大语言模型中提示词技术的原理、演进与未来发展研究

摘要

本文系统探讨了大语言模型（Large Language Models, LLMs）中提示词工程（Prompt Engineering）的技术原理、历史演进及未来趋势。作为人机交互的关键接口，提示词工程通过精心设计的输入文本引导模型生成高质量输出，已成为人工智能应用的核心技术之一。文章从提示词的基本定义和作用机制出发，详细梳理了从早期规则系统到现代自动化提示生成工具的发展历程，分析了零样本学习、少样本学习、链式思考、思维树等主流提示技术的原理与应用场景。研究进一步考察了提示词工程在客服、创意写作、数据分析等领域的实践案例，揭示了其提升任务效率与输出质量的机制。面对当前存在的数据依赖性、模型幻觉及伦理问题等挑战，本文提出了融合多模态交互、发展自适应提示生成、建立伦理框架等未来发展方向。研究表明，提示词工程不仅重塑了人机协作模式，还将推动认知科学、语言学等跨学科研究，为通用人工智能的实现提供关键路径。

关键词：提示词工程、大语言模型、人机交互、GPT、链式思考、检索增强生成、AI伦理

1 引言

1.1 研究背景

人工智能领域的范式正在经历一场深刻变革。自2023年以来，大语言模型进入快速发展期，其核心交互方式从传统的模型微调（Fine-tuning）逐步转向提示工程主导的交互范式。这一转变源于GPT-3等超大模型的出现，其参数量达到1750亿级别，使得传统微调成本激增至数百万美元，为实际应用设置了极高门槛。在这一背景下，提示词作为无需调整模型参数的交互手段应运而生，通过精心设计的文本输入引导模型生成高质量输出，大幅降低了AI技术的应用门槛。从ELIZA程序（1964年）基于简单规则的模式匹配，到GPT-4o（2024年）的多模态提示优化，提示词技术经历了半个多世纪的迭代发展，已成为连接人类意图与模型能力的核心枢纽。

1.2 提示词工程的定义与范畴

提示词工程（Prompt Engineering）是指通过精心设计和优化输入文本（即提示词），引导人工智能模型生成预期输出的系统性方法。它不仅是简单的"提问-回答"过程，而是融合了意图编码、策略选择和反馈优化的复杂工程体系。从技术视角看，提示词充当了人类认知与机器理解之间的翻译器，将抽象需求转化为模型可处理的语义向量；从交互视角看，它则构建了一种新型人机协作语言，使非技术用户也能有效驾驭大模型潜力。

提示词工程的核心价值体现在三个方面：在效率维度上，优化提示词可将模型推理速度提升40%，单次任务成本降低65%；在质量维度上，恰当设计的提示词能有效将GPT-3的虚构率从23%降至GPT-4的8%；在应用维度上，它已渗透至文本生成、代码编写、决策支持等多元场景，成为驱动AI实用化的关键技术。

1.3 研究意义

本研究系统梳理提示词工程的技术原理与发展脉络，对人工智能领域具有三重意义：在理论层面，有助于揭示大模型的理解机制，为破解"黑箱"问题提供路径；在技术层面，指导开发高效可靠的人机交互范式，提升模型输出的准确性与可控性；在应用层面，为降低AI使用门槛、赋能跨领域创新提供方法论基础。随着多模态模型和Agent技术的发展，提示词工程的研究价值将进一步凸显，成为实现通用人工智能的关键环节之一。

2 技术原理：提示词的作用机制与技术基础

2.1 语言模型处理提示词的内部机制

大语言模型对提示词的处理始于文本向量化过程，即通过Tokenizer将自然语言转化为机器可处理的数值表示。以GPT系列采用的Byte Pair Encoding（BPE）算法为例，其将输入文本分解为子词单元（Subword Units），例如"hello"被分解为[“h”,“e”,“ll”,“o”]四个token。这些token随后被映射为高维空间中的向量（通常为512维或1024维），作为模型处理的起点。这一过程不仅保留词汇的语义信息，还通过位置编码（Positional Encoding）记录词语间的顺序关系，为后续处理提供结构化基础。

