提示工程实战指南：从零构建AI特征生成系统

提示工程实战指南：从零构建AI特征生成系统

【免费下载链接】prompt-eng-interactive-tutorialAnthropic's Interactive Prompt Engineering Tutorial项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/prompt-eng-interactive-tutorial

引言：为什么需要提示工程

在AI应用开发过程中，我们经常面临如何让模型准确理解任务需求并生成结构化输出的挑战。提示工程（Prompt Engineering）作为一门专注于设计优化输入指令的技术，能够有效解决这一问题。本指南将通过实用案例和具体操作步骤，帮助你掌握提示工程的核心技术，构建高效的AI特征生成系统。

构建可复用的提示模板系统

问题：如何高效处理大量相似任务

当面对大量结构相似但内容不同的任务时，重复编写提示不仅效率低下，还容易引入不一致性。例如在电商平台中，需要对成千上万种商品描述进行标准化处理，手动编写提示显然不现实。

解决方案：实现变量注入技术

通过创建包含占位符的提示模板，配合动态变量注入，可以实现一套模板处理多种场景。这种方法将固定指令结构与变化数据分离，大幅提升提示的复用性和维护效率。

案例：商品分类自动化

# 定义商品分类提示模板 def create_product_classification_prompt(product_name, product_description): template = f""" 作为电商平台的商品分类专家，请根据以下商品信息进行分类: <product_info> 商品名称: {product_name} 商品描述: {product_description} </product_info> 请从以下分类中选择最适合的类别: 1. 电子产品 2. 服装鞋帽 3. 家居用品 4. 食品饮料 5. 图书文具 输出格式: 类别编号+类别名称 """ return template # 使用模板处理不同商品 product1 = create_product_classification_prompt( "智能手环", "全天候健康监测，支持心率、睡眠质量检测，防水设计" ) product2 = create_product_classification_prompt( "纯棉T恤", "100%纯棉材质，宽松版型，多种颜色可选" ) # 获取模型响应 # print(get_completion(product1)) # 预期输出: 1. 电子产品 # print(get_completion(product2)) # 预期输出: 2. 服装鞋帽

实战技巧

1. 变量命名规范：使用全大写蛇形命名（如PRODUCT_NAME）区分模板变量，提高可读性
2. 模板版本控制：对提示模板进行版本管理，方便追踪变更和回滚
3. 模板测试策略：为每个模板创建测试用例集，确保变量替换后仍能产生正确输出

实现精确数据边界控制

问题：如何避免模型混淆指令与数据

在处理包含复杂内容的数据时，模型常常会将指令误认为数据的一部分，或者错误地修改需要保留的原始信息。例如在处理用户评论时，模型可能会无意中修改评论内容而非仅分析情感。

解决方案：应用XML标签标记技术

通过XML标签明确界定数据边界和处理指令，可以有效避免模型混淆。这种方法为模型提供了清晰的结构指引，确保数据处理的准确性。

案例：用户评论情感分析

def analyze_review_sentiment(review_text): prompt = f""" 作为情感分析专家，请分析以下用户评论的情感倾向。 仅对<review>标签内的内容进行分析，不要修改原始评论。 <review> {review_text} </review> 输出要求: 1. 情感类别: 正面/负面/中性 2. 情感分数: 0-10分 3. 关键词: 提取3个最能代表情感的关键词 4. 简短分析: 不超过50字的情感解释 """ return prompt # 使用示例 review = "这款手机续航能力超出预期，相机效果也很棒，但系统偶尔卡顿。总体来说值得购买！" sentiment_analysis_prompt = analyze_review_sentiment(review) # 获取模型响应 # print(get_completion(sentiment_analysis_prompt))

实战技巧

1. 标签命名策略：使用描述性强的标签名称（如<customer_review>而非<data>）
2. 嵌套标签使用：对复杂数据结构使用嵌套标签，如<order><product></product><price></price></order>
3. 标签一致性：在整个项目中保持标签使用的一致性，建立标签使用规范文档

