提示词
Prompt
提示词（Prompt）是用户输入给大语言模型的文本指令，可以是问题、任务描述、上下文或示例，是 LLM 时代最核心的「编程语言」。
详细解释
提示词（Prompt）是用户与大模型交互的唯一接口。在传统编程里，程序员用 Python/Java 写代码让计算机执行；在 LLM 时代，「写好 Prompt」就等于给模型编程。
一个完整的 Prompt 通常包含以下 4 个组件（统称 RTF 框架）：
| 组件 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
| Role（角色） | 给模型一个专家身份 | “你是一位资深 Python 工程师” |
| Task（任务） | 明确要做什么 | “请帮我写一个 HTTP 接口” |
| Format（格式） | 指定输出结构 | “返回 JSON，包含 code 和 explanation” |
| Examples（示例） | 给出 Few-Shot 演示 | （可选） |
一个完整的 Prompt 示例
# Role
你是一位经验丰富的金融分析师，擅长用通俗语言解释复杂概念。
# Task
请用 200 字以内解释「市盈率」，并给出 A 股市场上常见的合理区间。
# Format
返回 JSON：
{
"definition": "...",
"formula": "...",
"reasonable_range": "...",
"example": "..."
}
# Examples
（可选，给 1-2 个示例）提示词的进化形态
| 范式 | 时间 | 特点 |
|---|---|---|
| 零样本（Zero-Shot） | 2020 | 直接问 |
| 少样本（Few-Shot） | 2020 | 带示例 |
| 思维链（CoT） | 2022 | “Let’s think step by step” |
| ReAct | 2022 | 推理 + 工具调用 |
| 结构化 Prompt | 2023 | XML / Markdown 分块 |
| Agent Prompt | 2024+ | 多角色、工具、记忆 |
常见问题
Prompt 和 Prompt Engineering 有什么区别？
Prompt 是「一段输入文本」，Prompt Engineering 是「系统化设计 Prompt 的方法论与最佳实践」。Prompt 是名词，Prompt Engineering 是学科。
好的 Prompt 有什么共性？
具体（Specific）、结构化（Structured）、带示例（Exemplified）、带约束（Constrained）。唯元智创控制台内置 200+ 行业 Prompt 模板，登录即可复制使用。