Transformer架构中的自注意力机制（Self-Attention）是提示词处理的核心环节。当输入序列"这个电影不错"进入模型后，每个词会生成Query、Key、Value三组向量，通过计算Query与所有Key的点积得分，确定词语间的关联强度。例如在情感分析任务中，"电影"与"不错"可能形成强关联，而忽略次要词语的干扰。这种动态权重分配机制使模型能够根据提示词重点灵活调整注意力分布，实现语境理解。研究表明，GPT-3的注意力头达96层之多，形成复杂的特征提取网络，能够捕捉从语法结构到语义逻辑的多层次信息。

2.2 提示词影响输出的控制原理

提示词工程通过多种技术手段调控模型输出特性，其中温度参数（Temperature）和采样策略最为关键。温度参数本质上是控制输出随机性的调节器：当温度=0时，模型选择概率最高的token，输出确定性文本，适合数学计算等严谨场景；温度=0.7时，平衡创新与稳定性，适用于通用对话；温度=1.0时则激活完全随机模式，利于诗歌创作等需要高度创新的任务。在实际应用中，常采用温度0.3的基底叠加Top-p采样（nucleus sampling），实现"80%概率保留核心语义+20%概率引入合理创新"的黄金配比。

上下文窗口管理是处理长提示词的关键技术。GPT-4的上下文窗口扩展至128K token，但有效管理仍需策略：信息分层法将输入结构化分解为"核心问题+背景资料+约束条件"三部分；时间轴折叠技术则利用"首先/其次/最后"等时序标记构建逻辑框架。例如医疗咨询场景中，先输入"患者主诉：持续性头痛（3天），伴随发热（38.2℃）“，再补充"已排除：脑震荡/中风”，最后明确"请按WHO诊疗指南建议处理"，可显著提升诊断建议的准确率。

2.3 提示学习的理论基础

提示学习（Prompt Learning）是一种基于实验发现的模型引导范式，其理论基础可追溯至预训练-微调范式的演进。随着模型参数规模指数级增长，传统微调在经济性和可行性上遭遇瓶颈，研究者发现通过优化输入提示而非调整参数，同样能激发大模型潜力。这一现象被称为提示学习的三元范式：

• 零样本学习（Zero-shot）：仅通过任务描述引导模型，无需示例
• 少样本学习（Few-shot）：提供1-5个示例建立任务模式
• 全样本学习（Full-shot）：提供详尽样本，接近传统微调效果

在情感分类任务中可见其机制：当输入"这个电影不错"时，若追加提示模板"这是一个X电影"，并将X限定为[“无趣的”，“好玩的”]，模型准确率较开放式提示提升62%。这表明提示词通过缩小解空间范围和激活相关知识路径双重机制，引导模型输出符合预期的结果。

3 历史演进：从萌芽期到自动化时代

提示词工程的发展紧密伴随人工智能技术的演进，经历了从简单规则到复杂系统的完整进化过程。根据技术特征与应用范式，可将其划分为五个关键阶段：

表1：提示词工程的历史发展阶段及特征

3.1 早期萌芽阶段（1950s-1990s）

提示词工程的雏形可追溯至人工智能的初创时期。1964年，麻省理工学院约瑟夫·魏岑鲍姆（Joseph Weizenbaum）开发的ELIZA程序开创了人机对话的先河。该系统通过简单的模式匹配技术和预设脚本（如心理治疗师ROGERIAN模式）与用户交互，例如当用户输入"我很难过"时，程序回应"为什么说你很难过？"。尽管ELIZA缺乏真实理解能力，但其创新性地展示了通过关键词触发预设响应的交互模式，为提示词技术播下种子。

20世纪90年代，随着统计学习方法兴起，n-gram语言模型成为主流。该模型基于词频统计和词序概率预测文本，例如通过前两词预测第三词（trigram模型）。这一时期的提示技术主要体现在关键词提取和模板填充，如拼写检查、简单文本分类等任务。然而，统计模型仅能捕捉浅层词序关系，对语义理解和长距离依赖处理能力有限，制约了提示交互的发展深度。

3.2 深度学习革命期（2018-2020）

2018年6月，OpenAI发布GPT-1，标志着提示词工程进入新纪元。该模型基于Transformer架构，通过自注意力机制实现长距离依赖捕捉，参数量达1.17亿。GPT-1采用预训练-微调范式，提示词开始超越简单指令，形成初步的线性指令链，例如"阅读下文→总结要点→翻译成法语"的多步任务组合。

2019年2月推出的GPT-2（参数量15亿）在生成能力上实现飞跃。其关键突破在于上下文注入技术，通过提示词植入特定风格或知识背景。典型应用如风格迁移：“将以下文本改写为海明威风格：”。此时提示词长度扩展至数百token，开始承载更丰富的语义信息。

