Prompt Engineering

Prompt 是与大模型对话的语言。本章覆盖从基础原则到高级模式的完整 Prompt 工程方法论。

本章内容

• 基础原则 — 清晰性、结构化、角色设定、约束注入
• 少样本学习（Few-shot） — 示例驱动学习与示例选择策略
• 思维链 CoT / ToT / GoT — 推理链、推理树、推理图
• 自一致性与自我反思 — 多路径采样与自我修正
• ReAct 模式 — 推理与行动交替的核心范式
• 系统提示词设计 — 角色定义、行为约束、示例注入
• 提示词模板工程化 — Jinja、LangChain PromptTemplate、版本管理
• 提示词注入攻防 — 注入攻击、越狱与防御策略
• 提示词压缩 — LLMLingua、Token 节流技巧

学习路径

1. 从 基础原则 入手，建立"清晰、具体、可验证"的提示词写作直觉
2. 掌握 思维链 / ReAct 这两个最重要的推理范式
3. 进入生产环境必读 系统提示词设计 与 模板工程化
4. 面向安全敏感场景必读 注入攻防