1. 简介

1.1 什么是 Prompt Engineering?

要理解 Prompt Engineering，首先要理解什么是 Prompt。

Prompt 简单来说就是给模型的指令。它可以是一个问题，一段描述，目的是说明我们想让模型完成我们的任务。

那么 Prompt Engineering 又是什么呢？ Software engineering 这个词可能大家都不陌生，它指的是软件工程，是一种通过系统化、规范化、可量化的方法进行软件设计、开发、测试、运行和维护的工程化方法。

Prompt Engineering 也是类似的含义，只不过它的对象是 Prompt 而已。

因此我们可以对 Prompt Engineering 下个类似的定义：

Prompt Engineering 是一种随着大语言模型而新兴的技术，它指的是 Prompt 工程。是一种通过设计和优化 Prompt，帮助我们更好地发掘和利用 GPT 等大型语言模型的能力，让模型更好地完成我们想要的任务。

1.2 为什么需要 Prompt Engineering?

简单来说是因为人类语言的表达方式是多样的，甚至有时是含义不明确的。

受限于 LLM 模型的实现原理，目前的模型不一定很好地理解人类语言的含义，因此我们需要通过 Prompt 来指导模型完成我们的任务。

特别是对于一些复杂的逻辑运算或推理任务，需要对 Prompt 进行更加精细的设计，给于模型更多的提示，才能让模型较好地完成任务。

1.3 Prompt Engineering 的应用场景

Prompt Engineering 的应用场景非常广泛，几乎可以应用在所有需要使用 LLM 模型的场景。比如：翻译，总结，问答，推理，评判，内容生成/改写 等。