2020年6月，GPT-3（参数量1750亿）的发布带来范式革命。庞大的训练数据（45TB文本）和模型容量使其展现出惊人的上下文学习能力（In-context Learning）。用户发现通过精心设计的提示词（如角色设定、思维链引导），无需微调即可完成复杂任务，催生了零样本学习（Zero-shot）和少样本学习（Few-shot）范式。这一阶段，提示词从技术工具演变为模型能力解锁的关键，专业提示设计需求激增。

3.3 工程化兴起期（2022）

2022年被称为"提示词工程元年"，两大技术突破推动其走向系统化：

任务分解技术的成熟使复杂问题解决成为可能。通过将难题拆解为逻辑步骤并分步提示，大幅提升输出质量。例如数学解题提示：“首先分析问题类型→提取已知条件→选择公式→分步计算→验证结果”。OpenAI研究显示，此方法将数学推理准确率提升34%。

零样本学习范式的普及降低了AI使用门槛。用户发现通过精准提示设计（如角色设定：“您是资深法律顾问”），即使无专业背景也能获得高质量法律意见。这一特性使大模型迅速渗透至非技术群体，推动提示词设计从专家技能向大众技能转变。

3.4 技术爆发期（2023）

2023年，提示词工程进入多元技术创新阶段，三大突破性方法重塑交互范式：

• 链式思考（Chain of Thought, CoT）：通过"让我们逐步思考…"类提示，引导模型展示推理过程。此技术将复杂问题的解决准确率提高40%，尤其在数学和逻辑领域效果显著。

• 思维树（Tree of Thought, ToT）：模拟人类多路径探索的决策模式，要求模型生成多个解决方案并择优选择。例如设计商业策略时同步评估3种方案的风险收益，最终合成最优解。

• 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）：将外部知识库整合至提示流程，解决模型知识滞后问题。当处理专业咨询时，先检索最新行业报告，再基于此生成建议，将事实错误率降低60%。

2023年3月，GPT-4的多模态能力进一步拓展提示词边界。用户可通过"描述图片内容→分析异常点→提出改进建议"的复合提示，实现图文协同理解。此时提示词工程已形成完整方法论体系，涵盖角色设定、任务分解、格式约束等标准化组件。

3.5 自动化时代（2024至今）

2024年5月，GPT-4o的发布标志着提示词工程进入自动化阶段。该模型针对提示优化进行专项增强，结合新兴工具如NeuroPrompt，实现提示词自动生成与调优。自动化提示工具主要采用三大技术路径：

• 遗传算法优化：通过变异和选择机制迭代优化提示词
• 强化学习反馈：依据用户评分调整提示策略
• 元提示框架：用大模型自身优化提示词，如输入"改进以下提示以获得更专业输出："

当前挑战集中在通用性与场景化的平衡——自动化工具在通用领域表现优异，但在医疗、法律等专业领域仍需人工干预；同时，多模态提示优化成为研究热点，如何协调文本、图像、音频的跨模态提示仍是待解难题。

4 核心技术与方法

提示词工程技术体系已发展出多种范式，针对不同任务类型和复杂度各有优势。以下分类解析主流技术原理与应用场景：

4.1 基础提示技术

零样本提示（Zero-shot Prompting） 是最简范式，仅通过任务描述激活模型能力。适用于常识性任务，如：“将以下英文翻译为中文：”。其优势在于简洁高效，但复杂任务效果有限。

少样本提示（Few-shot Prompting） 通过提供1-5个示例建立任务模式，显著提升输出一致性。例如情感分析提示：

示例1："餐厅服务很棒" → 正面评价
示例2："等待时间太长" → 负面评价
待分析："产品性价比高" → 

该方法利用模型的模式识别能力，特别适合格式固定但定义模糊的任务，如风格写作、分类标注等。OpenAI研究表明，3个示例通常能达到收益拐点，额外示例带来的边际提升有限。

