提示词工程从入门到精通
Nathan Li 查看讲师
百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员
西安交大数字经济研究院首席科学家,数字化转型与人工智能专家
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课程简介

在人工智能技术飞速发展的当下,大语言模型已成为推动各行业变革的核心力量。这些模型凭借强大的自然语言处理能力,在内容创作、智能客服、数据分析、教育辅导、代码编写等众多领域展现出巨大的应用潜力。然而,要充分发挥大语言模型的效能,关键在于如何与之进行有效“沟通”,而“提示词工程”正是打开这一沟通之门的钥匙。

本课程聚焦AI生成革命核心技能——提示词工程,从基础认知到高阶实战,系统解析18种提示词框架、12种沟通范式及AI工作流设计精髓帮助学员掌握AI输出的核心密码,解决内容生成不可控、效率低下的行业痛点,实现效率指数级提升、成本颠覆式下降与创意边界突破,并沉淀可复用的提示词资产库,为未来AI驱动的工作流和应用奠定基础

课程收益

1、帮助学员理解提示词的核心作用和使用原则,掌握提示词引导AI生成内容的关键技巧,为后续高级应用打下坚实基础

2、帮助学员掌握不同场景下的提示词设计策略,灵活应对多样化需求,提升AI生成内容的准确性和适用性

3、帮助学员掌握AI工作流与智能Agent的集成应用,提升工作效率与智能化水平

受众人群

AI与机器学习从业者、自然语言处理研究人员、数据科学家与分析师及其他对AI技术感兴趣的人员

课程周期

1天(6H

课程大纲

标题

授课内容

一、提示词入门

1. 基础认知

(1) “钥匙”:什么是提示词?

(2) “桥梁”:提示词与大模型的关系。

(3) “潜力”:提示词的价值与作用。

2. 实用技能

(1) “公式”:提示词使用的基本原则。

(2) “实验”:生成内容为何不同?

(3) “复杂度”:提示词的边界在哪里?

3. 探讨与经验

(1) “合作”:是否要对模型礼貌?

(2) “标杆”:行业老大OPENAI的提示词秘诀。

(3) “标杆”:行业老二Claude的提示词秘诀。

4. 实践验证

(1) “检验”:实践是检验真理的唯一标准。

二、提示词框架

1. APE(Action Purpose Expect)提示词框架

2. BROKE提示词框架

3. CHAT提示词框架

4. CRISPE提示词框架

5. CARE 提示词框架

6. COAST提示词框架

7. CREATE框架

8. RACE提示词框架

9. RISE提示词框架

10. ROSES提示词框架

11. RTF 提示词框架

12. SAGE 提示词框架

13. SCOPE提示词框架

14. SPAR 提示词框架

15. TAG 提示词框架

16. TRACE提示词框架

17. LangGPT 提示词框架

18. Google 提示词工程最佳实践

三、提示词八招

1. Prompt的一个本质

2. Prompt的二个心法

3. Prompt的三项沟通要点

4. Prompt的四项chat法则

5. Prompt的五个业务法则

6. Prompt的六条咒语

7. Prompt的七项注意

8. Prompt的天龙八部

四、提示词十二式

1. 指令式提问:确保得到更准确的答案

2. 角色扮演提问:让AI更专业

3. 关键词提问:让回答更具针对性

4. 引导式提问:让AI帮你脑暴

5. 摘要提问:快速压缩长篇信息

6. 对话式提问:让沟通更加人性化

7. 信息一致性提问:如何不跑偏

8. 信息整合提问:AI高效整合信息并解决问题

9. 约束提问:精准获取所需内容

10. 归纳提问:对信息快速分组

11. 情绪分析提问:怎么让AI有更多的人情味

12. 结构化提问法:解决复杂问题的利器

五、进阶技巧:AI工作流

1. What】AI工作流:一种结构化的流程设计方法

2. What】核心目标:将复杂任务系统化、可复制、可优化

3. Why】AI工作流的误区解析

4. Why】工作流不等于简单的流程,而是智能化的系统集成

5. Where】适合工作流的业务类型

6. Where】业务拆解的标准与方法论

7. How】工作流拆解的具体步骤

8. How】工具模块选择与应用

9. How】工作流与Agent的关键区别

10. How】案例:抖音评论截流工作流

六、提示词工程落地七部曲

1. Step 1:需求探索与场景评估(选场景)

(1) 精准定位:快速识别任务复杂度

(2) 决策分流:

(3) 简单任务:直达提示词

(4) 复杂场景:启动AI工作流 | 定制智能Agent

2. Step 2:提示词精准构建(做本体)

(1) 核心公式:CHAT + 领域知识

(2) 设计要点:

(3) 清晰角色定义

(4) 场景精准还原

(5) 输出期望量化

3. Step 3:模型智能匹配 (配工具)

(1) 选型矩阵:

(2) 任务难度

(3) 专业领域

(4) 性能与效率平衡

4. Step 4:效果严谨评估 (闻味道)

(1) 评估维度:

(2) 业务契合度

(3) 输出质量

(4) 一致性

(5) 可靠性程度

5. Step 5:持续迭代优化 (会迭代)

(1) 优化路径:

(2) 微调提示词

(3) 对比测试

(4) 不断逼近理想输出

(5) 迭代原则:

(6) 小步快进

(7) 闭环反馈

6. Step 6:场景落地与应用 (好应用)

(1) 应用模式:

(2) 商业部署

(3) 智能Agent集成

(4) 自动生成初稿

(5) 价值变现:

(6) 提升效率

(7) 降低成本

(8) 创新突破

7. Step 7:知识沉淀与管理 (善沉淀)

(1) 归档策略:

(2) 建立提示词知识库

(3) 场景标签化

(4) 快速检索

(5) 进化机制:

(6) 持续学习

(7) 动态更新

(8) 复用与优化

七、场景演练:实战互动及场景共创

1. 【工作效率提升】

(1) 一键生成PPT

(2) 快速整理会议纪要

(3) 客户回复秒级整理

2. 【智能决策辅助】

(1) 销售数据预测分析

(2) 销售热点产品洞察

(3) 根据数据形成专业报告

3. 【创意生成设计】

(1) 产品销售文案快速生成

(2) 海报制作(语言转视觉)

(3) 视频内容创作

4. 【现场实时共创】

(1) 学员可以列出具体的问题,和老师现场共创解决。


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