在人工智能的领域中，大语言模型（LLM）正变得越来越强大，它们在自然语言处理、图像识别、语音识别等多个领域展现出了巨大的潜力。然而，要充分发挥这些模型的能力，我们需要精心设计的提示（Prompt）来引导模型的输出。本文将介绍12种不同的提示工程技术，这些技术可以帮助我们更好地利用LLM，并在各种场景中实现更精准的应用。

1. Least-To-Most Prompting

Least-To-Most Prompting 是一种分步引导大语言模型（LLM）进行推理的技术。这种方法的核心在于将一个复杂的问题分解成若干个简单的子问题，然后逐步引导模型解决这些子问题，直至达到最终的结论。这种策略特别适用于那些需要多步骤逻辑推理的问题。

在Least-To-Most Prompting 中，首先向模型提供问题的最基本信息，然后逐步增加问题的复杂性，直到模型能够处理整个问题的复杂度。这种方法的优势在于它能够引导模型沿着一个清晰的思路前进，同时避免了一次性面对问题的全部复杂性可能引起的困惑。

例如，在解决一个逻辑谜题时，可以首先询问模型关于谜题的基本事实，然后逐步引入更多的条件和线索，最终引导模型得出正确的答案。这种方法不仅提高了模型解决问题的准确性，还增强了其推理过程的透明度和可解释性。 Least-To-Most Prompting 还可以与其他提示技术结合使用，比如自我提问提示（Self-Ask Prompting）和元提示（Meta-Prompting），以进一步提升模型的推理能力。

通过这种方式，模型不仅能够逐步构建起对问题的理解，还能够在推理过程中自我检查和调整，以达到更优的结果。 在实际应用中，Least-To-Most Prompting 可以应用于各种需要深入推理的场景，如科学研究、法律分析、教育辅导等。通过这种方法，模型能够更好地模拟人类的思考过程，提供更加精确和深入的解答。

2. Self-Ask Prompting

自我提问提示（Self-Ask Prompting）是一种让大语言模型在处理问题时模拟人类自我提问和回答过程的提示工程技术。这种方法的核心在于让模型自己生成问题，并在后续的回答中逐步解决这些问题，直至达到最终答案。

Self-Ask Prompting 的关键在于明确显示LLM的推理过程，使模型能够将问题分解为更小的后续问题，并知道何时达到最终答案。这种方法不仅提高了模型的推理能力，还增强了其对问题的理解深度。

在实际应用中，Self-Ask Prompting 可以应用于各种需要深入理解和推理的任务，如科学问题解答、历史事件分析等。通过自我提问和回答，模型能够更全面地探索问题的不同方面，并生成更加丰富和深入的内容。

此外，Self-Ask Prompting 还可以与其他提示技术结合使用，如Chain-Of-Thought Prompting，以进一步提升模型的推理和创新能力。

通过这种方式，模型不仅能够自我提问和回答，还能够在推理过程中构建起清晰的思维链，从而生成更加连贯和有逻辑的内容。 总的来说，Self-Ask Prompting 是一种模拟人类思考过程的提示工程技术，它通过让模型自我提问和回答，提高了模型的推理能力和对问题的理解深度。

3. Meta-Prompting

元提示（Meta-Prompting）是一种让大语言模型反思自己表现并据此调整行为的提示工程技术。这种方法的核心在于使用单个通用提示来构建一个能够自我改进的代理。

在Meta-Prompting 中，模型被赋予了一种自我反思的能力，它可以根据自己生成的内容来评估和调整自己的行为。这种自我改进的过程可以是通过改变生成内容的风格、结构或内容本身来实现的。

实际应用中，Meta-Prompting 可以用于各种需要模型自我学习和适应的任务，如文本生成、对话系统等。通过自我反思和调整，模型能够更好地适应不同的任务需求，并生成更符合预期的输出。

此外，Meta-Prompting 还可以与其他提示技术结合使用，如ReAct Prompting，以进一步提升模型的自我改进和适应能力。

通过这种方式，模型不仅能够自我反思和调整，还能够在推理和行动之间建立紧密的协同作用，从而实现更高效的学习和适应。 总的来说，Meta-Prompting 是一种赋予模型自我反思和自我改进能力的提示工程技术，它通过让模型根据自己生成的内容进行调整，提高了模型的适应性和生成质量。

