言模型（LLM）的理解與應用方式。過去，我總認為與 AI 互動就是簡單地輸入問題，然後等待答案。然而，這份報告讓我明白，要讓 AI 真正發揮潛力，背後需要精密的「提示工程」技巧。這不僅僅是技術人員的專利，而是每個人都能掌握的關鍵能力。今天，我想與你分享我的學習心得，帶你一同探索提示工程的奧秘，並提供實用的技巧，幫助你成為提示大師。

 

一、什麼是提示工程？

 

    在報告中，我學到提示工程的核心概念。簡單來說，大型語言模型（LLM）就像一個預測引擎，它根據訓練數據預測下一個最有可能的詞元。我們輸入的「提示」（Prompt）就是引導模型產生特定輸出的關鍵。提示工程，就是設計高品質提示的過程，目的是引導 LLM 產生準確、相關且有用的結果。這個過程涉及不斷的嘗試、調整提示長度，並評估提示的寫作風格和結構，以適應不同的任務。一個設計不當的提示，可能導致模型給出模糊、不準確的回答，甚至阻礙其提供有意義的輸出。

 

這份報告特別強調，無論是使用 Google 的 Gemini、OpenAI 的 GPT、Anthropic 的 Claude，還是開源模型如 Gemma 或 LLaMA，提示都需要針對特定模型進行優化。除了提示本身，模型的配置參數也同樣重要，這些參數直接影響 LLM 的輸出行為。

二、掌握 LLM 輸出配置：精準控制 AI 回應

 

    報告中讓我印象深刻的一點是，除了提示內容，LLM 的輸出配置也扮演著關鍵角色。這些配置選項能幫助我們精準控制模型的行為，讓輸出更符合預期。我學到了以下幾個重要的配置參數：

 

1. 輸出長度（Output Length）

 

設定輸出長度，也就是模型生成回應的詞元數量，是一個重要的考量。生成更多詞元會增加 LLM 的計算量，可能導致回應時間變慢、能源消耗增加，進而提高成本。報告指出，縮短輸出長度並不會讓 LLM 的寫作風格更簡潔，它只是在達到限制時停止生成。因此，如果我需要簡短的輸出，除了設定長度限制，還需要精心設計提示來配合。

 

2. 採樣控制（Sampling Controls）：溫度、Top-K 與 Top-P

 

LLM 並非直接預測單一詞元，而是為每個可能的詞元分配一個機率。採樣控制就是決定如何從這些機率中選擇最終詞元的方法。其中，溫度（Temperature）、Top-K 和 Top-P（也稱為核採樣）是最常見的設定，它們共同控制生成文本的隨機性和多樣性。

 

• 溫度（Temperature）：這個參數控制詞元選擇的隨機程度。低溫設定（例如 0，即貪婪解碼）會讓模型傾向於選擇機率最高的詞元，產生更確定性的回應。高溫設定則會增加隨機性，產生更多樣化、甚至出乎意料的結果。我發現，當我需要創意輸出時，可以嘗試提高溫度；而當我需要精確、事實性的回答時，則應降低溫度。
• Top-K：Top-K 採樣會從模型預測機率最高的 K 個詞元中進行選擇。K 值越高，模型的輸出會越有創意和多樣性；K 值越低，輸出則會更受限制且更具事實性。當 Top-K 設定為 1 時，就等同於貪婪解碼。
• Top-P（核採樣）：Top-P 採樣會選擇累積機率不超過特定值 P 的詞元。P 值範圍從 0（貪婪解碼）到 1（包含 LLM 詞彙表中的所有詞元）。報告建議，要選擇 Top-K 或 Top-P，最好的方法就是親自實驗，看看哪種方法能產生我想要的結果。

 

3. 綜合應用與注意事項

 

報告強調，溫度、Top-K、Top-P 和輸出長度這些設定是相互影響的。我必須了解我所選的模型如何結合這些採樣設定。例如，如果溫度設定為 0，那麼 Top-K 和 Top-P 就會變得無關緊要，因為模型只會選擇機率最高的詞元。反之，如果溫度設定得非常高，模型輸出會變得極度隨機，Top-K 和 Top-P 的影響也會減弱。

 