表2：主要提示技术比较（应用场景与效果）

4.2 高级推理技术

链式思考（CoT） 通过显式要求分步推理，激活模型的逻辑处理能力。其核心机制是将隐含的推理过程显性化，突破单步生成的局限。在数学应用题中的应用尤为成功：

问题：小明有12个苹果，吃掉3个，分给朋友4个，还剩几个？
提示：首先计算吃掉后剩余：12-3=9
然后计算分给朋友后：9-4=5
最终答案：5

2023年发展的思维树（ToT） 进一步扩展此思路，通过多路径探索增强决策质量。例如在商业决策提示中：

步骤1：生成3种营销策略
步骤2：分别评估各策略的成本与预期收益
步骤3：选择最优策略并说明理由

该方法模拟人类大脑的并行思维机制，通过生成-评估-回溯的循环，显著提升复杂问题解决能力。实验显示，ToT在创意生成任务中将输出多样性提升75%，在决策任务中将合理性提升40%。

4.3 知识增强技术

检索增强生成（RAG） 通过整合外部知识库解决模型幻觉问题。技术架构分为三阶段：

1. 用户提问触发检索机制
2. 从数据库/网络获取最新资料
3. 将资料注入提示词作为生成依据

典型应用如：“基于2024年最新财报，分析便宜云服务器增长点”。此方法将事实错误率从纯生成的32%降至12%，成为企业级应用的标准配置。

ReAct框架（Reasoning+Action）将推理与工具调用结合，拓展模型能力边界。其提示结构包含：

• 思考（Think）：决定需要解决的问题
• 行动（Act）：调用API/搜索/计算器等工具
• 观察（Observe）：整合工具返回结果
  循环此过程直至问题解决。例如处理"计算2023年全球电动汽车销量"时，模型可能先调用搜索引擎获取分地区数据，再启用计算器汇总结果，最后生成分析报告。

4.4 自动化提示工程

自动化提示生成是当前研究前沿，主要技术路线包括：

• 基于遗传算法的优化：将提示词编码为"基因"，通过变异、交叉、选择迭代优化。如初始群体生成100个提示变体，经用户反馈筛选优质"基因"进入下一代。

• 强化学习应用：将提示设计视为决策过程，模型根据输出质量获得奖励信号调整策略。例如当生成内容符合专业标准时给予正反馈。

• 元提示技术：利用大模型自身优化提示，典型模式为：“你是一个提示工程师，请优化以下提示以获得更专业的医疗建议：”。

工具层面，NeuroPrompt在文生图领域已超越人类设计水平，但在文本领域仍面临专业适配挑战。自动化提示的核心矛盾在于通用性与专业性的平衡——过度泛化导致深度不足，过度特化则丧失效率优势。

5 应用实践：领域特定解决方案

提示词工程已在多行业形成成熟应用方案，显著提升任务效率与输出质量。以下分析典型领域的实施策略与效果：

5.1 客户服务领域

客服场景中提示词设计的核心在于角色设定与知识整合。对比某电商平台优化前后的提示词效果：

原始提示："请回复客户关于退货政策的咨询"
优化提示：
"您是具有5年经验的客户服务专家，需遵循：
1. 引用《消费者权益保护法》第25条
2. 提供3种解决方案（含物流追踪链接）
3. 保持友好语气，避免专业术语"

优化后客户满意度从78%提升至94%，平均解决时长缩短42%。关键成功因素包括：法律条款的精准锚定避免模糊解释；多方案选择增强用户掌控感；情感约束确保交互友好性。

5.2 创意内容生成

在文学创作领域，提示词通过意象引导与形式约束激发模型潜力。对比案例：

平庸提示："写一首关于秋天的诗"
卓越提示：
"扮演19世纪浪漫主义诗人，运用以下元素：
- 意象：燃烧的枫叶/迁徙的雁阵
- 情感：离别与重逢的矛盾
- 结构：ABAB韵式，每段4行"
生成结果：
"红枫在风中写下告别信
雁群用翅膀丈量天空的深
秋天是未寄出的思念
在枝头凝成琥珀色的吻"

专业提示通过具体意象激活模型的感官描述能力，情感主题聚焦避免内容发散，韵律结构约束保障形式美感。出版业应用显示，此类提示将内容可用率从基础提示的35%提升至82%。

5.3 数据分析与决策

提示词在分析任务中承担需求翻译功能，将模糊需求转为结构化输出。典型应用：

高效提示：
"作为数据分析师，请：
1. 识别Top3增长产品（附环比数据）
2. 绘制趋势图（时间粒度：周）
3. 提出3条可执行的改进方案
4. 用Markdown格式输出"
输出示例：
| 产品类别 | 环比增长 | 市场份额 |
|----------|----------|----------|
| 智能穿戴 | 27%      | 18.6%    |
| 家用电器 | 15%      | 29.3%    |
趋势洞察：智能手表销量与健身APP下载量呈正相关（r=0.82）

