10个最佳LLM 提示技术 (2025)
本文档探讨了十种最强大的提示技术，并提供了其应用和最佳实践的见解。
创作有效的大型语言模型（LLM）提示已成为 AI 实践者的一项关键技能。精心设计的提示可以显著提高 LLM 的性能，实现更准确、相关和有创意的输出。本文档探讨了十种最强大的提示技术，并提供了其应用和最佳实践的见解。无论您是经验丰富的 AI 开发人员还是刚刚开始使用 LLM，这些技术都将帮助您充分利用 AI 模型。
1、零样本提示
零样本提示是最直接与 LLM 交互的方式。在此技术中，你提供一个直接的指令或问题，而不提供任何示例，依赖于模型的预训练知识生成响应。此方法测试 LLM 在仅基于给定提示的情况下理解和执行任务的能力，而不需要额外的上下文或示例。
零样本提示特别适用于简单的、直接的任务或关于一般知识的查询。这是一种衡量 LLM 基本能力的好方法，对于广泛的应用来说可能是出乎意料的有效。然而，其效果可能因任务的复杂性和它与模型训练数据的一致性而有所不同。在使用零样本提示时，明确具体地提供指令以获得最佳结果至关重要。
示例： 使用零样本提示时，你可能会简单地问 LLM，“用简单的术语解释光合作用的概念。”模型将根据其现有的知识生成解释，而无需提供任何额外的上下文或示例。
2、少样本提示
少样本提示通过在要求模型执行任务之前提供少量示例，将与 LLM 的交互提升到一个新的层次。这种技术有助于指导模型的输出格式和风格，实际上为模型提供了一个遵循的模式。通过展示所需的输入-输出关系，少样本提示可以显著提高模型在特定任务上的表现。
当您需要一致的输出格式、处理领域特定任务或零样本提示产生不一致结果时，这种方法特别有效。少样本提示允许您在不需要大量训练或微调的情况下微调模型的行为。这是一种快速适应 LLM 以满足特定用途的强大方式。但是，选择您的示例时要小心，因为它们将严重影响模型的输出。
示例： 在少样本提示中，您可以在提出主要问题之前向 LLM 提供几个示例。例如：
Q: 法国的首都是什么？A: 法国的首都是巴黎。
Q: 日本的首都是什么？A: 日本的首都是东京。
Q: 巴西的首都是什么？A:
通过提供这些示例，您引导 LLM 理解您期望的格式和答案类型，增加收到一致且准确回答的可能性。
3、链式思维（CoT）提示
链式思维（CoT）提示是一种更高级的技术，鼓励 LLM 将复杂问题分解成逐步推理过程。该方法模仿人类解决问题的方法，使模型能够处理需要多步推理或计算的复杂任务。通过提示 LLM 展示其工作，CoT 可以显著提高对复杂任务的性能，并提供模型决策过程的透明度。
CoT 提示的好处不仅限于改进准确性。它还提高了模型输出的可解释性，使人类更容易理解和验证答案背后的推理。这在教育等领域尤为重要，在这些领域，理解问题解决过程与最终答案一样重要。然而，值得注意的是，CoT 提示可能更耗费计算资源，并且对于较简单的任务可能并不总是必要的。此外，研究表明，CoT 提示在提供高度相关和具体的示例时更为有效。
示例： 当使用链式思维提示时，你可能会提出这样的问题：“如果一件衬衫售价为25美元，并且打八折，最终价格是多少？请展示你的逐步推理。” LLM 可能会这样回应：
“让我们一步一步来：
- 原价是25美元。
- 打八折意味着我们需要计算25美元的20%。
- 25美元的20%是25美元×0.20=5美元。
- 折扣金额是5美元。
- 要得到最终价格，我们需要从原价中减去折扣。
- 25美元-5美元=20美元。因此，衬衫的最终价格是20美元。”
这个回复不仅提供了正确的答案，还展示了推理过程，使其更容易验证和理解解决方案。
4、角色提示
角色提示是一种创造性和强大的技术，涉及为 LLM 分配特定的角色或人格。这种方法可以极大地改变模型响应的语气、风格和内容，使您能够根据特定需求或场景调整其输出。通过指示 LLM 承担特定角色，您可以访问模型知识库中的不同“个性”或专业知识。
这种技术在您需要以特定的声音或风格生成内容、模拟某个领域的专家知识或创建对主题的不同视角时特别有用。角色提示可以导致更吸引人和情境适当的响应，使其在创意写作、情景规划或教育模拟中非常有价值。然而，重要的是要记住，虽然 LLM 可以令人信服地模拟不同的角色，但其响应仍然基于其训练数据，不应被视为未经验证的实际专家建议。
示例： 对于角色提示，您可能会这样指示 LLM：“作为一名经验丰富的气候科学家，请解释海平面上升对沿海城市长期潜在影响。”此提示鼓励 LLM 采用气候科学家的身份，可能导致对这一主题更具技术性和权威性的回应。
5、任务分解
任务分解是一种战略性提示方法，涉及将复杂的任务分解成更小、更易于管理的子任务。该技术利用了 LLM 处理离散信息并将其组合成整体的能力。通过分解大任务，您可以引导模型按步骤进行，确保每个组成部分都得到彻底和准确的处理。
此方法特别适用于处理可能让模型一次呈现所有内容时感到不知所措的复杂问题。它减少了 LLM 的认知负荷，使模型能够更加专注和准确地应对每个子任务。任务分解还有助于更好地处理多步骤问题，并可以改善最终输出的整体质量和完整性。此外，这种方法可以使错误更容易识别和纠正，因为您可以逐个步骤进行审查。实施任务分解时，保持各子任务之间的清晰逻辑流程以确保最终结果连贯至关重要。
