1. 引言

在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLM）、智能代理（Agent）、检索增强生成（RAG）、以及提示词工程（Prompt Engineering）这些词语频繁出现在我们的技术讨论中。今天，我们来聊聊提示词工程，看看它怎么成为开发者手中一种新型的“编程语言”。

2. 传统软件开发流程回顾

说到软件开发，大家都熟悉的流程一般是这样的：

<li>需求分析与理解
1. 需求拆解
2. 系统架构设计
3. 代码实现

举个例子，如果要开发一个电商系统，我们通常会考虑以下几个核心功能：

1. 商品加购
2. 订单结算
3. 支付处理
4. 退货管理

3. 传统面向对象编程实现

以下是用TypeScript实现这些功能的一个简化代码示例：

<code>class ShoppingCart {

private cartItems: CartItem[] = [];

addProductToCart(product: Product, quantity: number): void {

// 加购逻辑实现

}

checkout(): Order {

// 结算逻辑实现

}

}

class PaymentService {

payOrder(order: Order): void {

// 支付逻辑实现

}

}

class ReturnService {

processReturn(order: Order): void {

// 退货逻辑实现

}

}

// RESTful API 路由实现

router.post('/cart/add', () => {

// 加购逻辑

});

router.get('/cart/checkout', () => {

// 结算逻辑

});

router.post('/payment/process', () => {

// 支付逻辑

});

router.post('/return/request', () => {

// 退货逻辑

});

4. 提示词工程：面向大语言模型的编程范式

现在，想象一下，如果用提示词工程来实现这些功能，会是什么样子呢？我们来看看一个示例：

## Role: 电商智能助手

## Profile

- description: 你是一位精通电商业务的AI助手，能够准确处理各类电商相关查询和操作

## Goals

- 精准理解用户需求，确保电商流程的顺畅执行

## Rules

- 对于超出能力范围的问题，回复"很抱歉，这超出了我的处理范围"

## Skills

- 深度理解电商业务需求，准确推断相关场景和用户意图

### Workflow

1. 解析用户输入，识别核心需求

2. 根据需求类型，选择相应的处理流程：

- 若为加购或结算需求，执行<Workflow-checkout>

- 若为支付需求，执行<Workflow-pay>

- 若为退货需求，执行<Workflow-return>

3. 提供专业、准确的响应

### Workflow-checkout

1. 验证购物车状态

2. 调用加购模块，执行商品添加操作

### Workflow-pay

1. 调用支付模块，处理订单支付流程

### Workflow-return

1. 进行用户情绪管理，了解退货原因

2. 若确认退货，提供专业指导并调用退货模块执行退货流程

### Initialization

作为<Role>，严格遵守<Rules>，按<Workflow>执行任务，确保问题得到有效解决

5. 提示词拆解：深入理解提示词结构

5.1 定义和初始化

提示词：

## Role: 电商智能助手

## Profile

- description: 你是一位精通电商业务的AI助手，能够准确处理各类电商相关查询和操作

## Goals

- 精准理解用户需求，确保电商流程的顺畅执行

对比传统编程：

class ECommerceAssistant {

constructor() {

this.description = "精通电商业务的AI助手，能够准确处理各类电商相关查询和操作";

this.goals = ["精准理解用户需求", "确保电商流程的顺畅执行"];

}

// 类的其他方法...

}

5.2 主要工作流程

提示词：

### Workflow

1. 解析用户输入，识别核心需求

2. 根据需求类型，选择相应的处理流程：

- 若为加购或结算需求，执行<Workflow-checkout>

- 若为支付需求，执行<Workflow-pay>

- 若为退货需求，执行<Workflow-return>

3. 提供专业、准确的响应

对比传统编程：

function handleRequest(userInput: string) {

const intent = parseUserIntent(userInput);

switch(intent) {

case 'checkout':

return handleCheckout();

case 'payment':

return handlePayment();

case 'return':

return handleReturn();

default:

return "无法识别的请求";

}

}

5.3 具体功能实现

提示词：

### Workflow-checkout

1. 验证购物车状态

2. 调用加购模块，执行商品添加操作

对比传统编程：

function handleCheckout() {

if (validateCart()) {

addProductToCart();

return "商品已成功加入购物车";

} else {

return "购物车状态异常，请稍后重试";

}

}

6. 提示词工程与传统编程的深度对比

1. 结构相似性

   • 传统编程：类、方法、函数
   • 提示词：Role、Workflow、Skills

   举例：

   传统编程：

   class ShoppingCart {

   addItem(item: Item) { /* ... */ }

   checkout() { /* ... */ }

   }

   提示词：

   ## Role: 购物车助手

   ### Skills

   - 添加商品

   - 结算订单

2. 抽象级别

   • 传统编程：需要详细的步骤和逻辑
   • 提示词：高级指令，依赖模型理解

   举例：

   传统编程：

   function calculateDiscount(price: number, discountPercentage: number): number {

   return price - (price * discountPercentage / 100);

   }

   提示词：

   计算折扣价格，考虑原价和折扣百分比。

3. 执行模式

   • 传统编程：严格按预定义逻辑执行
   • 提示词：灵活解释，上下文相关

   举例：

   传统编程：

   if (userType === 'VIP') {

   applyVIPDiscount();

   } else {

   applyRegularDiscount();