引导模型进行逻辑推理

问题：如何处理需要多步骤分析的复杂任务

许多AI应用场景需要处理包含多因素、多步骤的复杂问题，如市场趋势预测、风险评估等。直接要求模型给出最终结论往往导致分析不充分或结论不可靠。

解决方案：设计思维链提示框架

通过引导模型进行分步推理（思维链提示），可以显著提升复杂问题的解决质量。这种方法模拟人类思考过程，让模型在得出最终结论前先展示中间分析步骤。

案例：市场机会评估

def create_market_analysis_prompt(product, target_market): prompt = f""" 作为市场分析专家，请评估在{target_market}推出{product}的市场机会。 按照以下步骤进行分析: 1. 市场规模评估: 分析目标市场的总体规模和增长趋势 2. 竞争格局: 识别主要竞争对手及其市场份额 3. 目标用户画像: 描述核心用户群体的特征和需求 4. SWOT分析: 评估产品的优势、劣势、机会和威胁 5. 市场进入策略建议: 基于以上分析提出具体建议 请清晰展示每个步骤的分析过程，最后给出综合评估结论。 """ return prompt # 使用示例 market_analysis_prompt = create_market_analysis_prompt( "智能空气净化器", "中国一线城市" ) # 获取模型响应 # print(get_completion(market_analysis_prompt))

实战技巧

1. 步骤数量控制：将复杂任务分解为3-7个步骤，符合人类短期记忆容量
2. 明确步骤目标：为每个推理步骤设定清晰的输出目标和格式
3. 中间结果验证：在关键步骤加入验证机制，确保分析方向正确

构建示例驱动的学习系统

问题：如何让模型掌握特定输出格式和风格

当需要模型生成特定格式或风格的内容时，仅通过文字描述往往难以达到理想效果。例如要求模型生成符合特定规范的产品描述，简单指令通常无法确保格式一致性。

解决方案：实施少样本提示技术

通过提供少量高质量示例，引导模型学习所需的输出模式。这种少样本提示（Few-Shot Prompting）技术能够让模型快速掌握复杂的格式要求和风格特征。

案例：产品描述生成器

def create_product_description_prompt(product_info): prompt = f""" 作为电商产品文案专家，请根据产品信息生成吸引人的产品描述。 参考以下示例格式: 【示例1】 产品信息: 无线蓝牙耳机，续航24小时，降噪功能，防水设计 产品描述: 🔊 沉浸式音效体验 | 24小时长效续航 采用先进降噪技术，隔绝环境噪音，让您专注于音乐本身。IPX7防水设计，运动出汗无需担忧。一次充电，享受全天音乐陪伴。 【示例2】 产品信息: 智能手表，心率监测，GPS定位，50米防水 产品描述: ⌚ 全天候健康管家 | 精准运动追踪 实时心率监测，掌握健康状况。内置GPS定位，记录运动轨迹。50米防水性能，游泳也能佩戴。智能提醒功能，不错过重要事项。 【任务】 产品信息: {product_info} 产品描述: """ return prompt # 使用示例 product_desc_prompt = create_product_description_prompt( "便携式咖啡机，迷你设计，兼容多种胶囊，一键操作" ) # 获取模型响应 # print(get_completion(product_desc_prompt))

实战技巧

1. 示例质量优先：确保示例准确、高质量，避免劣质示例误导模型
2. 示例多样性：提供不同角度或变化的示例，增强模型泛化能力
3. 示例数量控制：一般3-5个示例效果最佳，过多示例可能导致模型混淆

