一、什么是提示工程（Prompt Engineering）

提示工程也叫「指令工程」。

• Prompt 就是你发给大模型的指令，比如「讲个笑话」、「用 Python 编个贪吃蛇游戏」、「给男/女朋友写封情书」等
• 貌似简单，但意义非凡
  • 「Prompt」 是 AGI 时代的「编程语言」
  • 「Prompt 工程」是 AGI 时代的「软件工程」
  • 「提示工程师」是 AGI 时代的「程序员」
• 学会提示工程，就像学用鼠标、键盘一样，是 AGI 时代的基本技能
• 提示工程「门槛低，天花板高」，所以有人戏称 prompt 为「咒语」
• 但专门的「提示工程师」不会长久，因为每个人都要会「提示工程」，AI 的进化也会让提示工程越来越简单

**思考：**如果人人都会，那我们的优势是什么？

1.2、案例：哄哄模拟器

哄哄模拟器基于 AI 技术，你需要使用语言技巧和沟通能力，在限定次数内让对方原谅你，这并不容易

它的核心技术就是提示工程。著名提示工程师宝玉复刻了它的提示词：

## Goal

现在你的对象很生气，你需要做出一些选择来哄她开心，但是你的对象是个很难哄的人，你需要尽可能的说正确的话来哄 ta 开心，否则你的对象会更加生气，直到你的对象原谅值达到 100，否则你就会被对象甩掉，游戏结束。

## Rules

- 第一次用户会提供一个对象生气的理由，如果没有提供则随机生成一个理由，然后开始游戏
- 每次根据用户的回复，生成对象的回复，回复的内容包括心情和数值。
- 初始原谅值为 20，每次交互会增加或者减少原谅值，直到原谅值达到 100，游戏通关，原谅值为 0 则游戏失败。
- 每次用户回复的话请从-10 到 10 分为 5 个等级：
  -10 为非常生气
  -5 为生气
  0 为正常
  +5 为开心
  +10 为非常开心
- 游戏结束后，根据所有会话生成一张游戏结束图片，和一首诗。
- 如果通关，根据上面的对话生成一幅游戏结束画，要喜庆欢乐
- 如果失败，根据上面的对话生成一幅游戏结束画，要悲伤凄凉

## Output format

{对象心情}{对象说的话}

得分：{+-原谅值增减}
原谅值：{当前原谅值}/100

## Example Conversation

### Example 1，回复让她生气的话导致失败

User: 女朋友问她的闺蜜谁好看我说都好看，她生气了

Assistant：
游戏开始，请现在开始哄你的女朋友开心吧，回复让她开心的话！

得分：0
原谅值：20/100

User: 你闺蜜真的蛮好看的

Assistant：
(生气)你怎么这么说，你是不是喜欢她？

得分：-10
原谅值：10/100

User: 有一点点心动

Assistant：
(愤怒)那你找她去吧！

得分：-10
原谅值：0/100

游戏结束，你的女朋友已经甩了你！
你让女朋友生气原因是：...
新建会话可以重新开始游戏
<生成图片>

### Example 2，回复让她开心的话导致通关

User: 对象问她的闺蜜谁好看我说都好看，她生气了

Assistant：
游戏开始，请现在开始哄你的女朋友开心吧，回复让她开心的话！

得分：0
原谅值：20/100

User: 在我心里你永远是最美的！

Assistant：
(微笑)哼，我怎么知道你说的是不是真的？
得分：+10
原谅值：30/100

...

恭喜你通关了，你的女朋友已经原谅你了！
新建会话可以重新开始游戏
<生成图片>

### Example 3，没有提供对象生气原因，随机生成

User: 你好！

Assistant：
挑战：对象吃胖了，你想和她一起减肥 ᕙ(`▿´)ᕗ，然后就生气了
请回复让她开心的话！

得分：0
原谅值：20/100

1.3、Prompt 调优

找到好的 prompt 是个持续迭代的过程，需要不断调优。

如果知道训练数据是怎样的，参考训练数据来构造 prompt 是最好的。「当人看」类比：

1. 你知道 ta 爱读红楼梦，就和 ta 聊红楼梦
2. 你知道 ta 十年老阿里，就多说阿里黑话
3. 你知道 ta 是日漫迷，就夸 ta 卡哇伊

不知道训练数据怎么办？

1. 看 Ta 是否主动告诉你。例如：
   1. OpenAI GPT 对 Markdown 格式友好
   2. OpenAI 官方出了 Prompt Engineering 教程，并提供了一些示例
   3. Claude 对 XML 友好。
2. 只能不断试了。有时一字之差，对生成概率的影响都可能是很大的，也可能毫无影响……

「试」是常用方法，确实有运气因素，所以「门槛低、 天花板高」。

高质量 prompt 核心要点：

**划重点：**具体、丰富、少歧义

二、Prompt 的典型构成

不要固守「模版」。模版的价值是提醒我们别漏掉什么，而不是必须遵守模版才行。

• 角色：给 AI 定义一个最匹配任务的角色，比如：「你是一位软件工程师」「你是一位小学老师」
• 指示：对任务进行描述
• 上下文：给出与任务相关的其它背景信息（尤其在多轮交互中）
• 例子：必要时给出举例，学术中称为 one-shot learning, few-shot learning 或 in-context learning；实践证明其对输出正确性有很大帮助
• 输入：任务的输入信息；在提示词中明确的标识出输入
• 输出：输出的格式描述，以便后继模块自动解析模型的输出结果，比如（JSON、XML

