猫头虎分享：18种写AI 提示词 Prompt Engineering方法大集合

猫头虎分享：18种写AI 提示词 Prompt Engineering方法大集合

大家好，我是猫头虎！ 今天为大家整理了 Prompt Engineering（提示工程） 的18种方法，并为每种方法提供了实际案例及对应论文参考链接。希望大家能从中受益！

目录

• Top1 猫头虎提示词
• Top2 Zero-shot Prompt
• Top3 Few-shot Prompt
• Top4 链式思考（COT）Prompt
• Top5 自我一致性
• Top6 生成知识 Prompt
• Top7 Prompt Chaining
• Top8 思维树（TOT）
• Top9 检索增强生成（RAG）
• Top10 自动推理与工具结合（ART）
• Top11 自动Prompt工程师
• Top12 Active Prompt
• Top13 方向性刺激 Prompt
• Top14 PAL程序辅助语言模型
• Top15 ReAct框架
• Top16 自我反思 Reflexion
• Top17 多模态思维链 Prompt
• Top18 基于图的 Prompt

作者简介

猫头虎是谁？

大家好，我是 猫头虎，猫头虎技术团队创始人，也被大家称为猫哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人、COC西安城市开发者社区主理人，以及云原生开发者社区主理人，在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都具备丰富经验。

我的博客内容涵盖广泛，主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测、产品使用体验，以及产品优缺点分析、横向对比、技术沙龙参会体验等。我的分享聚焦于云服务产品评测、AI产品对比、开发板性能测试和技术报告。

目前，我活跃在CSDN、51CTO、腾讯云、阿里云开发者社区、知乎、微信公众号、视频号、抖音、B站、小红书等平台，全网粉丝已超过30万。我所有平台的IP名称统一为猫头虎或猫头虎技术团队。

我希望通过我的分享，帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品，提升开发效率与体验。

作者名片 ✍️

• 博主：猫头虎
• 全网搜索关键词：猫头虎
• 作者微信号：Libin9iOak
• 作者公众号：猫头虎技术团队
• 更新日期：2024年10月10日
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正文

Top1 猫头虎提示词

• 核心思路：自然表达、精准指令，把AI当成“员工”，清晰地布置任务。
• 案例： - “用三句话概括这篇文章。”- “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，通过任务描述直接获得结果。
• 案例： - “将这段话的情感分类为正面、负面或中性。”文本：我今天过得很开心！输出：正面- “翻译以下内容为中文：Hello, how are you?”- “总结这段话的主要思想。”
• 相关论文： https://arxiv.org/pdf/2109.01652

Top3 Few-shot Prompt

• 介绍：提供少量示例，帮助模型理解任务。
• 案例： - “将以下评论分类： 1. 这太棒了！ // 正面2. 这太糟糕了！ // 负面3. 这个产品挺好的。 // 正面”- “创建以下数据的表格： 数据：[‘苹果’, ‘香蕉’, ‘橙子’]”
• 相关论文： - 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。有多少人不喜欢这两项运动？”
• 相关论文： 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。”
• 相关论文： https://arxiv.org/pdf/2203.11171

Top6 生成知识 Prompt

• 介绍：先生成知识，再用它回答问题。
• 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。”
• 相关论文： https://arxiv.org/pdf/2110.08387

Top7 Prompt Chaining

• 介绍：将复杂任务分解为多个子任务。
• 案例： - Step 1: 提取文档中所有引用。- Step 2: 根据引用生成答案。
• 相关论文：暂无。

Top8 思维树（TOT）

• 介绍：通过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。”
• 相关论文： https://arxiv.org/pdf/2305.10601

Top9 检索增强生成（RAG）

• 介绍：结合检索与生成，提高回答的准确性。
• 案例： - “查找关于GPT模型的最新研究，生成摘要。”- “检索与生成：欧洲有哪些知名地标？”
• 相关论文： 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。
• 案例： - “查找‘某人年龄’并计算其平方根。”- “将API数据整合进问题回答。”
• 相关论文： 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。
• 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。”
• 相关论文： https://arxiv.org/pdf/2211.01910

Top12 Active Prompt

• 介绍：基于不确定性选择最佳问题进行提示。
• 案例： - “基于模型生成的不确定性，对问题进行排序。”- “选择数据集中最具代表性的问题进行注释。”
• 相关论文： https://arxiv.org/pdf/2302.12246

Top13 方向性刺激 Prompt

• 介绍：通过提示引导模型生成更符合预期的答案。
• 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’。”
• 相关论文： https://arxiv.org/pdf/2302.11520

Top14 PAL程序辅助语言模型

• 介绍：使用编程语言生成推理过程。
• 案例： - “用Python计算日期差。”- “写出计算BMI指数的程序代码。”
• 相关论文： https://arxiv.org/abs/2211.10435

Top15 ReAct框架

• 介绍：结合推理与操作，通过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。”
• 相关论文： https://arxiv.org/pdf/2210.03629

Top16 自我反思 Reflexion

• 介绍：基于反馈优化模型输出。
• 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。”
• 相关论文： 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生成推理。
• 案例： - “分析图片并生成相关描述。”- “根据图表数据回答问题。”
• 相关论文： 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。
• 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。”
• 相关论文： https://arxiv.org/pdf/2302.08043

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