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提示词和提示词工程在当今的AI技术中起着至关重要的作用。在本节中，将探讨这两个概念的基本原理。
提示词是一种特定的输入，用于指导AI模型生成相应的输出。它可以是一个问题、一个指令或任何其他形式的文本，目的是引导AI模型按照用户的需求进行回答或执行任务。而提示词工程则是对提示词进行优化和改进的过程，以提高AI模型的输出质量和准确性。
想象一下，大型语言模型就像是一头强大而聪明的大象，而提示词则是大象背上的骑象者。骑象者通过给出明确的指令和引导，控制大象的行为和方向。同样地，提示词作为用户与AI模型沟通的工具，通过精确的指令和明确的上下文，引导AI模型生成相关的输出，如图3-4所示。
正如大象需要骑象者的指导来避免走向错误的方向，大型语言模型也需要明确的提示词来确保准确地理解用户的意图，从而生成正确的回答。因此，提示词是用户操控大型语言模型（大象）的最简单手段，可以帮助用户有效地利用大模型的能力，确保大模型按照用户的意图行事。
假设你想要了解苹果对健康的好处，可以这样问：“苹果作为水果，它对健康有哪些益处？”通过提示词，大模型可以理解用户的意图，并生成关于苹果对健康益处的详细回答。
图3-4 大象与提示词
了解提示词是什么之后，下面介绍什么是提示词工程。还是使用上面苹果的例子，用户问：“苹果是什么？”这个问题非常开放，可能导致AI模型提供一系列不相关或不具体的信息。大模型会想：“这个苹果指的是水果、手机，还是一个公司呢？”这样的提问很容易造成歧义，因此需要通过提示词工程优化提问。例如：“请解释生物学上的苹果是什么？”这样大模型就知道用户问的是水果，从而避免生成与用户提问不符的回答。
再如，用户问：“苹果作为水果有什么用？”大模型回答：“苹果是一种受欢迎的水果，可以生吃，也可以用来制作苹果酱、苹果派等食品。此外，苹果还常被用来象征知识和诱惑，如在《圣经》中的故事。”
这个回答虽然提到了苹果的一些用途和象征意义，但是提问比较“泛”，只有将问题更加聚焦，才能发挥大模型在特定领域（如营养学、医学研究、技术发展等）的能力。需要改提示词，如“苹果在预防心脏病方面有哪些健康益处？”AI模型就能提供更专业、更深入的信息，从而充分利用其在医学研究方面的能力。
从上面的例子可以看出，提示词工程是一种优化和改进提示词的过程，以提高AI模型的输出质量和准确性。它涉及创建精确、具体、清晰的提示词，以指导AI模型专注于特定的信息或任务。通过精心设计的提示词，提示词工程旨在消除歧义，确保AI模型能够理解用户的意图，并生成与用户意图相符的答案。
提示词工程可以通俗地理解为“教大模型如何更好地理解提问”。想象一下，你面前有一位知识渊博的学者，他什么都知道，但如果你问一个模糊的问题，他可能会给你一个泛泛的回答，或者回答并不是你真正想要的。为了让这位学者给出你想要的答案，你需要提出一个精确且具体的问题。提示词工程做的就是这件事，只不过对象是大模型。
说白了，你在向大模型提问时，要尽可能地准确和具体，这样它才能理解你的意图，并给出相关的答案。简而言之，就是要“把话说清楚”。