示例： 当使用任务分解处理复杂任务时，您可能会这样提示 LLM：“为了撰写一篇全面的研究论文，关于可再生能源，让我们分步骤进行。请列出我们应该遵循的主要步骤，从定义范围到完成论文。”
LLM 可能会这样回应：
“1. 定义论文的范围（涵盖哪些类型的可再生能源）。2. 列出主要部分（引言、当前状态、挑战、未来前景、结论）。3. 对每个部分列出要点。4. 研究并收集每个要点的数据。5. 撰写介绍部分，设定背景并陈述论文的目标。6. 开发每个部分，结合相关数据和分析。7. 在结论中总结关键发现和未来影响。8. 审查并完善整个论文，确保连贯性和流畅性。9. 创建参考文献列表。
现在，让我们从第1步开始……”
这种分解方法使您能够将撰写研究论文这样复杂的任务分成可管理的部分，从而提高最终输出的质量和完整性。
当然！让我们继续“2025 年最佳的 LLM 提示技术”博客文章的剩余部分。以下是第 7 至 10 节，以及结论和实用技巧：
6、约束提示
约束提示涉及为 LLM 设置特定规则或限制，以遵循其响应中的格式、长度或内容。通过明确陈述约束条件，您可以引导 LLM 生成更集中和相关的输出。
约束可以从小指令如字数限制到更复杂的需要如遵守特定写作风格或避免某些话题。这种方法在专业环境中特别有价值，其中一致性和遵循指南至关重要。然而，平衡约束与灵活性以允许 LLM 发挥其全部能力是很重要的。
示例： “提供关于可再生能源最新发展的总结，恰好为100字。只关注太阳能和风能，不要提及任何特定公司或品牌名称。”
7、迭代优化
迭代优化是一种涉及使用多个提示逐步改进和完善 LLM 输出的技术。这种方法认识到复杂的任务通常需要多次修订和改进。通过将任务分解为几个步骤并在每个阶段提供反馈，您可以引导 LLM 向更准确和精致的最终结果发展。
这种方法特别适用于写作、问题解决或创意工作，其中初稿很少完美。迭代优化允许您利用 LLM 的优势，同时保持对输出方向和质量的控制。在每次迭代中明确具体地提供反馈以确保持续改进是很重要的。
示例： 步骤 1：“为关于人工智能对医疗保健影响的文章写一个简短的大纲。”步骤 2：“基于这个大纲，扩展关于人工智能在医学诊断方面的部分。”步骤 3：“现在，向这部分添加放射学中人工智能应用的具体例子。”
8、上下文提示
上下文提示涉及在要求 LLM 执行任务之前提供相关的背景信息或上下文。该技术帮助模型理解更广泛的背景，从而生成更准确和相关的响应。通过设置适当的上下文，您可以显著提高 LLM 输出的质量和针对性。
这种方法在处理专业主题、独特场景或需要考虑特定信息（这些信息可能不在模型的通用知识范围内）时特别有用。上下文提示可以帮助弥合 LLM 的广泛知识与其任务特定要求之间的差距。
示例： “背景：阿姆斯特丹一直在实施各种绿色倡议，以变得更加可持续。鉴于这些信息，提出三个创新的城市规划理念，以进一步增强阿姆斯特丹的可持续发展努力。”
9、自一致性提示
自一致性提示是一种高级技术，涉及针对同一提示生成多个响应，然后选择最一致或可靠的答案。该方法利用 LLM 的概率性质来提高准确性，特别是在需要推理或解决问题的任务中。
通过比较多个输出，自一致性提示可以帮助识别和过滤掉单个响应中可能出现的不一致或错误。该技术在关键应用中特别有价值，其中准确性至关重要。然而，与单响应方法相比，它需要更多的计算资源和时间。
示例： “解决以下数学问题：如果一列火车以每小时60英里的速度行驶2.5小时，它走了多远？生成五个独立的解决方案，然后选择最一致的答案。”
10、对抗性提示
对抗性提示是一种涉及挑战 LLM 的初始响应或假设以提高输出质量、准确性和稳健性的技术。该方法模拟辩论或批判性思维过程，推动模型考虑替代观点、潜在的推理缺陷或被忽略的因素。
对抗性方法的工作原理是首先要求 LLM 提供初始响应或解决方案，然后提示它批评或挑战自己的答案。这个过程可以重复多次，每次迭代都会细化和加强最终输出。对抗性提示在复杂的问题解决、决策场景或处理争议性或多方面的话题时特别有用。
这种方法有助于减轻模型响应中的潜在偏见，并鼓励更全面和平衡的输出。然而，需要仔细制定对抗性提示，以确保建设性的批评而不是简单的反驳。
示例： 步骤 1：“提出减少城市交通拥堵的解决方案。”步骤 2：“现在，确定你刚才提出的解决方案的三个潜在缺点或挑战。”步骤 3：“考虑到这些挑战，改进你最初的解决方案或提出替代方案。”步骤 4：“最后，比较你最初和改进后的解决方案的优缺点，并推荐最佳行动方案。”
11、结束语
掌握这些提示技术可以显著提高您有效使用 LLM 的能力。每种方法都有独特的优点，适用于不同类型的任务和场景。通过理解和应用这些技术，AI 实践者可以充分利用 LLM，从而产生更准确、更有创意和有用的输出。
随着 AI 领域的不断发展，提示策略也在不断演变。持续关注新发展并不断尝试不同的技术将是任何使用 LLM 的人至关重要的。记住，提示的艺术在于理解模型的能力和局限性，以及如何精心设计完美的输入。
原文链接：10 Best Prompting Techniques for LLMs in 2025
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