4. Chain-Of-Thought Prompting

思维链提示（Chain-Of-Thought Prompting，简称CoT）是一种通过提供具体的思维链示例来引导大语言模型（LLM）进行复杂推理的提示工程技术。CoT 的核心在于将一个大型任务或问题分解为子任务，并将这些子任务的输出作为下一个子任务的输入，形成一个连贯的思维链。

在CoT 中，模型被引导去模拟人类的思考过程，即通过逐步解决子问题来逼近最终答案。研究表明，当以这种方式提示时，大语言模型可以展现出更强大的推理能力，甚至在某些情况下可以解决之前无法处理的复杂问题。 实际应用中，CoT 可以应用于各种需要深入推理和分析的任务，如数学问题解答、逻辑推理、科学假设验证等。

通过构建清晰的思维链，模型能够生成更加连贯、逻辑严密的内容。 此外，CoT 还可以与其他提示技术结合使用，如Iterative Prompting，以进一步提升模型的推理能力和生成质量。通过这种方式，模型不仅能够构建思维链，还能够在迭代过程中不断优化和完善自己的推理过程。

总的来说，Chain-Of-Thought Prompting 是一种模拟人类思考过程的提示工程技术，它通过引导模型逐步解决子问题，构建起一个连贯的思维链，从而提高了模型的推理能力和生成质量。

5. ReAct Prompting

ReAct Prompting 是一种结合了推理（Reasoning）和行动（Action）的提示工程技术。它模拟了人类在面对新任务时的快速学习和决策过程，即使在不可预见的情况或不确定性下也能保持高效。ReAct 的核心思想是让模型在进行思维链推理的同时，能够根据推理结果诱导、跟踪和更新行动计划。这种方法允许模型从外部来源收集信息，增强了模型的交互性和适应性。

在实际应用中，ReAct Prompting 可以应用于需要实时决策和动态规划的场景，如自动驾驶车辆的导航系统、机器人任务执行等。通过结合推理和行动，模型不仅能够理解任务的上下文，还能够生成适应环境变化的行动计划。

ReAct Prompting 的一个关键优势是提高了模型的可解释性和可信度。由于模型的推理过程和行动计划都是透明的，人类用户可以更容易地理解和信任模型的决策。

此外，ReAct 还可以与自动推理和工具使用（ART）框架结合，进一步提升模型的性能。

6. Symbolic Reasoning & PAL

符号推理（Symbolic Reasoning）是一种要求大语言模型进行数学和逻辑推理的技术，而PAL（Program-Aided Large Language Models）则进一步将这种推理与编程结合起来，以解决更复杂的问题。PAL通过将自然语言处理任务转化为编程问题，利用代码来辅助推理过程，从而提高了模型解决复杂问题的能力。

在PAL中，模型被引导去编写和执行代码，以处理和解决各种逻辑和数学问题。这种方法的优势在于它能够利用编程语言的精确性和逻辑性，来指导模型的推理过程，从而提高推理的准确性和可靠性。 例如，在处理涉及颜色和对象类型的问题时，PAL能够将输入转换为包含实体和值的字典，并过滤掉非相关实体，然后通过计算字典值的总和来得出答案。这种方法不仅提高了模型的推理准确性，还增强了其处理多步骤逻辑问题的能力。

PAL的应用范围非常广泛，从简单的数学问题到复杂的逻辑推理任务都可以适用。通过编程辅助，模型能够更有效地处理需要多步骤推理和计算的问题，同时也提高了模型的可解释性。 此外，PAL还可以与其他提示技术结合使用，如迭代提示（Iterative Prompting）和顺序提示（Sequential Prompting），以进一步提升模型的推理和生成能力。通过这种方式，模型不仅能够进行符号推理，还能够在迭代和顺序的框架下进行更复杂的任务。

7. Iterative Prompting

迭代提示（Iterative Prompting）是一种强调上下文相关性和交互性的提示工程技术。它通过在提示中包含少量训练示例和对话历史记录，建立起一个上下文思维链，从而减少不相关事实和幻觉的产生。 在迭代提示中，模型被引导去关注与当前任务最相关的信息，并在每一轮迭代中逐步优化其输出。

这种方法特别适合于需要多轮对话或长期记忆的任务，如复杂的客户服务交互或故事生成。 迭代提示的核心在于建立一个上下文思维链，模型在每一轮迭代中都会考虑到之前轮次的输出和反馈，以此来调整和优化自己的回答。这种方法不仅提高了模型的上下文理解能力，还增强了其生成内容的相关性和连贯性。

