文章提出了一个系统化的 prompt 开发框架,主要包含三个核心步骤: 第一步:明确任务需求和评估指标 - 定义具体的输入输出格式 - 确定性能衡量标准(准确率、召回率等) - 收集代表性的测试数据集 第二步:构建基础 prompt 模板 - 设计任务描述和指令部分 - 添加少量示例(few-shot learning) - 引入思维链(Chain-of-Thought)提示 第三步:通过数据驱动优化 - 使用验证数据集评估性能 - 迭代优化 prompt 结构和措辞 - 整合外部知识库(RAG)增强回答质量 文章特别强调了高质量数据集在整个过程中的重要性: - 训练集用于 few-shot 示例的选择 - 验证集用于 prompt 模板的评估和优化 - 测试集用于最终性能的客观评估 这种数据驱动的方法论既保证了 prompt 工程的可复现性,也为持续优化提供了量化依据。通过遵循这个框架,可以更系统地开发出高质量的 prompt。