大家好，我是猫头虎！今天整理了 Prompt Engineering（提示工程） 的 18 种方法，并提供了实际案例及论文参考（论文链接以纯文本呈现）。希望各位开发者和 AI 爱好者能从中受益，提升创作和研发效率。
目录
- 猫头虎提示词
- Zero-shot Prompt
- Few-shot Prompt
- 链式思考（COT）Prompt
- 自我一致性
- 生成知识 Prompt
- Prompt Chaining
- 思维树（TOT）
- 检索增强生成（RAG）
- 自动推理与工具结合（ART）
- 自动Prompt工程师
- Active Prompt
- 方向性刺激 Prompt
- PAL程序辅助语言模型
- ReAct框架
- 自我反思 Reflexion
- 多模态思维链 Prompt
- 基于图的 Prompt
作者简介
猫头虎是谁？
我是猫头虎，同时担任猫头虎技术团队创始人，活跃于云原生、前端、后端、运维和 AI 等多个技术领域。我的博客主要涵盖技术教程、Bug 解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测与体验，以及多角度技术分析。希望通过分享帮助大家更高效地掌握各种技术，提升开发体验。
目前我活跃于多个平台，粉丝已超过 30 万。所有平台统一以“猫头虎”或“猫头虎技术团队”标识。欢迎大家一起探索编程与 AI 世界的无限可能！
正文
Top1 猫头虎提示词
- 核心思路：自然表达、精准指令，把 AI 当作“员工”，清晰布置任务。
- 案例：
- 用三句话概括文章内容；
- 列出本地前三家热门餐厅；
- 用 Markdown 格式生成一份周报模板。
Top2 Zero-shot Prompt
- 介绍：无需示例，仅凭任务描述直接获取结果。
- 案例：
- 将一段文字情感分类为正面、负面或中性
文本示例：我今天过得很开心！ 输出：正面 - 翻译内容为中文：“Hello, how are you?”
- 总结一段话的主要思想。
- 论文参考：https://arxiv.org/pdf/2109.01652
Top3 Few-shot Prompt
- 介绍：提供少量示例，帮助模型更好理解任务要求。
- 案例：
- 对评论进行分类：
- 这太棒了！ // 正面
- 这太糟糕了！ // 负面
- 这个产品挺好的。 // 正面
- 根据给定数据
['苹果', '香蕉', '橙子']生成表格。 - 论文参考：https://arxiv.org/abs/2005.14165- ， https://arxiv.org/pdf/2302.13971
Top4 链式思考（COT）Prompt
- 介绍：引导模型逐步推理，生成准确答案。
- 案例：
- “我买了10个苹果，送了2个，后来又买了5个，吃了1个，现在还剩多少个？”
答案：10 - 2 + 5 - 1 = 12 - “某班有40名学生，其中25人喜欢足球，10人喜欢篮球，既喜欢足球也喜欢篮球的有5人。问有多少人不喜欢这两项运动？”
- 论文参考：https://arxiv.org/abs/2201.11903
Top5 自我一致性
- 介绍：通过多次路径采样，选择最一致的答案。
- 案例：
- “林中有15棵树，种了6棵，现在有多少棵？”
多次推理后答案一致：21棵 - “计算 2 的 0.5 次方。”
- 论文参考：https://arxiv.org/pdf/2203.11171
Top6 生成知识 Prompt
- 介绍：先生成相关知识，再用其回答问题。
- 案例：
- “生成关于气候变化的知识点，然后回答‘气候变化的主要原因是什么？’”
- “生成知识：鲸鱼是哺乳动物吗？回答：是的。”
- 论文参考：https://arxiv.org/pdf/2110.08387
Top7 Prompt Chaining
- 介绍：将复杂任务分解为多个子任务，逐步解决。
- 案例：
- Step 1: 提取文档中所有引用；
- Step 2: 根据引用生成答案。
- 论文参考：暂无
Top8 思维树（TOT）
- 介绍：利用树状结构探索问题的多种解决路径。
- 案例：
- “24点游戏：给定 [4, 9, 10, 13]，生成 24 的计算方法。”