在实际应用中，迭代提示可以应用于各种需要上下文理解和多轮交互的场景，如聊天机器人、虚拟助手、教育辅导等。通过精心设计的提示和策略，模型能够在这些领域发挥重要作用，提供高质量的个性化服务。

此外，迭代提示还可以与其他技术如自我提问提示（Self-Ask Prompting）结合使用，进一步提升模型的推理和生成能力。

通过这种方式，模型不仅能够构建上下文思维链，还能够在迭代过程中自我提问和回答，从而生成更加丰富和有深度的内容。 迭代提示的一个挑战是如何设计有效的提示来引导模型进行有效的迭代。这需要对任务的上下文和目标有深入的理解，以及对模型的行为和限制有充分的认识。此外，迭代提示也可能增加模型的推理延迟，特别是在需要处理大量上下文信息或进行多轮迭代的情况下。因此，如何平衡迭代的深度和效率，是设计迭代提示时需要考虑的一个重要问题。

8. Sequential Prompting

顺序提示（Sequential Prompting）是一种专门针对推荐系统设计的提示工程技术，它着重于优化大语言模型在处理候选集时的排名能力。在典型的推荐系统中，存在两个主要阶段：候选生成和候选排名。顺序提示专注于后者，因为直接在大规模数据集上运行LLM进行候选生成成本较高，而排名阶段可以更加精细地调整，以提升推荐的准确性和相关性。

顺序提示的核心在于利用LLM对已经生成的候选项目进行排序，这通常涉及到对用户偏好的深入理解和上下文信息的利用。例如，在个性化新闻推荐中，系统不仅要考虑新闻内容的相关性，还要考虑用户的阅读历史、兴趣偏好和实时反馈，以生成一个按用户兴趣排序的新闻列表。 此外，顺序提示还可以通过迭代的方式进行优化。在每一轮迭代中，模型根据用户的反馈调整排名策略，从而逐步提升推荐的相关性。这种方法的优势在于能够适应用户的动态变化，为用户提供更加个性化的服务。

顺序提示的另一个关键优势是它能够与用户进行实时交互，收集用户的反馈信息，并迅速调整推荐策略。这种交互性不仅提高了模型的适应性，还增强了用户体验，使得推荐系统能够更好地满足用户的即时需求。 在实际应用中，顺序提示可以应用于各种推荐系统，包括电子商务、内容推荐、广告投放等。通过精心设计的提示和策略，LLM能够在这些领域发挥重要作用，提供高质量的个性化推荐。

9. Self-Consistency

自洽性（Self-Consistency）是一种提高大语言模型推理性能的提示工程技术。它基于一个简单的直觉：一个复杂的推理问题通常允许多种不同的推理路径，而通过探索这些不同的路径，可以得出更加准确和一致的答案。

自洽性方法的核心在于生成一组不同的推理路径，并对这些路径进行评估，以选择最终的最一致的输出。这种方法的优势在于能够减少模型生成的幻觉（即生成与现实不符的信息）和不相关的内容，从而提高推理的准确性和可靠性。

在实际应用中，自洽性可以应用于各种需要深入推理的任务，如数学问题解答、逻辑推理、常识推理等。通过探索不同的推理路径，模型能够更全面地理解问题，并生成更加有说服力的答案。

此外，自洽性还可以与其他提示技术结合使用，如思维链提示（Chain-Of-Thought Prompting）和迭代提示（Iterative Prompting）。这些技术的结合可以进一步提升模型的推理能力，帮助模型在复杂的推理任务中取得更好的表现。

自洽性方法的一个潜在挑战是它可能会增加计算开销，特别是当每个推理路径的生成都涉及到调用外部工具或API时。然而，随着计算资源的日益丰富和优化算法的发展，这一挑战正在逐步得到解决。

10. Automatic Reasoning & Tool Use (ART)

自动推理和工具使用（ART）是一种结合了自动推理和外部工具使用的提示工程技术，旨在提高大语言模型解决复杂问题的能力。

ART的核心思想是利用冻结的LLM作为程序生成中间推理步骤，同时强调使用工具来分解问题，并为每个分解步骤使用最合适的工具。 ART的方法强调了“Agents”的原则，即分解问题，并为每个分解步骤使用工具。这种方法允许模型在推理过程中调用外部工具，如数据库、知识库或专业软件，以获取额外的信息或执行特定的计算。这种调用可以无缝地集成到模型的生成过程中，从而提高推理的准确性和效率。

