什么是提示词？

可以将大型语言模型（Large Language Model）想象成一位知识渊博、功能多样的助手，能够理解并生成人类语言。然而，像任何助手一样，它需要指令才能明白您希望它完成什么任务。这份指令，即您提供给LLM以引导其行为的文本，被称为提示词 (prompt)。

说到底，提示词就是您提供给LLM的输入。这是您与其交互的起始点。没有提示词，LLM就没有上下文 (context)，也没有方向。它不知道您是想让它回答问题、写故事、总结文档、翻译文本，还是执行任何其他与语言有关的任务。

可以这样打个比方：想象您有一台强大的计算器。这台计算器可以执行复杂的运算，但它不会做任何事情，除非您输入数字和运算符号（例如，2 + 2 =）。那个输入 2 + 2，就像是计算器的提示词。同样地，提示词告诉LLM要在语言上执行什么操作。

交互通常遵循以下流程：

用户提供提示词（输入），LLM进行处理，并生成响应（输出）。

提示词可以有多种形式，从简单的问题到带有示例的复杂指令：

• 一个问题： 地球和月球之间的距离是多少？
• 一条指令： 将以下句子翻译成西班牙语：'Hello, how are you?'
• 一项创意文本请求： 写一个关于机器人发现音乐的短故事。
• 待补充文本： 关于学习编程最重要的一点是
• 一项带有上下文的指令： 根据以下文章摘要，建议三个可能的博客文章标题：[在此处放置文章摘要]

提示词的用途是多方面的：

1. 任务明确： 它清楚地指明您希望LLM执行的任务。
2. 提供背景： 它向LLM提供所需的背景信息或数据以便操作。
3. 塑造输出： 它可以指导所需响应的格式、语气、长度或风格。

可以将提示词的运用看作一种沟通方式，而非传统的编程。您并不是在编写具有严格语法规则的代码。相反，您是使用自然语言来表达您的要求。然而，就像与人交流一样，提示词的清晰度和具体性对于获得预期结果非常重要。模糊或含糊不清的提示词常常导致无用或意想不到的响应。我们将在接下来的章节中讲解编写有效提示词的技巧。

目前，请理解提示词是您与大型语言模型互动并指导其能力的主要手段。它是启动LLM以处理您的具体请求的起始信号。