提示词工程：优化 LLM 输出的核心技术

随着大型语言模型（LLM）的广泛应用，如何有效引导模型生成符合预期的输出成为关键。提示词工程（Prompt Engineering）正是为此而生的技术领域，它通过精心设计输入指令，来优化和操控 LLM 的响应。一份来自“黑洞资源笔记”的技术文档，系统性地梳理了提示词工程的核心方法与最佳实践。

核心内容

该文档的核心内容主要围绕两大方面展开：LLM 的输出控制技术与多样化的提示词技术。

在输出控制方面，文档详细阐述了 LLM 的输出配置、输出长度控制以及关键的采样控制参数。这包括温度参数对输出随机性的影响，以及 Top-K 和 Top-P 这两种主流的采样策略，并探讨了如何整合这些技术以获得更稳定或更具创造性的结果。

在提示词技术方面，文档涵盖了多种类型：

通用 Prompt、单次 Prompt 和少量示例 Prompt。
系统 Prompt、角色 Prompt 和情境 Prompt。此外，文档还延伸讨论了自动提示工程、面向代码生成的提示技术以及多模态场景下的提示技术。

价值与影响

文档提供的系统化知识框架，有助于开发者与研究者更高效地利用 LLM。其总结的一系列最佳实践指南，例如提供清晰示例、设计简洁指令、明确输出格式、优先使用指令而非硬性约束、控制最大令牌长度、在 Prompt 中使用变量、实验不同的输入格式与写作风格等，具有直接的实操价值。掌握这些技术，能够显著提升与 LLM 交互的精准度和效率，是充分发挥大模型潜力的重要基础。