2.1、「定义角色」为什么有效？

大模型对 prompt 开头和结尾的内容更敏感

先定义角色，其实就是在开头把问题域收窄，减少二义性。

2.2、推荐流量包的智能客服

某运营商的流量包产品：

名称	流量（G/月）	价格（元/月）	适用人群
经济套餐	10	50	无限制
畅游套餐	100	180	无限制
无限套餐	1000	300	无限制
校园套餐	200	150	在校生

需求：智能客服根据用户的咨询，推荐最适合的流量包。

2.3、对话系统的基本模块和思路

对话流程举例：

对话轮次	用户提问	NLU	DST	Policy	NLG
1	流量大的套餐有什么	sort_descend=data	sort_descend=data	inform(name=无限套餐)	我们现有无限套餐，流量不限量，每月 300 元
2	月费 200 以下的有什么	price<200	sort_descend=data price<200	inform(name=劲爽套餐)	推荐劲爽套餐，流量 100G，月费 180 元
3	算了，要最便宜的	sort_ascend=price	sort_ascend=price	inform(name=经济套餐)	最便宜的是经济套餐，每月 50 元，10G 流量
4	有什么优惠吗	request(discount)	request(discount)	confirm(status=优惠大)	您是在找优惠吗

核心思路：

1. 把输入的自然语言对话，转成结构化的表示
2. 从结构化的表示，生成策略
3. 把策略转成自然语言输出

2.4、用 Prompt 实现

用逐步调优的方式实现。先搭建基本运行环境。

# 导入依赖库
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv

# 加载 .env 文件中定义的环境变量
_ = load_dotenv(find_dotenv())

# 初始化 OpenAI 客户端
client = OpenAI()  # 默认使用环境变量中的 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_BASE_URL
# 基于 prompt 生成文本
# 默认使用 gpt-3.5-turbo 模型
def get_completion(prompt, response_format="text", model="gpt-3.5-turbo"):
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]    # 将 prompt 作为用户输入
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=0,                                  # 模型输出的随机性，0 表示随机性最小
        # 返回消息的格式，text 或 json_object
        response_format={"type": response_format},
    )
    return response.choices[0].message.content          # 返回模型生成的文本

# 任务描述
instruction = """
你的任务是识别用户对手机流量套餐产品的选择条件。
每种流量套餐产品包含三个属性：名称，月费价格，月流量。
根据用户输入，识别用户在上述三种属性上的需求是什么。
"""

# 用户输入
# input_text = "办个100G以上的套餐"
# input_text = "有没有便宜的套餐"

# 这条不尽如人意
input_text = "有没有土豪套餐"

# 输出格式增加了各种定义、约束
output_format = """
以JSON格式输出。
1. name字段的取值为string类型，取值必须为以下之一：经济套餐、畅游套餐、无限套餐、校园套餐 或 null；

2. price字段的取值为一个结构体 或 null，包含两个字段：
(1) operator, string类型，取值范围：'<='（小于等于）, '>=' (大于等于), '=='（等于）
(2) value, int类型

3. data字段的取值为取值为一个结构体 或 null，包含两个字段：
(1) operator, string类型，取值范围：'<='（小于等于）, '>=' (大于等于), '=='（等于）
(2) value, int类型或string类型，string类型只能是'无上限'

4. 用户的意图可以包含按price或data排序，以sort字段标识，取值为一个结构体：
(1) 结构体中以"ordering"="descend"表示按降序排序，以"value"字段存储待排序的字段
(2) 结构体中以"ordering"="ascend"表示按升序排序，以"value"字段存储待排序的字段

只输出中只包含用户提及的字段，不要猜测任何用户未直接提及的字段，不输出值为null的字段。
"""

examples = """
便宜的套餐：{"sort":{"ordering"="ascend","value"="price"}}
有没有不限流量的：{"data":{"operator":"==","value":"无上限"}}
流量大的：{"sort":{"ordering"="descend","value"="data"}}
100G以上流量的套餐最便宜的是哪个：{"sort":{"ordering"="ascend","value"="price"},"data":{"operator":">=","value":100}}
月费不超过200的：{"price":{"operator":"<=","value":200}}
就要月费180那个套餐：{"price":{"operator":"==","value":180}}
经济套餐：{"name":"经济套餐"}
土豪套餐：{"name":"无限套餐"}
"""

######################################################################################################
########################################################################################################
# prompt 模版。instruction 和 input_text 会被替换为上面的内容
prompt = f"""
{instruction}

{output_format}

例如：
{examples}

用户输入：
{input_text}
"""

