DeepSeek等强大模型出现后，提示工程还有必要么？

提示的主要目的是人和模型沟通，是为了更好的激发模型做各种任务，只能说语言模型越强大，沟通的难度会较低，沟通形式更简单，提示工程”之所以被称为“工程”，主要基于以下多方面原因：

1. 系统性与复杂性

多要素协同：如同传统工程涉及多个环节与要素协同作业，提示工程也需综合考量众多因素。比如，在设计提示时，不仅要明确任务目标，像让语言模型生成新闻稿、故事，还是进行代码纠错等，还要考虑模型自身特点，不同的大语言模型在擅长领域、知识储备、输出风格上存在差异。同时，输入数据的格式、质量以及上下文信息等，都需全面统筹，任何一个环节出现偏差，都可能影响最终输出结果。
层次化架构：提示工程具备层次化的结构。从基础的指令构建，到复杂的多轮对话设计，再到针对特定应用场景的提示优化，各部分相互关联且层层递进。例如，开发一个智能客服的提示工程，先要有通用的问答框架提示，在此基础上根据不同业务场景和常见问题类型进行细化，最后还要结合用户反馈不断调整优化，形成一个完整且具有层次的体系。

2. 规范性与流程性

标准规范：在提示工程中，存在一些被广泛认可的规范和最佳实践。例如，在提示中使用清晰、明确的语言，避免模糊或歧义表述，以确保模型准确理解意图；合理设置提示的长度和复杂度，既不能过于冗长使模型抓不住重点，也不能过于简略导致信息不足。这些规范如同工程领域的行业标准，有助于提升提示设计的质量和稳定性。
流程化操作：提示工程通常遵循一定流程。首先是需求分析，明确要解决的问题和期望的输出效果；接着进行提示设计，根据需求和模型特性构建提示内容；然后进行测试验证，观察模型输出是否符合预期，若不符合则进行调试优化，不断调整提示的各个参数和要素。这种流程化的操作方式，与传统工程从规划、设计到实施、检验的流程相似。

3. 目标导向与可重复性

目标导向：提示工程有着明确的目标，就是让语言模型生成符合特定需求的输出。无论是用于内容创作、信息检索，还是数据分析等领域，都是围绕特定的业务目标或用户需求展开。就像工程建设以建造特定功能的建筑物、桥梁等为目标一样，提示工程旨在通过精心设计的提示，引导模型达成预期的任务。
可重复性：一旦设计出有效的提示策略，在相同或相似的场景和任务下，能够重复应用并获得相对稳定的结果。例如，为某类产品描述生成设计的提示，只要产品类型和描述需求不变，就可以反复使用该提示让模型生成符合要求的产品描述内容，这体现了工程所具备的可重复性特点，有助于提高生产效率和保证质量的稳定性。

4. 资源管理与优化

资源管理：在提示工程中，资源管理同样重要。这里的资源包括计算资源，如使用大语言模型时会消耗服务器的计算能力和存储资源，需要合理规划以避免资源浪费或过载。同时，还包括时间资源，如何在有限时间内设计出高效的提示，快速获得满意的结果，也是需要考虑的方面。
持续优化：随着业务需求变化、模型更新以及对语言理解的深入，提示工程需要不断优化。就像工程建设会随着技术发展和使用需求对建筑物进行改造升级一样，提示工程也需要根据新情况对提示进行调整，如改进提示的措辞、增加新的约束条件或引入新的上下文信息，以提升模型输出的质量和性能。

5. 总结

从上述内容可以看出，提示工程蕴含着丰富的内涵与价值。如果你渴望深入探索提示工程的奥秘，进一步提升自己在这一领域的能力，强烈推荐你阅读《AI原生应用开发：提示工程原理与实战》这本书（京东图书：https://item.jd.com/14373635.html）。它结合大量AI原生应用落地实践，系统讲解提示工程的核心原理、案例分析以及实战技巧，涵盖结构化提示设计、NLP任务提示、提示安全设计等多方面内容。阅读此书，能帮你深入理解并应用提示设计技巧，找到决定大语言模型输出的关键因子，将理论知识巧妙运用到实际产品设计中，让你在提示工程领域的学习与实践更上一层楼。