提示工程指南

产品介绍
随着大型语言模型（LLM）的普及，提示工程已成为与AI高效交互的核心技能。作为AI导航站的核心工具，本指南整合了OpenAI、DeepSeek等领先机构的技术方案，通过模块化设计帮助用户快速实现内容生成、代码优化及多模态任务。

适用人群
• 开发者：需将AI集成至开发流程的技术团队
• 内容创作者：追求高效产出且需SEO友好的自媒体从业者
• 产品经理：设计AI功能交互逻辑的PM
• 学术研究者：探索LLM能力边界的科研人员

核心功能与技术实现原理
功能模块
技术原理
应用场景示例
零样本提示
依赖预训练知识库直接响应指令，无需示例
基础文本分类、快速翻译
少样本学习
提供2-5个示例建立模式识别（如代码格式转换）
数据清洗脚本生成
思维链推理
分步拆解复杂问题，激活模型逻辑推理能力
数学证明、商业决策分析
检索增强生成（RAG）
结合外部知识库实时检索，提升输出准确性
法律条款解析、医学报告生成
多模态生成
融合文本、图像向量空间，实现跨模态内容创作
电商图文混排内容生成

工具使用技巧
指令分层设计
采用「角色定义+任务描述+格式约束」三段式结构（例：“作为资深编辑，将以下技术文档改写为科普风格，输出包含3个段落且每段不超过80字”），可使模型输出稳定性提升40%。
动态参数调优
通过温度参数（Temperature）控制创意性：
• 低温度（0.2-0.5）：适合事实性问答（如“解释量子计算原理”）
• 高温度（0.7-0.9）：激发创意内容（如“撰写科幻小说开头”）
元数据注入
在提示词中嵌入SEO关键词时，采用自然插入法：