文献类型：期刊文章

作　　者：王东清[1] 芦飞[1] 张炳会[1] 李道童[1] 彭继阳[1] 王兵[1] 姚藩益[1] 艾山彬[1]

WANG Dong-Qing;LU Fei;ZHANG Bing-Hui;LI Dao-Tong;PENG Ji-Yang;WANG Bing;YAO Fan-Yi;AI Shan-Bin(Inspur Electronic Information Industry Co.Ltd.,Beijing 100095,China)

机构地区：[1]浪潮电子信息产业股份有限公司,北京100095

出　　处：《计算机系统应用》

基　　金：山东省自然科学基金(ZR2019LZH006)。

年　　份：2025

卷　　号：34

期　　号：1

起止页码：1-10

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：提示词工程在解锁大语言模型潜能上具有重要作用.该方法通过设计提示指令指导模型响应,确保响应的相关性、连贯性和准确性.提示工程无需微调模型参数,可与下游任务无缝衔接.因此,各种提示词工程技术成为近年来研究的热点.据此,介绍了创建有效提示词的关键步骤,总结了基础和高级提示词工程技术方法,如思维链、思维树,深入探讨了每种方法的优势和局限性.同时,讨论了如何从不同角度和不同方法评估提示方法的有效性.这些技术的迅速发展使大语言模型在各种应用中取得了成功,从教育、医疗到代码生成等.最后,展望了提示词工程技术的未来研究方向.

关 键 词：大语言模型  提示词工程  思维链  思维树  

分 类 号：TP391.1] TP18[计算机类]