1. 引言
在人工智慧飛速發展的今天，大語言模型（LLM）、智慧代理（Agent）、檢索增強生成（RAG）、以及提示詞工程（Prompt Engineering）這些詞語頻繁出現在我們的技術討論中。今天，我們來聊聊提示詞工程，看看它怎麼成為開發者手中一種新型的“程式語言”。
2. 傳統軟體開發流程回顧
說到軟體開發，大家都熟悉的流程一般是這樣的：
- 需求分析與理解
- 需求拆解
- 系統架構設計
- 程式碼實現
舉個例子，如果要開發一個電商系統，我們通常會考慮以下幾個核心功能：
- 商品加購
- 訂單結算
- 支付處理
- 退貨管理
3. 傳統物件導向程式設計實現
以下是用TypeScript實現這些功能的一個簡化程式碼示例：
class ShoppingCart {
private cartItems: CartItem[] = [];
addProductToCart(product: Product, quantity: number): void {
// 加購邏輯實現
}
checkout(): Order {
// 結算邏輯實現
}
}
class PaymentService {
payOrder(order: Order): void {
// 支付邏輯實現
}
}
class ReturnService {
processReturn(order: Order): void {
// 退貨邏輯實現
}
}
// RESTful API 路由實現
router.post('/cart/add', () => {
// 加購邏輯
});
router.get('/cart/checkout', () => {
// 結算邏輯
});
router.post('/payment/process', () => {
// 支付邏輯
});
router.post('/return/request', () => {
// 退貨邏輯
});
4. 提示詞工程：面向大語言模型的程式設計正規化
現在，想象一下，如果用提示詞工程來實現這些功能，會是什麼樣子呢？我們來看看一個示例：
## Role: 電商智慧助手
## Profile
- description: 你是一位精通電商業務的AI助手，能夠準確處理各類電商相關查詢和操作
## Goals
- 精準理解使用者需求，確保電商流程的順暢執行
## Rules
- 對於超出能力範圍的問題，回覆"很抱歉，這超出了我的處理範圍"
## Skills
- 深度理解電商業務需求，準確推斷相關場景和使用者意圖
### Workflow
1. 解析使用者輸入，識別核心需求
2. 根據需求型別，選擇相應的處理流程：
- 若為加購或結算需求，執行<Workflow-checkout>
- 若為支付需求，執行<Workflow-pay>
- 若為退貨需求，執行<Workflow-return>
3. 提供專業、準確的響應
### Workflow-checkout
1. 驗證購物車狀態
2. 呼叫加購模組，執行商品新增操作
### Workflow-pay
1. 呼叫支付模組，處理訂單支付流程
### Workflow-return
1. 進行使用者情緒管理，瞭解退貨原因
2. 若確認退貨，提供專業指導並呼叫退貨模組執行退貨流程
### Initialization
作為<Role>，嚴格遵守<Rules>，按<Workflow>執行任務，確保問題得到有效解決
5. 提示詞拆解：深入理解提示詞結構
5.1 定義和初始化
提示詞：
## Role: 電商智慧助手
## Profile
- description: 你是一位精通電商業務的AI助手，能夠準確處理各類電商相關查詢和操作
## Goals
- 精準理解使用者需求，確保電商流程的順暢執行
對比傳統程式設計：
class ECommerceAssistant {
constructor() {
this.description = "精通電商業務的AI助手，能夠準確處理各類電商相關查詢和操作";
this.goals = ["精準理解使用者需求", "確保電商流程的順暢執行"];
}
// 類的其他方法...
}
5.2 主要工作流程
提示詞：
### Workflow
1. 解析使用者輸入，識別核心需求
2. 根據需求型別，選擇相應的處理流程：
- 若為加購或結算需求，執行<Workflow-checkout>
- 若為支付需求，執行<Workflow-pay>
- 若為退貨需求，執行<Workflow-return>
3. 提供專業、準確的響應
對比傳統程式設計：
function handleRequest(userInput: string) {
const intent = parseUserIntent(userInput);
switch(intent) {
case 'checkout':
return handleCheckout();
case 'payment':
return handlePayment();
case 'return':
return handleReturn();
default:
return "無法識別的請求";
}
}
5.3 具體功能實現
提示詞：
### Workflow-checkout
1. 驗證購物車狀態
2. 呼叫加購模組，執行商品新增操作
對比傳統程式設計：
function handleCheckout() {
if (validateCart()) {
addProductToCart();
return "商品已成功加入購物車";
} else {
return "購物車狀態異常，請稍後重試";
}
}
6. 提示詞工程與傳統程式設計的深度對比
-
結構相似性
- 傳統程式設計：類、方法、函式
- 提示詞：Role、Workflow、Skills
舉例：
傳統程式設計：class ShoppingCart { addItem(item: Item) { /* ... */ } checkout() { /* ... */ } }提示詞：
## Role: 購物車助手 ### Skills - 新增商品 - 結算訂單 -
抽象級別
- 傳統程式設計：需要詳細的步驟和邏輯
- 提示詞：高階指令，依賴模型理解
舉例：
傳統程式設計：function calculateDiscount(price: number, discountPercentage: number): number { return price - (price * discountPercentage / 100); }提示詞：
計算折扣價格，考慮原價和折扣百分比。 -
執行模式