一個實用的建議是，作為一個起點，我可以嘗試將溫度設定為 0.2，Top-P 設定為 0.95，Top-K 設定為 30。這會產生相對連貫且不過度創意的結果。如果我追求特別有創意的結果，可以嘗試溫度 0.9、Top-P 0.99、Top-K 40。如果我需要較少創意的結果，則可以嘗試溫度 0.1、Top-P 0.9、Top-K 20。對於有單一正確答案的任務（例如數學問題），我應該將溫度設定為 0。

 

報告也提醒我，過高的自由度（高溫、高 Top-K、高 Top-P 和長輸出詞元）可能導致 LLM 生成不相關的文本。此外，我還學到了一個常見的「重複循環錯誤」（repetition loop bug），這表示模型可能會陷入重複生成相同詞語或短語的循環。這通常是溫度和 Top-K/Top-P 設定不當造成的。解決這個問題需要我仔細調整這些參數，以找到確定性和隨機性之間的最佳平衡點。

三、提示技巧：讓 AI 聽懂我的話

 

    這份報告讓我對各種提示技巧有了更深入的了解。LLM 經過大量數據訓練，能夠理解並回應我的指令。然而，它們並非完美。我的提示越清晰，LLM 預測下一個詞元的準確性就越高。此外，利用 LLM 的訓練方式和工作原理，一些特定的技巧能幫助我從模型中獲得更相關的結果。

 

1. 一般提示 / 零樣本提示（General Prompting / Zero-Shot）

 

零樣本提示是最簡單的提示類型。我只需要提供任務的描述和一些文本，讓 LLM 開始工作。這可以是任何東西：一個問題、一個故事的開頭，或是一些指令。之所以稱為「零樣本」，是因為我沒有提供任何範例。

 

報告中提到，在 Vertex AI Studio 中，我可以測試零樣本提示。例如，我可以要求模型對電影評論進行分類。在這種情況下，模型溫度應該設定為較低的值，因為不需要創意，我只需要事實性的分類。如果零樣本提示效果不佳，我就需要考慮提供範例。

 

2. 單樣本與少樣本提示（One-Shot & Few-Shot）

 

當我需要引導 AI 模型產生特定輸出結構或模式時，提供範例會非常有幫助。報告解釋了兩種提供範例的方式：

 

• 單樣本提示（One-Shot Prompt）：顧名思義，我只提供一個範例。模型會模仿這個範例來完成任務。
• 少樣本提示（Few-Shot Prompt）：我提供多個範例。這能讓模型更好地理解我的意圖，並產生更精確的結果。報告強調，在少樣本提示中，範例的選擇和順序對模型的表現有顯著影響。我應該確保範例具有代表性，並且涵蓋了任務的各種可能性。

 

3. 系統、情境與角色提示（System, Contextual and Role Prompting）

 

這三種提示方式讓我能夠更細緻地控制 LLM 的行為和輸出風格：

 

• 系統提示（System Prompting）：這是一種在對話開始前設定模型行為的提示。我可以使用系統提示來定義模型的個性、語氣，或者為其設定一個特定的角色。例如，我可以告訴模型「你是一個專業的行銷顧問」，這樣它在後續的對話中就會以行銷顧問的身份來回應。
• 角色提示（Role Prompting）：與系統提示類似，但更側重於為模型指定一個具體的角色。例如，我可以讓模型扮演一個歷史學家、一個程式設計師，或者一個創意寫手。這有助於模型在特定領域內提供更專業、更符合預期的回答。
• 情境提示（Contextual Prompting）：這種提示方式是在對話過程中提供額外的背景資訊，以幫助模型更好地理解我的問題或指令。例如，如果我正在討論一個複雜的技術問題，我可以提供相關的程式碼片段或錯誤訊息，讓模型在更豐富的情境下進行分析和回應。

 

4. 回溯提示（Step-Back Prompting）

 

回溯提示是一種有趣的技巧，它鼓勵模型在回答問題之前，先退一步思考問題的根本原則或更高層次的概念。這有助於模型避免直接跳到結論，而是先建立一個更堅實的理解基礎。例如，如果我問一個複雜的數學問題，回溯提示會引導模型先思考相關的數學定理或公式，而不是直接計算答案。

 

5. 思維鏈（Chain of Thought, CoT）

 

