一、全景解读

深度解码——原理、技术与精细化调优

1小时

开篇：如何建立工程化思维

1.1 快速梳理文档结构，明确本次课程的学习路径。

1.2 超越技巧：为何“提示工程是迭代过程”？

讨论企业级应用中提示词的成本、效能与风险维度。

1.3 LLM作为“预测引擎”的本质。

--提示的目的是设定正确的令牌预测路径。

二、深度解码——原理、技术与精细化调优

2小时

LLM输出配置的深度解读与实战调优

2.1 输出长度控制：以ReAct为例--提前截断的风险

2.2 采样控制原理深度剖析：

Temperature：用实例解释低温和高温下概率分布的变化如何影响输出。

Top-K vs. Top-P：解释Top-P在概率分布不均匀时更灵活

【深度实验一】：参数分解实验

任务：创意故事生成、事实问答、代码补全。

步骤：固定其他参数，分别调节Temperature（从0到1）、Top-K（从1到40）、Top-P（从0.1到1.0），观察输出变化，记录在标准化表格中。

核心目标：亲身感受每个参数的“手感”。

2.3 参数相互作用与失效边界：

分组讨论：验证文档中提到的极端情况（如Temperature=0为何使Top-K/P失效）。

【深度实验二】：参数组合拳

任务：给定一个需要平衡创意与事实性的任务（如：为新产品写一份既有创意又不失准确的宣传语）。

步骤：尝试文档推荐的几种配置组合（如确定性、平衡性、高创造性），并尝试自行调配一组“最佳”参数。

输出：各组分享配置思路与结果，讲师点评。

Q&A

三、使用技巧

核心提示：从Few-Shot到系统提示

2小时

3.1 Few-Shot提示的深层艺术：

如何设计“高质量、多样化、包含边缘案例”的示例？

排序与偏差：实践文档中的最佳实践——“对于分类任务，混合类别”。

【实战演练】：构建一个高效的Few-Shot提示

任务：将混乱的产品需求描述，分类为“新功能”、“Bug修复”、“体验优化”。

要求：设计3-5个示例，确保类别混合、覆盖模糊描述等边缘情况。

3.2 系统、角色、上下文提示的区分与融合：

辨析：系统定规则，角色定人设，上下文定背景。

【综合案例分析】：客户邮件自动回复系统

初始提示：简单要求回复邮件。

迭代1：加入系统提示（“回复应专业、简洁，以‘尊敬的客户’开头”）。

迭代2：加入角色提示（“你是一名资深、有耐心且乐于助人的客服专家”）。

迭代3：上下文提示（“用户反映的是关于订单#12345的物流延迟问题”）。

讨论：每次迭代带来的变化，以及如何平衡不同提示类型。

四、高阶应用与工程化——解决复杂问题的密钥

2小时

4.1 思维链的精髓：

从Zero-Shot CoT&Few-Shot CoT

【实战演练】：设计CoT提示解决业务问题

问题：“分析一下，如果我们把产品定价降低15%，对下一季度的总营收可能产生什么影响？请分步推理。”

要求：撰写提示词，引导模型考虑“销量提升”、“利润率变化”、“市场规模”等因素。

4.2 自洽性：详解“生成-投票”机制，讨论其计算成本与适用场景

【案例分析】：回顾文档中的“邮件分类”案例，讨论为何在“重要”与“非重要”之间模型会摇摆，以及自洽性如何解决。

4.3 后退提示：

“抗偏见”和“激发深层知识”的能力。

【实战演练】：应用Step-Back

具体问题示例：“某汽车产品在2025年欧洲市场的销量预期是多少？”

任务：先设计一个Step-Back提示，获取相关通用原则或背景知识，再将其作为上下文解决具体问题。

对比：与直接提问的答案质量和可靠性进行对比。

五、面向行动与自动化的关键技术

2小时

5.1 ReAct范式：构建AI智能体的基石

原理详解：Thought-Action-Observation循环。

【案例分析】：分组剖析文档中“成员数”的完整ReAct流程，理解其如何将推理与行动结合。

设计模式：如何为模型设计可用的“工具”及其描述。

5.2 自动提示工程

流程详解：回顾文档中的“聊天机器人”案例，深入讲解“生成-评估-迭代”循环。

工具与展望：介绍当前APE的工具生态，讨论其在企业级应用中用于优化常用提示的潜力。

六、提示词工程化管理与综合工作坊

3小时

6.1 最佳实践体系总结：

设计原则：“指令优于约束”、“明确性高于简洁性”、“结构化输出”的重要性，举例说明。

代码提示专项：总结文档中关于代码编写、解释、翻译、调试的最佳实践。

6.2 工程化管理流程：

核心：文档化与版本控制。带领学员完善其标准化表格，增加“迭代版本”、“评估结果（OK/NOK）”、“反馈与改进”字段。

协作模式：如何利用共享文档或系统在团队内进行提示词评审和知识共享。

【终极综合工作坊】：基于真实业务场景的提示词方案设计

场景选择（可选）：

A-市场分析：“请自动生成一份关于竞争对手X最新动态的分析简报，需包含技术亮点、市场声量和潜在威胁评估。”

B-产品开发：“给定一个模糊的用户需求描述，请逐步推导出产品功能列表和技术可行性分析。”

C-运营优化：“设计一个系统，能自动将复杂的用户反馈分类并路由到正确的处理团队，并生成处理建议。”

任务：小组在2小时内，完成以下工作：

任务拆解与技术选型：明确需要用到哪些技术（如：Step-Back + CoT + 系统提示）。

参数配置：给出理由。

提示词撰写：完成核心提示词设计。

输出规范：定义期望的结构化输出（如JSON）。

记录：将所有工作填入标准化表格。

成果展示与评审：每组展示其方案，接受其他组和讲师质询。重点考察设计思路的合理性与完整性。

课程总结与未来展望

串讲两天所有技术点，强调其组合应用。

行动：输出返回工作岗位后的“第一周行动清单”。

总结多模态提示、智能体系统的未来

Q&A