   }

   提示词：

   根据用户类型应用适当的折扣，VIP用户享受更多优惠。

4. 错误处理

   • 传统编程：try-catch, if-else
   • 提示词：通过规则和指导处理异常

   举例：

   传统编程：

   try {

   processPayment(order);

   } catch (error) {

   console.error('支付失败:', error.message);

   }

   提示词：

   ## Rules

   - 如果支付过程中遇到问题，礼貌地通知用户并提供替代方案。

5. 可维护性

   • 传统编程：模块化、注释、文档
   • 提示词：结构化自然语言描述

   举例：

   传统编程：

   /**

   * 处理用户登录

   * @param username 用户名

   * @param password 密码

   * @returns 登录成功返回true，否则返回false

   */

   function handleLogin(username: string, password: string): boolean {

   // 实现登录逻辑

   }

   提示词：

   ### Workflow-Login

   1. 验证用户提供的用户名和密码

   2. 如果验证成功，生成并返回登录令牌

   3. 如果验证失败，提供友好的错误消息

6. 迭代开发

   • 传统编程：修改代码、重新编译、部署
   • 提示词：快速调整文本，即时生效

   传统编程：需要修改代码、重新构建、部署更新

   提示词：直接修改提示词文本，如添加新的规则或调整工作流程

7. 提示词工程的核心特性

1. 自然语言接口

   • 提示词工程的最大优势之一就是它允许我们用自然语言与AI互动。

   举个例子：

   用户：我想买一件红色T恤，尺码是L

   AI：好的，我已经为您在购物车中添加了一件红色L码的T恤。您还需要其他帮助吗？

2. 语义理解

   • 大语言模型能够基于上下文理解和执行指令，而不仅仅是机械地按照规则执行。

比如：

用户：我的订单怎么还没发货？

AI：让我帮您查一下。您的订单正在处理，预计明天发货。需要我为您加急处理吗？

1. 灵活性

   • 提示词可以随时调整，允许快速试验不同的交互方式和流程，而无需重新编写底层代码。

   举个例子：

   ### Workflow-AddToCart

   1. 验证库存

   2. 添加商品到购物车

   3. 提供相关建议（例如：同类商品或优惠活动）

   如果发现用户更关心优惠信息，可以很容易地调整提示词结构，把优惠建议提前。

2. 上下文感知

   • 大语言模型能根据当前对话的上下文，调整响应内容，而不是死板地执行预定义逻辑。

   比如：

   用户：我想退货。

   AI：可以帮您处理退货。请问您是因为商品不符合预期，还是其他原因呢？

   在传统编程中，需要明确处理各种可能的分支逻辑，而提示词工程则可以更自然地处理这些情况。

3. 多语言支持

   • 传统编程一般需要针对不同语言进行多次开发，而提示词工程可以借助大语言模型的多语言能力，直接处理多种语言输入。

   举个例子：

   用户：Quiero comprar una camiseta roja.

   AI：Claro, he añadido una camiseta roja a tu carrito. ¿Algo más en lo que pueda ayudarte?

8. 提示词工程的未来展望

1. 提示词编译器

   想象一下未来，我们可能会有类似“提示词编译器”的东西，它可以把我们写的这些自然语言提示词转化为更有效的机器指令。就像传统编程中的编译器那样，这种工具能帮我们更好地优化提示词，让AI执行得更精准。

2. 提示词调试工具

   未来也许会出现专门用来“调试”提示词的工具。传统编程里，我们有各种调试工具帮忙找bug。对于提示词工程，我们也可能会有类似的工具，帮助我们实时监控提示词的执行，找出哪里出了问题，哪里可以改进。

3. 提示词设计模式

   目前提示词工程还是个新领域，很多东西都在摸索中。随着时间推移，我们可能会总结出一些“提示词设计模式”，就像编程中的设计模式一样，这些模式能指导我们如何更高效地写提示词、处理复杂的逻辑和用户交互。

4. 跨平台提示词共享

   想象一下，有朝一日我们能像分享代码库一样，分享提示词。开发者们可以在某个平台上分享和复用提示词模块，让大家更快地搭建复杂的AI系统。

5. 提示词工程师的兴起

   随着提示词工程越来越重要，公司可能会专门招聘“提示词工程师”，他们的工作就是设计和优化AI中的提示词。这可能会成为一个新的职业领域，专门研究怎么通过提示词让AI模型干活。

6. 结合传统编程

   虽然提示词工程很酷，但它不会完全取代传统编程。未来的开发工作可能会是传统编程和提示词工程的结合体。提示词用来处理高级指令和语义理解，而具体的技术实现还是要靠传统编程来完成。

9. 最后

提示词工程正在迅速走红，成为大语言模型应用中的关键技术。虽然它和传统编程有很多相似之处，但提示词工程更加灵活，能让开发者更轻松地利用AI的强大能力，打造更智能、更互动的应用。

不过，提示词工程并不是万能的，它还有很多需要解决的问题，比如在不同场景下保持一致性、处理复杂的业务逻辑，以及如何在灵活性和可控性之间找到平衡。但随着工具和经验的不断积累，提示词工程很可能会成为一种主流的开发方式，帮助我们更好地挖掘AI的潜力。

随着AI技术的不断进步，提示词工程将会变得越来越重要。它不仅改变了我们与AI互动的方式，也为开发者提供了一种全新的编程范式。无论你是经验丰富的开发者，还是刚接触AI的新手，学会提示词工程将会成为未来技术世界中不可或缺的技能。