在实际应用中，ART可以应用于各种需要复杂推理和计算的任务，如科学研究、工程设计、医疗诊断等。通过结合自动推理和工具使用，模型能够处理更加复杂和多样化的问题，并生成更加准确和可靠的结果。

此外，ART还具有很好的可扩展性。人类用户可以通过纠正特定任务程序中的错误或合并新工具来轻松提高模型的性能。这种可扩展性使得ART能够适应不断变化的任务需求，并在各种新的应用场景中发挥作用。

ART的一个关键优势是它提高了模型的可解释性。由于模型的推理过程涉及到外部工具的使用，这些工具的输出可以为模型的推理提供额外的证据和解释。这种可解释性对于建立用户对模型的信任至关重要，尤其是在那些对准确性和可靠性要求极高的应用领域。

11. Generated Knowledge

生成知识（Generated Knowledge）是一种新兴的提示工程技术，它侧重于在推理过程中整合新的知识，而不是依赖于模型的微调。这种方法的核心在于利用外部知识源，如数据库、知识图谱或文献资料，来辅助模型的推理过程，从而提高推理的准确性和深度。

在传统的模型微调方法中，模型通常需要针对特定任务进行大量的训练，以调整其参数来适应新的任务。然而，这种方法存在一些局限性，包括训练成本高、难以适应新的任务以及容易过拟合等问题。与之相对，生成知识方法通过在推理过程中动态地引入相关知识，避免了这些局限性。

实际应用中，生成知识可以应用于各种需要大量背景知识的任务，如常识推理、科学问题解答、历史事件分析等。通过整合相关知识，模型能够更好地理解问题的上下文，并生成更加准确和有深度的答案。

此外，生成知识还可以与其他提示技术结合使用，如自我一致性（Self-Consistency）和迭代提示（Iterative Prompting）。这些技术的结合可以进一步提升模型的推理能力，帮助模型在复杂的推理任务中取得更好的表现。

生成知识方法的一个关键优势是它的灵活性。由于知识是在推理过程中动态生成的，模型可以很容易地适应新的任务和领域，而无需进行昂贵的重新训练。此外，生成知识还可以提高模型的可解释性，因为外部知识源的使用为模型的推理提供了额外的证据和解释。

然而，生成知识方法也面临一些挑战。首先，如何有效地整合外部知识是一个复杂的问题，需要精心设计提示和推理策略。其次，知识的质量也对模型的性能有重要影响，因此需要确保所使用的知识是准确和可靠的。最后，生成知识可能会增加模型的推理延迟，特别是在需要处理大量知识或进行复杂推理的情况下。

12. Knowledge Generation Prompting

知识生成提示（Knowledge Generation Prompting）是一种以生成和整合知识为核心的提示工程技术。它不仅强调在推理过程中使用知识，更进一步，通过提示工程技术引导模型生成新的知识，从而扩展模型的知识库并提高其解决问题的能力。

知识生成提示的核心在于通过精心设计的提示来激发模型的创造性和推理能力，使其能够生成与任务相关的新知识。这些新知识可以是事实、规则、概念或见解，它们可以被用来解决当前的问题，或被纳入模型的知识库以备将来使用。

在实际应用中，知识生成提示可以应用于各种需要创新思维和深入分析的任务，如创意写作、科学研究、策略规划等。通过生成新的知识，模型能够提供更加丰富和独到的见解，从而帮助用户获得新的洞察和解决方案。 此外，知识生成提示还可以与其他提示技术结合使用，如思维链提示（Chain-Of-Thought Prompting）和自动推理（Automatic Reasoning）。这些技术的结合可以进一步提升模型的创新能力和解决问题的能力。

知识生成提示的一个关键优势是它的创新性。通过引导模型生成新的知识，这种方法能够激发模型的创造潜力，使其能够超越现有的知识界限，生成真正新颖和有价值的内容。

然而，知识生成提示也面临一些挑战。首先，生成的知识需要经过验证和评估，以确保其准确性和可靠性。其次，生成知识的过程可能会增加模型的推理延迟，特别是在需要进行复杂推理或生成大量知识的情况下。最后，如何设计有效的提示以激发模型的创新思维，也是一个需要进一步研究的问题。

通过以上这些先进的提示工程技术，我们不仅能够提高LLM的推理和决策能力，还能够在各种复杂场景中实现更精准的应用。随着技术的不断发展，提示工程将继续作为AI领域的一个重要分支，推动着人工智能向更深层次的智能化发展。