- 傳統程式設計：嚴格按預定義邏輯執行
- 提示詞：靈活解釋，上下文相關
舉例：
傳統程式設計：if (userType === 'VIP') { applyVIPDiscount(); } else { applyRegularDiscount(); }提示詞：
根據使用者型別應用適當的折扣，VIP使用者享受更多優惠。 -
錯誤處理
- 傳統程式設計：try-catch, if-else
- 提示詞：透過規則和指導處理異常
舉例：
傳統程式設計：try { processPayment(order); } catch (error) { console.error('支付失敗:', error.message); }提示詞：
## Rules - 如果支付過程中遇到問題，禮貌地通知使用者並提供替代方案。 -
可維護性
- 傳統程式設計：模組化、註釋、文件
- 提示詞：結構化自然語言描述
舉例：
傳統程式設計：/** * 處理使用者登入 * @param username 使用者名稱 * @param password 密碼 * @returns 登入成功返回true，否則返回false */ function handleLogin(username: string, password: string): boolean { // 實現登入邏輯 }提示詞：
### Workflow-Login 1. 驗證使用者提供的使用者名稱和密碼 2. 如果驗證成功，生成並返回登入令牌 3. 如果驗證失敗，提供友好的錯誤訊息 -
迭代開發
- 傳統程式設計：修改程式碼、重新編譯、部署
- 提示詞：快速調整文字，即時生效
傳統程式設計：需要修改程式碼、重新構建、部署更新
提示詞：直接修改提示詞文字，如新增新的規則或調整工作流程
7. 提示詞工程的核心特性
-
自然語言介面
- 提示詞工程的最大優勢之一就是它允許我們用自然語言與AI互動。
舉個例子：
使用者：我想買一件紅色T恤，尺碼是L AI：好的，我已經為您在購物車中新增了一件紅色L碼的T恤。您還需要其他幫助嗎？ -
語義理解
- 大語言模型能夠基於上下文理解和執行指令，而不僅僅是機械地按照規則執行。
比如：
使用者：我的訂單怎麼還沒發貨？
AI：讓我幫您查一下。您的訂單正在處理，預計明天發貨。需要我為您加急處理嗎？
-
靈活性
- 提示詞可以隨時調整，允許快速試驗不同的互動方式和流程，而無需重新編寫底層程式碼。
舉個例子：
### Workflow-AddToCart 1. 驗證庫存 2. 新增商品到購物車 3. 提供相關建議（例如：同類商品或優惠活動）如果發現使用者更關心優惠資訊，可以很容易地調整提示詞結構，把優惠建議提前。
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上下文感知
- 大語言模型能根據當前對話的上下文，調整響應內容，而不是死板地執行預定義邏輯。
比如：
使用者：我想退貨。 AI：可以幫您處理退貨。請問您是因為商品不符合預期，還是其他原因呢？在傳統程式設計中，需要明確處理各種可能的分支邏輯，而提示詞工程則可以更自然地處理這些情況。
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多語言支援
- 傳統程式設計一般需要針對不同語言進行多次開發，而提示詞工程可以藉助大語言模型的多語言能力，直接處理多種語言輸入。
舉個例子：
使用者：Quiero comprar una camiseta roja. AI：Claro, he añadido una camiseta roja a tu carrito. ¿Algo más en lo que pueda ayudarte?
8. 提示詞工程的未來展望
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提示詞編譯器
想象一下未來，我們可能會有類似“提示詞編譯器”的東西，它可以把我們寫的這些自然語言提示詞轉化為更有效的機器指令。就像傳統程式設計中的編譯器那樣，這種工具能幫我們更好地最佳化提示詞，讓AI執行得更精準。
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提示詞除錯工具
未來也許會出現專門用來“除錯”提示詞的工具。傳統程式設計裡，我們有各種除錯工具幫忙找bug。對於提示詞工程，我們也可能會有類似的工具，幫助我們實時監控提示詞的執行，找出哪裡出了問題，哪裡可以改進。
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提示詞設計模式
目前提示詞工程還是個新領域，很多東西都在摸索中。隨著時間推移，我們可能會總結出一些“提示詞設計模式”，就像程式設計中的設計模式一樣，這些模式能指導我們如何更高效地寫提示詞、處理複雜的邏輯和使用者互動。
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跨平臺提示詞共享
想象一下，有朝一日我們能像分享程式碼庫一樣，分享提示詞。開發者們可以在某個平臺上分享和複用提示詞模組，讓大家更快地搭建複雜的AI系統。
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提示詞工程師的興起
隨著提示詞工程越來越重要，公司可能會專門招聘“提示詞工程師”，他們的工作就是設計和最佳化AI中的提示詞。這可能會成為一個新的職業領域，專門研究怎麼透過提示詞讓AI模型幹活。
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結合傳統程式設計
雖然提示詞工程很酷，但它不會完全取代傳統程式設計。未來的開發工作可能會是傳統程式設計和提示詞工程的結合體。提示詞用來處理高階指令和語義理解，而具體的技術實現還是要靠傳統程式設計來完成。
9. 最後
提示詞工程正在迅速走紅，成為大語言模型應用中的關鍵技術。雖然它和傳統程式設計有很多相似之處，但提示詞工程更加靈活，能讓開發者更輕鬆地利用AI的強大能力，打造更智慧、更互動的應用。
不過，提示詞工程並不是萬能的，它還有很多需要解決的問題，比如在不同場景下保持一致性、處理複雜的業務邏輯，以及如何在靈活性和可控性之間找到平衡。但隨著工具和經驗的不斷積累，提示詞工程很可能會成為一種主流的開發方式，幫助我們更好地挖掘AI的潛力。
隨著AI技術的不斷進步，提示詞工程將會變得越來越重要。它不僅改變了我們與AI互動的方式，也為開發者提供了一種全新的程式設計正規化。無論你是經驗豐富的開發者，還是剛接觸AI的新手，學會提示詞工程將會成為未來技術世界中不可或缺的技能。