提示工程实战指南

📖 本书简介

提示工程（Prompt Engineering）是与大语言模型交互最核心的技能。本书从基础原理到生产实战，系统性地教你如何设计、测试、优化和部署高质量的提示词，让 LLM 真正为你的业务服务。

🎯 学习目标

通过本书，你将：

• 理解底层原理 — 掌握 Token、注意力机制、Temperature 等核心概念
• 掌握核心技术 — Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought、Tree of Thoughts、ReAct
• 设计高级模式 — 角色设定、结构化输出、提示链与多步骤任务编排
• 构建安全防线 — 防御提示词注入、越狱攻击，构建内容安全 Pipeline
• 建立工程体系 — 评估框架、测试驱动开发、版本管理、CI/CD 流水线
• 完成实战项目 — 内容生成系统、信息抽取引擎、智能客服机器人

📚 课程目录

第一章：提示工程基础

1. 什么是提示工程 — 定义、重要性与学习路径
2. LLM 如何理解提示词 — Token、上下文窗口、注意力机制
3. 提示词结构与原则 — 四大组成部分与六大设计原则

第二章：核心技术

1. Zero-shot 与 Few-shot — 基本策略与动态示例选择
2. 思维链 Chain-of-Thought — CoT、Self-Consistency、CoVe
3. 高级推理技术 — Tree of Thoughts、ReAct、Reflexion

第三章：高级提示模式

1. 角色设定与系统提示词 — 六层框架与多角色协作
2. 结构化输出控制 — JSON/XML/YAML 输出与 Pydantic 验证
3. 提示链与多步任务 — 串行、分支、并行、循环四大模式

第四章：安全与防御

1. 提示词注入攻击与防御 — 攻击类型与五层防御策略
2. 越狱攻击与防御 — 攻击分类与企业级安全架构
3. 内容过滤与安全审核 — 完整安全 Pipeline 实战

第五章：评估与优化

1. 评估指标与方法 — 五维评估模型与 LLM-as-Judge
2. 测试、迭代与版本管理 — TDD for Prompts 与提示词版本控制
3. 自动化评估流水线 — CI/CD 集成与线上监控

第六章：实战项目

1. 智能内容生成系统 — 4 步提示链生成高质量文章
2. 数据分析与信息抽取 — Schema 驱动的通用抽取引擎
3. 智能客服对话系统 — 意图识别+知识库+多轮对话

👥 适合人群

• LLM 应用开发者 — 需要系统性掌握提示工程技术栈
• 产品经理 — 需要理解 LLM 能力边界和最佳实践
• AI 工程师 — 需要构建可投产的 LLM 应用系统
• 技术管理者 — 需要评估和管理 AI 项目的技术方案

📋 前置知识

• Python 基础（函数、类、模块）
• 基本的 LLM 使用经验（用过 ChatGPT 或类似产品）
• 了解 API 调用的基本概念

🛠️ 技术栈

• Python 3.12+、OpenAI API（GPT-4o / GPT-4o-mini）
• Pydantic（结构化输出验证）、LangChain（Agent 框架）
• FastAPI（API 服务）、GitHub Actions（CI/CD）

🚀 开始学习

从 第一章：什么是提示工程 开始你的学习之旅！