思維鏈提示是一種強大的技巧，它要求模型在給出最終答案之前，逐步展示其思考過程。這不僅能提高模型回答的準確性，還能讓我了解模型的推理邏輯。報告中強調，思維鏈提示對於複雜的推理任務特別有效，例如數學問題、常識推理或程式碼生成。我學到，我可以透過在提示中加入「一步一步思考」或「請解釋你的推理過程」等指令來啟用思維鏈。

 

6. 自我一致性（Self-Consistency）

 

自我一致性是一種透過多次生成答案並選擇最一致結果來提高模型準確性的方法。模型會從不同的角度或路徑生成多個答案，然後比較這些答案，選擇最常出現或最合理的那個。這就像讓模型進行自我審查，從而減少錯誤。

 

7. 思想樹（Tree of Thoughts, ToT）

 

思想樹是思維鏈的進階版本，它允許模型探索多個推理路徑，並在每個步驟中進行評估和選擇。這就像模型在解決問題時，會建立一個決策樹，探索不同的可能性，並選擇最佳的路徑。這對於需要多步驟推理和決策的複雜問題非常有用。

 

8. ReAct（Reason & Act）

 

ReAct 是一種結合了「推理」（Reason）和「行動」（Act）的提示框架。模型不僅會推理問題，還會根據推理結果採取行動，例如搜尋資訊、執行程式碼或與外部工具互動。這使得 LLM 能夠更有效地解決需要外部知識或工具協助的任務。報告指出，ReAct 對於需要動態互動和資訊檢索的應用場景特別有價值。

 

9. 自動提示工程（Automatic Prompt Engineering）

 

自動提示工程是一種自動化生成和優化提示的方法。這意味著我不需要手動嘗試每一個提示，而是可以利用演算法來自動探索最佳提示。這對於大規模應用和需要快速迭代的場景非常有用。

 

10. 程式碼提示（Code Prompting）

 

報告還特別提到了程式碼提示，這對於開發者來說非常實用。我學到如何使用 LLM 來：

 

• 編寫程式碼：我可以提供需求描述，讓 LLM 生成程式碼片段。
• 解釋程式碼：如果我遇到不熟悉的程式碼，我可以讓 LLM 進行解釋。
• 翻譯程式碼：LLM 可以將程式碼從一種程式語言翻譯成另一種。
• 偵錯和審查程式碼：LLM 甚至可以幫助我找出程式碼中的錯誤，並提供改進建議。

 

11. 多模態提示（Multimodal Prompting）

 

最後，報告也簡要提到了多模態提示，這表示除了文本，我還可以結合圖像等其他模態來與 LLM 互動。這為未來的應用開啟了更多可能性，例如圖像生成、視覺問答等。

四、提示工程的最佳實踐：我的實戰心得

 

    這份報告不僅介紹了各種提示技巧，還提供了許多實用的最佳實踐，這些建議對我實際應用提示工程非常有幫助。我將它們整理如下：

 

1. 提供範例（Provide Examples）

 

這是我在單樣本和少樣本提示中學到的核心概念。提供清晰、相關的範例，能讓模型更好地理解我的期望，尤其是在我希望模型遵循特定輸出格式或風格時。範例就像是給 AI 的「參考答案」，它能從中學習並模仿。

 

2. 簡潔設計（Design with Simplicity）

 

報告強調，提示的設計應該盡可能簡潔。避免冗長、複雜的句子，直接表達我的意圖。清晰簡潔的提示能減少模型的理解負擔，提高其生成準確回應的機率。我發現，把一個複雜的問題拆解成幾個簡單的步驟，然後分別提示，效果會更好。

 

3. 明確輸出要求（Be Specific about the Output）

 

我必須明確告訴模型我期望的輸出格式、內容和語氣。例如，如果我需要一個 JSON 格式的回應，就應該在提示中明確指出。如果我需要一個總結，就應該說明總結的長度、重點和受眾。越具體，模型就越能給出我想要的結果。

 

4. 使用指令而非限制（Use Instructions over Constraints）

 

報告建議，與其告訴模型「不要做什麼」，不如明確告訴它「要做什麼」。例如，與其說「不要寫超過 100 字」，不如說「請用 50 到 80 字總結」。指令通常比限制更有效，因為它們為模型提供了明確的行動方向。

 

5. 控制最大詞元長度（Control the Max Token Length）

 

