本书结合 AI 原生应用落地的大量实践系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战技巧涵盖以下内容提示工程概述、结构化提示设计、NLP 任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示、智能体提示等。本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板而是帮助读者深入理解和应用提示设计技巧以找到决定大语言模型输出的关键因子进而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。前言AI 原生artificial intelligence native应用是指在设计开发应用程序时以人工智能artificial intelligenceAI技术为出发点将 AI 作为核心驱动力设计和构建的新应用。这种应用在设计和架构层面就与 AI 技术深度融合使得 AI 成为应用程序基础且关键的部分而非仅仅作为附加功能。自 OpenAI 发布 GPT-3.5 以来大语言模型large language modelLLM的发展日新月异。在这一波技术浪潮中提示工程prompt engineering崭露头角它不仅标志着人类与机器交互方式的一次根本性变革更是开启了 AI 原生应用的新篇章。回溯人工智能的发展历程可以看到人类与机器交互方式的不断演变。初期硬件设计专门化与局限性在机器被发明的初期人们需要针对每个特定的任务设计专门的硬件这是一个高度专业化和高成本定制化的阶段。那时的机器功能单一、操作复杂每次更改都需要重新设计和制造硬件缺乏灵活性和通用性。通用计算机的兴起指令的力量随着通用计算机的出现情况发生了翻天覆地的变化。人们开始通过输入特定的指令来改变机器的行为从而使其能够适应不同的任务。这一阶段的显著特点是机器的通用性和可编程性大幅提升用户不再需要专门的硬件来完成特定的工作而是可以通过编程来指挥计算机执行各种复杂的任务。深度学习时代数据驱动的智能深度学习技术的广泛应用进一步推动了机器智能的发展。在这一阶段机器能够模仿训练数据集的行为因此设计数据集成为指导机器完成特定任务的新方式。这一时期的特点是数据驱动的智能化即通过大量的数据训练来使机器具备某种能力或知识。大语言模型的时代自然语言的崛起大语言模型的出现为我们提供了一种全新的交互方式——通过自然语言提示prompt来引导其完成任务。这种方式既经济又直观极大地降低了使用 AI技术的门槛使得更多人能够轻松地利用 AI 来完成各种任务实现了人机交互的自然化和智能化。然而正如任何技术革新一样大语言模型和提示工程在 AI 原生应用的开发实践中也遇到了一系列挑战。一方面大语言模型被过度夸大许多不适合由大语言模型处理的问题也被纳入其中这种无根据的乐观和不切实际的期望为早期 AI 原生应用的开发者带来了不少困扰。另一方面在将大语言模型与业务应用结合初步尝试中因大语言模型在效果、性能、可控性以及内容安全等方面存在的局限而陷入了进退两难的境地。作为一线从业者我深知大语言模型蕴含着推动生产力变革的巨大潜能但要发挥这种潜能关键在于使用者具有优秀的驾驭能力。在利用大语言模型进行 AI 原生应用开发的过程中我深刻体会到“好答案”往往源自好问题”的朴素真理。然而如果提出“好问题”的能力仅仅依赖于大量、重复的实践而无法将其沉淀为可传承的行业知识和通用方法那么这将成为 AI 原生应用落地的阻碍。正是基于这样的考虑我决定撰写本书分享我的实践经验期望能与更多从业者共同进步推动行业的持续发展。内容组织本书围绕提示工程这一核心概念展开详细阐述了提示工程的理论基础和实践应用。全书分为共 10章每章都围绕一个核心主题展开通过原理介绍、案例分析、实战技巧等多种方式系统介绍提示工程在 AI 原生应用开发中的应用。第 1 章提示工程概述。本章围绕提示工程分析了 AI 原生应用的形态及落地的机遇与挑战并从开发人员的视角讲解了提示工程的本质、KITE 提示框架和提示调试技巧为读者提供了一条入门提示工程的清晰路径。第 2 章结构化提示设计。本章探讨结构化提示设计的策略包括结构引导设计、内容引导设计和提示编排设计。第 3 章NLP 任务提示。本章聚焦于如何运用提示工程技术引导大语言模型完成各类 NLP 任务通过介绍文本生成、文本分类、信息抽取和文本整理任务展示提示工程在 NLP 领域的潜力。第 4 章内容创作提示。本章专注于如何利用大语言模型进行高质量的内容创作通过讲解影响创作质量的核心要素和一系列实用的基础创作与长文本创作提示技巧为内容创作提供指导。第 5 章生成可控性提示。本章着重探讨如何控制大语言模型的输出通过剖析可控性问题的分类和影响因素从生成参数和对话控制、基于提示的可控设计到基于内容审查的可控设计方面总结多种有效的策略。第 6 章提示安全设计。本章专注于提示安全设计的重要性及相关挑战通过分析数据泄露、提示注入攻击和越权攻击风险介绍相应的防御措施。第 7 章形式语言风格提示。本章探讨形式语言风格提示在 AI 原生应用开发中的应用介绍如何利用形式语言增强提示的准确度和表达力以及如何利用大语言模型完成编码相关的任务。第 8 章推理提示。本章聚焦于大语言模型在推理方面的应用特别是如何通过思维链技术来引导和提升大语言模型的推理能力通过讲解基础思维链、进阶思维链、高阶思维链、尝试构建自己的思维链的相关提示方法为读者提供理解和控制大语言模型推理过程的有效手段。第 9 章智能体提示。本章探讨智能体的概念、架构及核心组成部分并介绍如何通过提示工程技术来构建和优化智能体。通过对控制端、感知端和行动端的详细讲解本章为智能体的实际落地提供了指导。第 10 章展望未来。本章通过介绍 AI 原生应用的落地路径建议、效果评估方式及工程化问题为读者提供 AI 原生应用未来发展的全面视角。本章不仅是对前面内容的补充和延伸也是对本书的升华和总结。主要特色本书是一本包含了从入门到进阶、从原理到实践的提示工程系统学习资料。纵观全书内容我们的核心不在于指导读者如何机械地应用各种预设的提示模板而在于深入理解和量化这些提示技能。通过详细分析找出了那些对大语言模型输出有着决定性影响的关键因子。这些因子一旦被理解和掌握便能够指导我们将理论知识转化为实际的产品技术从而推进AI原生应用技术的实际落地。本书的内容有两大特色系统性从基础到进阶、从原理到实践本书提炼了一套完整的知识体系和实践框架有助于读者全面理解和掌握提示工程的技术和方法。实践性书中包含大量的实践案例和技巧帮助读者将所学应用于实际项目中。适合读者本书适合 AI 原生应用开发的从业者和研究人员以及人工智能相关专业的教师和学生阅读。阅读本书能够帮助他们洞察 AI 原生应用的最新趋势熟练运用提示工程在 AI 原生应用开发中的实践技巧进而为他们的研究和工作提供强有力的支持和专业指导。