大家好，我是猫头虎！今天为大家整理了 Prompt Engineering（提示工程） 的18种方法，并为每种方法提供了实际案例及对应论文参考。希望大家能从中受益！
目录
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猫头虎提示词
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Zero-shot Prompt
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Few-shot Prompt
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链式思考（COT）Prompt
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自我一致性
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生成知识 Prompt
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Prompt Chaining
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思维树（TOT）
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检索增强生成（RAG）
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自动推理与工具结合（ART）
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自动Prompt工程师
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Active Prompt
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方向性刺激 Prompt
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PAL程序辅助语言模型
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ReAct框架
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自我反思 Reflexion
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多模态思维链 Prompt
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基于图的 Prompt
正文
Top1 猫头虎提示词
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核心思路：自然表达、精准指令，把AI当成“员工”，清晰地布置任务。
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案例：
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“用三句话概括这篇文章。”
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“列出本地前三家热门餐厅。”
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“用Markdown格式生成一份周报模板。”
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Top2 Zero-shot Prompt
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介绍：无需示例，通过任务描述直接获得结果。
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案例：
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“将这段话的情感分类为正面、负面或中性。”*文本：我今天过得很开心！*输出：正面
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“翻译以下内容为中文：Hello, how are you?”
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“总结这段话的主要思想。”
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Top3 Few-shot Prompt
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介绍：提供少量示例，帮助模型理解任务。
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案例：
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“将以下评论分类：
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这太棒了！ // 正面
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这太糟糕了！ // 负面
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这个产品挺好的。 // 正面”
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“创建以下数据的表格： 数据：[‘苹果’, ‘香蕉’, ‘橙子’]”
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Top4 链式思考（COT）Prompt
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介绍：引导模型逐步推理，生成准确答案。
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案例：
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“我买了10个苹果，送了2个，后来又买了5个，吃了1个，现在还剩多少个？”答案：10 - 2 + 5 - 1 = 12。
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“某班有40名学生，其中25人喜欢足球，10人喜欢篮球，既喜欢足球也喜欢篮球的有5人。有多少人不喜欢这两项运动？”
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Top5 自我一致性
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介绍：通过多次路径采样，选择最一致的答案。
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案例：
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“林中有15棵树，种了6棵，现在有多少棵？”多次推理后答案一致：21棵。
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“计算：2的0.5次方。”
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Top6 生成知识 Prompt
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介绍：先生成知识，再用它回答问题。
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案例：
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“生成关于气候变化的知识点，然后回答‘气候变化的主要原因是什么？’”
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“生成知识：鲸鱼是哺乳动物吗？回答：是的。”
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Top7 Prompt Chaining
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介绍：将复杂任务分解为多个子任务。
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案例：
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Step 1: 提取文档中所有引用。
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Step 2: 根据引用生成答案。
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Top8 思维树（TOT）
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介绍：通过树状结构探索问题的多种解决路径。
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案例：
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“24点游戏：给定[4, 9, 10, 13]，生成24的计算方法。”
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“用深度优先搜索解决迷你填字游戏。”
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Top9 检索增强生成（RAG）
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介绍：结合检索与生成，提高回答的准确性。
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案例：
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“查找关于GPT模型的最新研究，生成摘要。”
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“检索与生成：欧洲有哪些知名地标？”
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Top10 自动推理与工具结合（ART）
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介绍：在推理过程中动态调用工具。
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案例：
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“查找‘某人年龄’并计算其平方根。”
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“将API数据整合进问题回答。”
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Top11 自动Prompt工程师
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介绍：自动生成和优化任务指令。
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案例：
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“改进以下代码：def func(x): return x**2”
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“生成Python代码实现计算圆面积。”
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Top12 Active Prompt
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介绍：基于不确定性选择最佳问题进行提示。
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案例：
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“基于模型生成的不确定性，对问题进行排序。”
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“选择数据集中最具代表性的问题进行注释。”
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Top13 方向性刺激 Prompt
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介绍：通过提示引导模型生成更符合预期的答案。
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案例：
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“为这篇文章生成简明摘要。”
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“提示模型关注特定关键词，如‘环境保护’。”
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Top14 PAL程序辅助语言模型
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介绍：使用编程语言生成推理过程。
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案例：
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“用Python计算日期差。”
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“写出计算BMI指数的程序代码。”
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Top15 ReAct框架
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介绍：结合推理与操作，通过外部数据辅助回答问题。
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案例：
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“根据Wikipedia查询‘人工智能的历史’。”
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“查找并总结诺贝尔奖得主名单。”
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Top16 自我反思 Reflexion
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介绍：基于反馈优化模型输出。
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案例：
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“改进以下函数：返回列表的最大值。”
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“根据错误日志，改进程序。”
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Top17 多模态思维链 Prompt
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介绍：结合文本与视觉信息生成推理。
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案例：
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“分析图片并生成相关描述。”
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“根据图表数据回答问题。”
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Top18 基于图的 Prompt
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介绍：利用子图相似性优化任务提示。
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案例：
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“通过子图分析社交网络结构。”
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“在图数据上执行分类任务。”
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