這與前面提到的輸出長度設定相呼應。我應該根據任務需求，合理設定模型的最大詞元長度。這不僅能控制成本和回應時間，還能避免模型生成過多不相關的內容。

 

6. 在提示中使用變數（Use Variables in Prompts）

 

當我需要重複執行類似任務，但輸入內容不同時，使用變數能讓我的提示更具彈性。例如，我可以建立一個通用的提示模板，然後將不同的產品名稱或客戶資訊作為變數傳入。這大大提高了提示的重複利用性和效率。

 

7. 實驗輸入格式和寫作風格（Experiment with Input Formats and Writing Styles）

 

報告鼓勵我多方嘗試不同的輸入格式和寫作風格。有時候，改變一個詞語或句子的結構，就能讓模型的表現大相徑庭。這是一個不斷實驗和優化的過程，沒有一勞永逸的解決方案。

 

8. 針對分類任務，混合類別（For Few-Shot Prompting with Classification Tasks, Mix Up the Classes）

 

在進行少樣本分類任務時，報告建議我不要讓範例中的類別過於集中。例如，如果我正在分類情感，不要連續給出多個「正面」範例，而是應該將「正面」、「負面」、「中性」等範例混合排列。這有助於模型更好地學習不同類別之間的區別。

 

9. 適應模型更新（Adapt to Model Updates）

 

大型語言模型會不斷更新和改進。這意味著我過去有效的提示，可能在模型更新後效果會有所不同。因此，我需要持續關注模型的更新，並隨時調整我的提示策略，以確保最佳表現。

 

10. 實驗輸出格式（Experiment with Output Formats）

 

除了輸入格式，我也應該嘗試不同的輸出格式。例如，除了純文本，我還可以嘗試讓模型生成 Markdown、HTML、JSON 或其他結構化數據。這能讓模型的輸出更具可用性，方便後續的處理和分析。

 

11. JSON 修復與模式協作（JSON Repair and Working with Schemas）

 

這兩點對於需要結構化輸出的任務尤其重要。報告提到了 JSON 修復，這表示模型有能力修復不完整的或格式錯誤的 JSON 輸出。而「模式協作」則是指我可以為模型提供一個 JSON Schema，讓模型根據這個模式來生成符合規範的 JSON 數據。這對於確保數據的一致性和可用性至關重要。

 

12. 與其他提示工程師交流（Experiment together with other prompt engineers）

 

提示工程是一個不斷發展的領域，與同行交流經驗、分享技巧，能讓我學習到更多新的方法和解決方案。集思廣益總能激發出更多創意。

 

13. 思維鏈（CoT）最佳實踐（CoT Best Practices）

 

對於思維鏈提示，報告特別強調了記錄不同提示嘗試的重要性。這能幫助我追蹤哪些提示有效，哪些無效，並從中學習。這就像一個實驗日誌，記錄了我的每一次嘗試和發現。

五、總結：我的提示工程之旅才剛開始

 

    這份關於提示工程的報告為我打開了一扇全新的大門。我意識到，與大型語言模型互動，遠不止於簡單的提問與回答。它是一門藝術，也是一門科學，需要我不斷學習、實驗和優化。從理解 LLM 的工作原理，到掌握各種提示技巧，再到應用最佳實踐，每一步都讓我對 AI 的潛力有了更深刻的認識。

 

我現在明白，成為一個優秀的「提示工程師」並不需要我是數據科學家或機器學習工程師。每個人都可以寫提示，但要寫出最有效的提示，則需要細心、耐心和不斷嘗試的精神。這是一個迭代的過程，每一次的調整和優化，都能讓我更接近理想的輸出。

 

這份報告不僅提供了豐富的知識，更重要的是，它給了我一個清晰的學習路徑和實用的工具箱。我會將這些知識應用到我的日常工作中，無論是內容創作、程式碼輔助，還是數據分析，我相信提示工程都能大大提升我的效率和創造力。

 

我的提示工程之旅才剛剛開始。我期待著繼續探索這個迷人的領域，並與更多志同道合的朋友們交流學習。如果你也對提示工程感興趣，我強烈建議你深入研究相關資料，並親自動手嘗試。你會發現，掌握了提示工程，你就掌握了與 AI 溝通的未來。

 

 

參考資料

[Prompt Engineering] by Lee Boonstra, February 2025.Google