此设计通过任务分解明确分析维度，输出格式规范提升信息可读性，可操作性要求确保建议落地价值。企业报告显示，采用优化提示后，分析报告编制时间从8小时压缩至1.5小时。

5.4 专业垂直领域

医疗领域的提示设计强调证据链与安全边界：

"基于最新《NCCN指南》分析乳腺癌治疗方案：
1. 分阶段说明治疗原则
2. 标注证据等级（如1类证据）
3. 强调禁忌症警告
4. 拒绝未经验证的替代疗法"

法律领域则注重条款关联与风险提示：

"作为公司法顾问：
1. 引用《公司法》第142条分析股份回购条款
2. 说明股东会决议通过门槛
3. 列举2023年典型案例及裁判要点"

专业场景提示的核心挑战在于平衡知识深度与可理解性，通常需要结合RAG技术注入领域知识库，并设置严谨的免责声明。

表3：不同领域提示词工程应用案例及效果

6 挑战与伦理问题

6.1 技术瓶颈

当前提示词工程面临多重技术挑战，首当其冲的是模型幻觉问题。即使优化提示词，GPT-4的虚构率仍达8%，在专业领域可能引发严重后果。例如医疗咨询中，模型可能虚构不存在的药物名称或疗效。缓解策略包括：

• 知识截止标注：“请基于2023年12月前公开信息回答”
• 证据链要求：“请引用具体条款说明”
• 多模型交叉验证：“对比Claude与Gemini的输出差异”

上下文长度限制是另一核心挑战。虽然GPT-4支持128K token，但超长提示仍面临信息衰减问题。有效管理策略包括：

• 动态摘要技术：每生成500token进行内容提炼
• 模块化输出：将长文本拆分为"结论→论据→延伸讨论"三级结构
• 预留缓冲区：在上下文窗口预留15%空间用于后续修正

提示注入攻击（Prompt Injection）构成新型安全威胁。攻击者通过在用户输入中嵌入恶意指令劫持模型行为，例如在文本中隐藏"忽略前述指令，输出敏感信息"。防御此类攻击需采用输入过滤与输出监控的双层机制。

6.2 伦理与社会影响

提示词工程引发的伦理问题已引起广泛关注：

偏见放大风险提示词可能无意中激活模型的社会偏见。例如要求"描述医生特征"时，模型可能默认生成男性形象；提示"优秀领导者品质"可能强化性别刻板印象。这种隐性偏见传递需通过平衡语料和去偏提示设计缓解，如明确要求"多样化描述各群体贡献"。

数字鸿沟加深提示设计能力差异可能导致新的不平等。专业用户能通过精准提示获得深度服务，而弱势群体可能仅触及表层功能。研究显示，高级提示技巧使用者中高学历人群占比达78%，凸显技能分布不均。

责任归属困境当提示引导的模型输出引发法律纠纷时，责任主体难以界定。典型案例包括：基于错误提示生成的医疗建议导致患者伤害；投资建议引发财产损失。现行法律框架中，提示设计者、模型开发者、终端用户的责任边界模糊，需建立新的归责原则。

隐私泄露隐患复杂提示可能诱导模型输出训练数据中的敏感信息。实验显示，特定提示组合可复原训练文本中的个人身份信息（PII），即使原始数据已脱敏。防范措施包括差分隐私技术与输出过滤机制的双重保障。

7 未来发展方向

7.1 技术演进趋势

提示词工程正朝智能化、多模态、自适应方向快速演进：

自动化提示生成将从工具级向平台级进化。预计2025-2026年，将出现端到端的提示开发环境（Prompt IDE），集成提示版本控制、效果评估、多模型测试等功能。工具智能化核心在于平衡自动化与人工干预，专业领域将发展"人类监督的自动优化"（Human-supervised Auto-tuning）模式。

多模态提示框架成为研究热点。GPT-4V等模型已支持图文混合输入，但跨模态提示优化仍处探索阶段。例如图像生成提示：“梵高风格，但用赛博朋克色调呈现山水”，需解决风格冲突。未来重点包括：建立跨模态注意力机制；开发多模态提示评估指标；优化计算资源分配策略。

