AI提示工程：基礎•應用•實例

如何用'鏈式思維提示'解決複雜問題？ 鏈式思維提示（Chain-of-Thought Prompting）的核心思想是：​​把一個複雜問題拆成一串邏輯順序清晰的“思考步驟”，並把這串步驟作爲輸入提示給大語言模型，引導它模仿人類的逐步推理過程​​。這樣可顯著提高輸出的準確性、連貫性和可解釋性。 下面給出落地四步法，並附示範與注意事項。 1. ​​明確主題並拆分關鍵概念​​ • 先確定問題核心，再列出完成任務所需的關鍵概念或子問題；這些概念應覆蓋問題的各個維度。 2. ​​排序概念，構建邏輯鏈​​ • 按因果、時間或層次關係對概念進行排序，形成“1→2→…→n”的順序；順序越清晰，模型生成的思考鏈越容易保持一致。 3. ​​整合爲提示並交給模型​​ • 將排序後的概念整合成自然語言提示，例如： "1. 識別輸入中的實體… 2. 根據時間線排列事件… 3. 總結因果關係…"。 • 把該提示輸入大語言模型，讓其按順序展開推理並生成最終答案。 4. ​​評估與迭代​​ • 檢查模型輸出是否嚴格遵循提示中的邏輯鏈；若出現跳步或矛盾，可調整提示，增加約束或示例，再次測試。 ​​優勢與適用場景​​ • ​​複雜推理​​：數學證明、邏輯謎題、編程調試等需要多步推導的任務，鏈式思維提示能讓模型展示中間步驟，減少幻覺並提高正確率。 • ​​高可解釋性​​：每個推理節點都可見，便於人工審查與糾錯。 • ​​與多模態結合​​：將文本鏈式步驟與圖像、表格等模態信息融合，可處理更豐富的語義聯合推理。 ​​實踐示例（數學應用題）：​​ 1. 讀題並識別已知量與未知量。 2. 列出相關公式或定理。 3. 代入已知量求解。 4. 檢查單位與合理性。 模型按照上述四步推理，可顯著降低計算錯誤。 ​​注意事項​​ • 步驟應足夠細，避免模型在某一步驟內“跳過”關鍵推理。 • 若問題涉及外部數據，可在鏈式步驟中加入“檢索→驗證→修正”環節，與 ReAct 等方法結合，提升可靠性。 • 鏈式長度不宜過長，否則模型可能遺忘早期步驟；可採用“分段鏈式 + 匯總”策略。 通過“拆分-排序-整合-迭代”四步，你就能用鏈式思維提示把任意複雜問題轉化爲一串可被大語言模型有效執行的邏輯步驟，從而獲得更準確、可解釋且可落地的解決方案。

本書以深入淺出的方式，爲讀者揭開了提示工程和大語言模型應用實踐的神祕面紗。作者巧妙地將複雜概念與通俗案例相結合，使讀者能夠輕鬆掌握提示工程的核心要領。在人工智能發展的大背景下，提示工程的應用前景廣闊，本書不僅爲讀者提供了學習指南，還展望了未來發展方向，激發了讀者的創新思維。通過與大語言模型的互動，本書內容得到了豐富和提升，展示了人機合作在創作領域的巨大潛力。總的來說，本書是一部集知識性、實用性、前瞻性於一體的佳作，值得廣大讀者細細品味。

本書將科普和實戰融合在一起，先介紹了相關的原理，再根據大語言模型的原理，如何用提示工程來獲得自己想要的結果。一開始讀起來還挺喫力的，慢慢啃下來就覺得很有意思。

看下來提示工程和人與人溝通佈置任務類似，說的越清楚，活幹的越好。 這本書有2個值得推薦的點：1.反向提示工程。把事例的結果給AI讓AI給出最優提示。實踐中未必真的好用，但是算是一個思路；2.有幾個作者的應用案例，具體步驟有啓發意義。

關於人工智能方面的書，今年前前後後大致讀了二十本。因爲不是AI的專業人士。內容大多圍繞應用，即與我所在行業的落地。萬欣教授這本書的確是良心之作。層次清晰、結構嚴謹，文字準確且平實。充分照顧了非專業讀者。就個人來說，是比較合適的👍

學會提示工程，與AI 用自然語言進行規範性對話，最終讓AI 輸出接近我們需要的結果。 本書教會我們給AI 提問的方案，我們還需在實際生活中加以印證，做到知行合一。

本來之前一直覺得提示工程這麼個詞是個不折不扣的buzz word——因爲很多策略平常在工作中已經在使用，並沒有在哪裏去學習什麼東西來形成策略…讀完之後想法稍微有了些變化，最後一章一些實際使用還是有不少啓發的