设计结构化输出生成器

问题：如何确保AI输出机器可解析的结构化数据

在实际应用中，AI生成的非结构化文本往往需要进一步处理才能用于系统集成。例如情感分析结果需要转换为特定格式才能存入数据库或用于后续分析。

解决方案：定义工具调用规范

通过定义工具调用格式，引导模型生成结构化输出。这种方法将自然语言处理与编程逻辑结合，确保AI输出可以直接被系统处理。

案例：客户反馈分类系统

def create_feedback_classification_prompt(feedback_text): tools_spec = { "tools": [ { "toolSpec": { "name": "classify_feedback", "description": "对客户反馈进行分类和情感分析", "inputSchema": { "json": { "type": "object", "properties": { "feedback_type": { "type": "string", "enum": ["产品问题", "服务投诉", "功能建议", "表扬", "其他"], "description": "反馈类型" }, "sentiment_score": { "type": "number", "minimum": -5, "maximum": 5, "description": "情感分数，-5到5之间" }, "priority": { "type": "string", "enum": ["低", "中", "高"], "description": "处理优先级" }, "keywords": { "type": "array", "items": {"type": "string"}, "description": "提取的关键词列表" } }, "required": ["feedback_type", "sentiment_score", "priority"] } } } } ] } prompt = f""" 分析以下客户反馈并使用提供的工具进行分类: <feedback> {feedback_text} </feedback> 请调用classify_feedback工具，按照指定格式返回结果。 """ return prompt, tools_spec # 使用示例 feedback = "这款应用的界面设计很直观，但最近频繁崩溃，尤其是在上传图片时。希望开发团队能尽快修复这个问题。" prompt, tools = create_feedback_classification_prompt(feedback) # 获取模型响应（工具调用格式） # print(get_completion(prompt, tools=tools))

实战技巧

1. 输入验证设计：在工具定义中加入类型、范围和枚举限制，确保输入有效性
2. 错误处理机制：设计工具调用失败时的回退策略和错误提示
3. 版本兼容考虑：为工具定义版本号，便于后续升级和兼容性管理

构建完整工具使用工作流

问题：如何将提示工程与外部系统功能集成

实际AI应用通常需要与外部系统交互，如数据库查询、API调用等。如何设计端到端的工作流程，实现AI与外部工具的无缝协作，是提升应用能力的关键。

解决方案：实现工具使用完整流程

通过设计包含工具选择、调用和结果处理的完整工作流，可以充分发挥AI的决策能力和外部工具的执行能力，构建功能强大的智能应用。

案例：智能数据分析助手

def run_data_analysis_workflow(user_query, data_source): # 步骤1: 确定是否需要工具 tool_selection_prompt = f""" 用户查询: {user_query} 可用工具: 1. query_database: 查询数据库获取数据 2. calculate_statistics: 进行统计计算 3. generate_chart: 生成数据可视化图表 分析是否需要使用工具，如需使用，请指定工具名称和参数。 """ # 步骤2: 获取工具调用决策 tool_decision = get_completion(tool_selection_prompt) print(f"工具决策: {tool_decision}") # 步骤3: 执行工具调用 if "query_database" in tool_decision: data = query_database(data_source, extract_query_params(tool_decision)) elif "calculate_statistics" in tool_decision: result = calculate_statistics(data, extract_calc_params(tool_decision)) elif "generate_chart" in tool_decision: chart = generate_chart(result, extract_chart_params(tool_decision)) # 步骤4: 使用工具结果生成最终响应 final_prompt = f""" 用户查询: {user_query} 工具结果: {chart if 'chart' in locals() else result if 'result' in locals() else data} 请基于工具结果，用自然语言回答用户查询。 """ final_response = get_completion(final_prompt) return final_response # 使用示例 # response = run_data_analysis_workflow( # "分析过去半年的销售额趋势，找出增长最快的产品类别", # "sales_database" # ) # print(response)

实战技巧

1. 工具选择优化：设计工具选择提示时，明确列出工具能力和适用场景
2. 结果整合策略：设计如何将多个工具结果有效整合的方法
3. 错误恢复机制：实现工具调用失败时的重试逻辑和替代方案

总结与下一步学习

通过本指南，你已经掌握了提示工程的核心技术，包括变量注入、XML标签边界控制、思维链推理、少样本学习、结构化输出和工具使用工作流。这些技术可以帮助你构建高效、可靠的AI特征生成系统。

下一步建议：

1. 深入学习项目中的示例代码：AmazonBedrock/toolUse_order_bot/
2. 尝试修改现有提示模板，观察输出变化
3. 构建自己的提示模板库，针对不同场景进行优化
4. 探索更高级的提示工程技术，如自动提示优化和提示调试

掌握提示工程不仅能提升AI应用的性能，还能开启更多创新应用的可能性。随着实践深入，你将能够设计出更智能、更可靠的AI系统，解决实际业务问题。

官方文档：README.md 完整教程：AmazonBedrock/00_Tutorial_How-To.ipynb

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