样例驱动的渐进式引导法：利用 AI 高效设计提示词 ，生成预期内容
样例驱动的渐进式引导法：利用 AI 高效设计提示词 ，生成预期内容
2024年8月4日修改
2024年7月25日创建
1286
1753
3
2
本文讨论了样例驱动的渐进式引导法在AI提示词设计中的应用，通过实际案例展示该方法如何从用户期望的样例出发，与LLM多轮互动生成高可用结构化提示词，还介绍了提示词递归及相关推荐阅读。关键要点包括：
1.
方法核心：以1 - 2个正向样例为起点，通过与AI多轮对话，引导其提炼生成要求，完善提示词，简化设计过程，非专业用户也能创建高质量Prompt。
2.
核心步骤：构建初始样例、评估样例并尝试提炼模板、固定模板并强化要求说明、生成结构化提示词。
3.
用户角色：提供与预期一致的初始样例，判断AI输出质量，反馈改进建议并提供行动引导。
4.
实战案例：以“知识闪卡AI”为例，展示如何运用该方法设计提示词，经多轮对话调整，最终生成符合预期的提示词。
5.
提示词递归：因LLM有上下文长度限制，长对话可能影响输出质量，需定期总结和重新引入关键信息，确保AI不遗忘重要上下文。
6.
推荐阅读：涉及Claude官方手册的“链式提示”、ChatGPT官方手册“分解复杂任务”理念，以及ICLR 2023论文提出的Least-to-Most Prompting提示词策略 。
摘要：一个精彩的 Prompt 是驱动 AI Agent 稳定运作的核心✨。
本文提到的渐进式引导法，简化了提示词设计的过程，让非专业用户也能创建高质量的 Prompt。
🚀 希望能够帮助到对 AI 好奇的朋友，无需深入理解复杂的 Prompt 工程技巧，也能玩转 Prompt。