- “用深度优先搜索解决迷你填字游戏。”
- 论文参考：https://arxiv.org/pdf/2305.10601
Top9 检索增强生成（RAG）
- 介绍：结合信息检索与生成，提高答案的准确性。
- 案例：
- “查找关于 GPT 模型的最新研究，并生成摘要。”
- “检索并生成：欧洲有哪些知名地标？”
- 论文参考：https://arxiv.org/abs/2005.11401
Top10 自动推理与工具结合（ART）
- 介绍：在推理过程中动态调用工具，实现更高效的问题解决。
- 案例：
- “查找某人年龄并计算其平方根。”
- “将 API 数据整合到问题回答中。”
- 论文参考：https://arxiv.org/pdf/2303.09014
Top11 自动 Prompt 工程师
- 介绍：自动生成和优化任务指令，提升工作效率。
- 案例：
- “改进以下代码：
def func(x): return x**2” - “生成 Python 代码实现计算圆面积。”
- 论文参考：https://arxiv.org/pdf/2211.01910
Top12 Active Prompt
- 介绍：基于模型输出的不确定性，选择最佳问题提示。
- 案例：
- “根据模型生成的不确定性，对问题进行排序。”
- “从数据集中选择最具代表性的问题进行注释。”
- 论文参考：https://arxiv.org/pdf/2302.12246
Top13 方向性刺激 Prompt
- 介绍：通过指定关键词，引导模型生成符合预期的答案。
- 案例：
- “为这篇文章生成简明摘要。”
- “提示模型关注特定关键词，如 ‘环境保护’。”
- 论文参考：https://arxiv.org/pdf/2302.11520
Top14 PAL 程序辅助语言模型
- 介绍：利用编程语言生成推理过程，提升计算和分析效率。
- 案例：
- “用 Python 计算日期差。”
- “写出计算 BMI 指数的程序代码。”
- 论文参考：https://arxiv.org/abs/2211.10435
Top15 ReAct 框架
- 介绍：结合推理与操作，利用外部数据辅助回答问题。
- 案例：
- “根据 Wikipedia 查询‘人工智能的历史’。”
- “查找并总结诺贝尔奖得主名单。”
- 论文参考：https://arxiv.org/pdf/2210.03629
Top16 自我反思 Reflexion
- 介绍：通过反馈机制不断优化模型输出。
- 案例：
- “改进以下函数：返回列表的最大值。”
- “根据错误日志，改进程序设计。”
- 论文参考：https://arxiv.org/pdf/2303.11366
Top17 多模态思维链 Prompt
- 介绍：结合文本与视觉信息，实现跨模态推理。
- 案例：
- “分析图片并生成相关描述。”
- “根据图表数据回答问题。”
- 论文参考：https://arxiv.org/pdf/2302.00923
Top18 基于图的 Prompt
- 介绍：利用子图相似性优化任务提示，适用于图数据分析。
- 案例：
- “通过子图分析社交网络结构。”
- “在图数据上执行分类任务。”
- 论文参考：https://arxiv.org/pdf/2302.08043
粉丝福利
如有任何疑问或想进一步探讨 AI 提示词、Prompt 工程等相关技术，欢迎留言交流。更多技术分享与深入解析，尽在我的博客中。
国内 ChatGPT 平台推荐
第一板块：国内可直接使用的 ChatGPT 平台
- 描述：该平台运行稳定，适合体验最新的 ChatGPT 服务，无需额外配置即可开始体验。
注：原链接已移除，详情请搜索相关平台信息。
第二板块：最稳定的 ChatGPT 会员充值平台
- 描述：这是一个经过长期验证的稳定充值平台，适合需要长期使用 ChatGPT 服务的用户。
- 链接：👉 野卡 | 一分钟注册，轻松订阅海外线上服务
联系与版权声明
- 联系方式：微信 - Libin9iOak
- 版权声明：本文为原创，版权归作者所有。未经授权，禁止转载。更多内容请访问博客首页，探索更多关于 AI 提示词、链式思考、自动推理等前沿技术的深度解析。
