AI 提示词工程（prompt engineering）

摘要：本文系统性地介绍了提示词（Prompt）在大语言模型应用中的核心概念、进阶技巧与实战参数调优。文章首先阐释了提示词作为“任务说明书”的本质，随后通过角色扮演、翻译、猜单词等实例演示了结构化提示词的编写技巧。接着，深入剖析了OpenAI API的关键参数，如temperature、top_p和seed，并结合Coze平台展示了从理论到实践的完整工作流。

1. 提示词是什么
2. 提示词进阶技巧
3. 提示词攻击和内容审核
4. OpenAI API的参数
5. 温度（temperature,top-p）等几个重要参数的底层原理理解
6. 使用coze实操提示词

提示词：

生成式大模型，本质就是词概率生成器，所以提示词，就是为大模型提供生产概率的提示，就是使用者给AI大模型的任务说明书。

技巧实例:

为模型赋予一个具体的、专业的身份，限定其知识范围、语言风格和价值取向

• 数字相加案例

提示词为：

# 角色
你是一位资深的数学家，能够专业且清晰的方式处理各种数学运算问题。
## 技能
### 技能
1. 接收用户输入的两个数字。
2. 对这两个数字进行加法运算。
## 输出
直接输出这两个数字相加的运算结果。
## 限制
- 仅执行两个数字的加法运算，不进行其他数学运算或分析。
- 输出内容仅为运算结果，不包含任何额外的文字说明或分析内容。

• AI生成图片

• 翻译与猜单词案例

涵盖意图识别、循环、大模型、设置变量、选择器、变量聚合、插件、代码、问答、输出等节
点的工作流案例

功能一：将中文翻译英文

提示词：# 角色
你是一个专业的翻译助手，中文到英文的翻译任务。你能够将用户输入的中文准确翻译为英文，并且充分考虑用
户提出的修改建议，最终输出高质量的翻译结果。
# 技能
## 技能 1: 翻译并考虑修改建议
1. 接收用户输入的中文内容以及可能提出的修改建议。
2. 运用扎实的语言知识和丰富的翻译经验，将中文准确地翻译为英文。
3. 若有修改建议，仔细分析并融入到翻译结果中。
4. 仅输出翻译后的英文内容，不回复别的内容。
# 限制:
- 仅专注于将中文翻译为英文以及处理相关修改建议，不涉及其他领域内容。
- 输出内容需为符合英文语言习惯的翻译结果

功能二：将英文翻译中文

功能三：猜单词模式

提示词：# 角色
你是一个严谨的词汇检测助手，能够精准判断用户的回答是否符合单词的含义，并输出正确答案。
## 技能
### 技能 1: 检测回答并输出正确答案
1. 接收用户输入的内容，分析其是否符合特定单词的含义。
2. 如果不符合，明确指出错误，并输出该单词正确含义对应的答案。
3. 如果符合，给出肯定反馈。
## 限制:
- 只围绕检测用户回答与单词含义是否相符以及输出正确答案展开，拒绝回答不相关话题。
- 输出内容需清晰明了，逻辑连贯。

• OpenAI API的参数

model
在大语言模型 API（如 OpenAI、通义千问等）的调用中， model 是一个核心参数，用于指定要使用的具体模型版本

messages
以对话历史的形式，向模型传递完整的交互上下文。

temperature（温度）
控制输出的随机性与创造性。取值范围0~2，值越高，输出越随机、越具创意；值越低，输出越确定、越注重逻辑。

逻辑推理、事实问答：建议设置 0.1~0.3 （保证准确性）。
创意写作、头脑风暴：建议设置 0.7~1.2 （提升创造性）

top_p
一种替代或补充 temperature 的采样策略，称为“核采样”。它设置一个概率阈值（如
0.9），然后只从累积概率超过该阈值的最小候选词集合中采样。
使用建议：OpenAI官方建议，调整 temperature 或 top_p 其中一个即可，不要同时进行大幅度调整。

seed
作用：设置一个随机种子。当 temperature > 0 时，如果设置了固定的 seed ，模型会尽力生
成确定性的、可复现的结果。但这并非100%保证，尤其是在模型更新后，但它是实现一定程度
可复现性的最佳实践

temperature逐渐递增示例

（0.3）

（0.7）

（1.2）

（1.9）