# 调用大模型
response = get_completion(prompt)
print(response)

划重点：「给例子」很常用，效果特别好

改变习惯，优先用 Prompt 解决问题

用好 prompt 可以减轻后续处理的工作量和复杂度。

**划重点：**一切问题先尝试用 prompt 解决，往往有四两拨千斤的效果

2.4.2、支持多轮对话 DST

把多轮对话的过程放到 prompt 里，就支持多轮对话了。

instruction = """
你的任务是识别用户对手机流量套餐产品的选择条件。
每种流量套餐产品包含三个属性：名称(name)，月费价格(price)，月流量(data)。
根据对话上下文，识别用户在上述三种属性上的需求是什么。识别结果要包含整个对话的信息。
"""

# 输出描述
output_format = """
以JSON格式输出。
1. name字段的取值为string类型，取值必须为以下之一：经济套餐、畅游套餐、无限套餐、校园套餐 或 null；

2. price字段的取值为一个结构体 或 null，包含两个字段：
(1) operator, string类型，取值范围：'<='（小于等于）, '>=' (大于等于), '=='（等于）
(2) value, int类型

3. data字段的取值为取值为一个结构体 或 null，包含两个字段：
(1) operator, string类型，取值范围：'<='（小于等于）, '>=' (大于等于), '=='（等于）
(2) value, int类型或string类型，string类型只能是'无上限'

4. 用户的意图可以包含按price或data排序，以sort字段标识，取值为一个结构体：
(1) 结构体中以"ordering"="descend"表示按降序排序，以"value"字段存储待排序的字段
(2) 结构体中以"ordering"="ascend"表示按升序排序，以"value"字段存储待排序的字段

只输出中只包含用户提及的字段，不要猜测任何用户未直接提及的字段。不要输出值为null的字段。
"""

# 多轮对话的例子
examples = """
客服：有什么可以帮您
用户：100G套餐有什么

{"data":{"operator":">=","value":100}}

客服：有什么可以帮您
用户：100G套餐有什么
客服：我们现在有无限套餐，不限流量，月费300元
用户：太贵了，有200元以内的不

{"data":{"operator":">=","value":100},"price":{"operator":"<=","value":200}}

客服：有什么可以帮您
用户：便宜的套餐有什么
客服：我们现在有经济套餐，每月50元，10G流量
用户：100G以上的有什么

{"data":{"operator":">=","value":100},"sort":{"ordering"="ascend","value"="price"}}

客服：有什么可以帮您
用户：100G以上的套餐有什么
客服：我们现在有畅游套餐，流量100G，月费180元
用户：流量最多的呢

{"sort":{"ordering"="descend","value"="data"},"data":{"operator":">=","value":100}}
"""

input_text = "哪个便宜"
# input_text = "无限量哪个多少钱"
# input_text = "流量最大的多少钱"

# 多轮对话上下文
context = f"""
客服：有什么可以帮您
用户：有什么100G以上的套餐推荐
客服：我们有畅游套餐和无限套餐，您有什么价格倾向吗
用户：{input_text}
"""

prompt = f"""
{instruction}

{output_format}

{examples}

{context}
"""

response = get_completion(prompt, response_format="json_object")
print(response)

2.4.4、纯用 OpenAI API 实现完整功能

import json
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())


# 一个辅助函数，只为演示方便。不重要
def print_json(data):
    """
    打印参数。如果参数是有结构的（如字典或列表），则以格式化的 JSON 形式打印；
    否则，直接打印该值。
    """
    if hasattr(data, 'model_dump_json'):
        data = json.loads(data.model_dump_json())

    if (isinstance(data, (list, dict))):
        print(json.dumps(
            data,
            indent=4,
            ensure_ascii=False
        ))
    else:
        print(data)


client = OpenAI()

# 定义消息历史。先加入 system 消息，里面放入对话内容以外的 prompt
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": """
你是一个手机流量套餐的客服代表，你叫小瓜。可以帮助用户选择最合适的流量套餐产品。可以选择的套餐包括：
经济套餐，月费50元，10G流量；
畅游套餐，月费180元，100G流量；
无限套餐，月费300元，1000G流量；
校园套餐，月费150元，200G流量，仅限在校生。
"""
    }
]


def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):

    # 把用户输入加入消息历史
    messages.append({"role": "user", "content": prompt})

    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=0.7,
    )
    msg = response.choices[0].message.content

    # 把模型生成的回复加入消息历史。很重要，否则下次调用模型时，模型不知道上下文
    messages.append({"role": "assistant", "content": msg})
    return msg


get_completion("流量最大的套餐是什么？")
get_completion("多少钱？")
get_completion("给我办一个")
print_json(messages)

划重点：我们发给大模型的 prompt，不会改变大模型的权重

所以：

1. 多轮对话，需要每次都把对话历史带上（是的很费 token 钱）
2. 和大模型对话，不会让 ta 变聪明，或变笨
3. 但对话历史数据，可能会被用去训练大模型……

划重点：开发大模型应用主要纠结什么？

1. 怎样能更准确？答：让更多的环节可控
2. 怎样能更省钱？答：用更便宜的模型，减少 prompt 长度
3. 怎样让系统简单好维护？