1. 什么是提示工程（Prompt Engineering）？它在大模型应用中的作用是什么？

一、定义

提示工程（Prompt Engineering）是：

“通过精心设计与优化提示，引导大语言模型（LLM）输出符合预期结果的过程。”

不改动模型参数，仅依靠输入提示即可“激发”模型潜能，是一种轻量级优化方法。

二、提示工程的核心组成

组成	说明
提示设计	明确、具体地告诉模型你要什么
上下文学习	提供示例或背景帮助模型模仿
指令优化	替换词语或语气提高执行力
提示模式	使用 CoT、Few-shot 等结构化策略

三、提示工程的主要作用

1. 提高输出质量

• 提升内容准确性、逻辑性与连贯性；

• 减少模型幻觉（hallucination）。

2. 任务适应

• 支持零样本 / 少样本学习；

• 无需训练即可完成任务。

3. 控制输出格式

• 控制结果为 JSON、表格、Markdown 等；

• 调整语气、风格与专业程度。

4. 增强推理能力

• 通过 Chain-of-Thought 让模型逐步思考；

• 支持自检、自洽式推理（Self-Consistency）。

5. 提升安全与对齐

• 降低偏见与不当内容；

• 引导模型遵守伦理边界。

6. 降低使用成本

• 优化 token 使用；

• 提高 API 调用效率。

四、通俗记忆：像写请愿信一样“写清楚需求”

• 模糊的提示 = 模糊的回答；

• 明确的提示 = 精准的执行。
  说明背景、示例、格式越详细，效果越好。

五、示例对比

普通提示：

请总结下面这段文章。

优化提示（应用提示工程）：

请用300字以内的中文，总结以下文章的核心观点，并以“要点+简述”的结构输出，语言风格正式。

优化后输出更稳定、格式更统一、内容更准确。

六、可能的面试追问角度

1. 你如何设计一个高效的 Prompt？

2. 在不改变模型参数的前提下，如何提升模型表现？

3. 提示工程与微调（Fine-tuning）的区别？

4. Chain-of-Thought 在推理中的作用？

应答建议

• 先定义提示工程；

• 再分点讲其作用；

• 举例说明优化前后差异；

• 总结为“提示工程是连接用户意图与模型能力的桥梁”。

2. 什么是提示模板（Prompt Template）？它在实际应用中有什么作用？

提示模板（Prompt Template）是一种预定义的结构化文本框架，包含固定的指令部分和可变的参数部分，用于生成发送给大型语言模型（LLM）的最终提示。
简单来说，它是一个带有占位符的“模板”，可以根据不同输入参数生成不同的完整提示。

基本结构：

$$\text{Prompt}=\text{固定指令部分}+\text{可变参数部分}$$

示例：

你是一位专业的{行业}顾问。请根据以下信息为客户{客户名}提供关于{主题}的建议，考虑到他们的背景是{背景}。

其中 {行业}、{客户名}、{主题} 和 {背景} 为动态参数。

一、提示模板的作用

1. 标准化与一致性

• 保持对类似任务的统一处理方式；

• 维护提示质量与风格；

• 减少因提示差异带来的结果波动。

2. 可重用性与开发效率

• 避免重复编写相似提示；

• 可在不同场景重用模板；

• 提高协作与开发效率。

3. 参数化与动态生成

• 根据上下文或用户输入动态填充参数；

• 保持核心结构不变同时实现个性化；

• 增强灵活性与可扩展性。

4. 版本控制与优化

• 支持模板迭代与 A/B 测试；

• 可集中管理与全局优化。

5. 抽象复杂性

• 封装提示工程逻辑；

• 分离提示设计与业务逻辑；

• 降低提示工程门槛。

6. 多语言与本地化支持

• 便于国际化；

• 根据用户地区自动切换语言模板。

7. 安全性增强

• 减少提示注入风险；

• 可对用户输入进行净化与验证。

8. 与框架集成

• 与 LangChain、LlamaIndex 等框架无缝衔接；

• 支持模板继承、条件逻辑、复用等高级功能。

3. 提示词原理

提示词的作用可理解为一种输入空间的“引导”：

$$P(y|x)\approx P(y|x,p)$$

其中 (p) 表示提示词，它通过调整输入分布 (x) 的语义上下文，使得模型输出分布 (P(y|x)) 更接近目标分布 (P(y|x, p))。

换句话说，提示词并不改变模型参数，而是通过语义条件控制，引导模型激活其内部已学习的知识与模式，从而生成更符合目标需求的输出。

4. 什么是思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示？它如何提高大模型的推理能力？

一、定义

思维链提示（CoT Prompting）是一种提示工程技术，引导模型在回答问题前显式展示推理步骤，而非直接输出答案。

二、主要特征

• 显式推理过程：模型展示完整思考路径；

• 逐步分解问题：将复杂任务拆成小步骤；

• 自我解释能力：输出中包含推理依据。

三、主要类型

1. 零样本思维链（Zero-shot CoT）
   在提示中加入“让我们一步一步思考”。

2. 少样本思维链（Few-shot CoT）
   提供带推理过程的示例，让模型模仿。

3. 自洽思维链（Self-consistency CoT）
   生成多条推理路径，用投票或聚合选出最优答案。

四、思维链的作用

• 防止跳跃推理：减少“直觉式”错误；

• 增强工作记忆：跟踪多步推理结果；

• 启用自我验证：检测中间逻辑错误；

• 提升可解释性：便于分析模型思路；

• 激活深层知识：促进多知识整合。

五、典型应用

• 数学推理、逻辑问答、复杂决策任务；

• 提高可解释性与一致性表现。