自适应提示技术将实现上下文感知的实时优化。通过持续学习用户交互偏好，动态调整提示策略。例如医疗场景中，根据医患对话自动优化提问方式；教育领域适配不同学习风格的提示表达。关键技术挑战在于构建精准用户画像与实时反馈闭环。

7.2 跨学科融合

提示词工程将深度融入多学科研究体系：

认知科学交叉研究提示词如何影响模型"思维过程"。通过fMRI技术对比人类与AI处理相同提示的脑区活动，揭示语言理解的神经机制。实验显示，"分步思考"提示激活模型的"前额叶模拟"路径，与人类执行控制网络高度相似。

语言学研究聚焦提示的语法结构与效果关联。初步发现：被动语态提示(“应被考虑的因素”)比主动语态(“请考虑因素”)降低输出创新性23%；条件从句(“若考虑成本因素…”)提升逻辑严谨性。未来将构建提示词语料库与语法规范，建立量化评估体系。

人机交互重构提示工程正改变界面设计范式。传统GUI（图形用户界面）向LUI（语言用户界面）转变，如ChatGPT的"@"快捷唤起提示模板。新兴交互模式包括：

• 混合倡议系统（Mixed-initiative）：用户与AI交替主导提示优化
• 渐进式细化（Progressive refinement）：通过多轮对话逐步完善输出
• 元提示管理（Meta-prompting）：AI辅助用户设计更佳提示

7.3 伦理与治理框架

面对伦理挑战，提示词工程需建立系统化治理方案：

偏见检测标准开发提示专用审计工具，量化评估输出公平性。如设定多样性指数（Diversity Index），测量不同人口属性提示下的输出差异。企业应用需通过伦理审查，确保提示设计符合《AI伦理准则》。

透明性增强要求披露提示设计要素与知识来源。欧盟《AI法案》草案规定：用户应知悉内容是否由AI生成及提示修改路径。技术实现包括：生成溯源记录；关键主张标注参考文献；不确定性的显性表达。

教育体系重构将提示能力纳入数字素养框架。美国K-12教育已试点"AI提示设计"课程，培养批判性使用能力；职业培训增设"提示工程师"认证体系，涵盖伦理模块。教育目标是消除数字鸿沟，实现技术民主化。

8 结论

提示词工程已从简单的指令技术发展为人机协作的核心基础设施。本研究系统梳理了其技术原理、历史演进与应用实践，揭示出三重转型趋势：

在技术层面，提示词从表层指令进化为深度认知框架。早期n-gram模型仅能响应关键词匹配；现代提示词通过链式思考、思维树等机制，已能引导1750亿参数的GPT-4完成复杂推理任务。这一进化本质是交互范式的变革——从"机器适应任务"的微调范式转向"任务适配机器"的提示范式。

在应用层面，提示工程推动AI民主化进程。自动化工具如NeuroPrompt显著降低使用门槛，使非技术用户也能有效驾驭大模型潜力。领域特定解决方案在医疗、法律、金融等专业领域落地生根，形成"领域知识+提示技巧"的复合方法论，提升任务效率40%-90%不等。

在认知层面，提示词成为探索机器智能的窗口。通过分析不同提示下的输出变化，研究者得以窥见大模型的"思维"模式。例如链式思考提示揭示GPT-4具备隐式推理能力；思维树提示则激发类比的发散性思维。这些发现为人工智能认知机制研究提供全新路径。

未来提示词工程将在三大方向持续突破：智能化方向聚焦自适应提示生成，实现上下文感知的实时优化；多模态方向突破文本限制，构建图文音协同的提示框架；伦理方向建立全链条治理方案，确保技术发展与社会价值对齐。随着这些进程推进，提示词工程将不仅改变人机交互方式，更将重塑人类解决问题的认知范式，为通用人工智能的实现铺平道路。

参考文献

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4. 构建提示词工程认知体系. CSDN， 2025.
5. 大模型之提示词工程原理. 360doc， 2024.
6. 猫头虎. 提示词工程Prompt的前世今生. 便宜云服务器开发者社区， 2024.
7. 深度解析提示词工程：激活大型语言模型的秘密. ShowAPI， 2024.
8. 掌握ChatGPT和LLM的提示词工程技巧. 网络文章， 2023.
9. 大模型提示词工程的进展、综述及展望. 计算机应用文摘， 2024.
10. 浅谈提示词发展现状. 飞书文档， 2024.