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术语词典 · 提示词工程
详细释义
提示词工程（Prompt Engineering）是指通过精心设计输入文本（提示词），引导大语言模型（LLM）产生期望输出的过程。它不是简单的提问，而是融合了自然语言理解、任务分解、上下文管理、风格控制等多维度的工程化技术。一个好的提示词可以让 AI 输出的质量提升 3-10 倍，是 AI 时代的基础素养。
词源
2022 年由 OpenAI 工程师在 GPT-3 实践中提出，2023 年随着 ChatGPT 爆发成为显学
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基础提示词
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工程化提示词
你是一位有 10 年经验的科技专栏作家。请用 800 字为 25-30 岁的产品经理解释 RAG 技术的核心价值，要求：1) 开头用真实场景引入；2) 全文用比喻帮助理解；3) 结尾给出 3 条行动建议；4) 整体语调理性但不失温度。
标签
#AI 基础#入门必学#高频
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提示词工程
进阶Prompt Engineering
设计和优化与 AI 对话文本的技术，让 AI 输出更精准
🤖 AI 基础📊 95%
数字孪生
高级Digital Twin (Writing)
基于你的历史内容训练的 AI 写作分身
✍️ 写作术语📊 90%
生成式引擎优化
高级Generative Engine Optimization (GEO)
让内容被 ChatGPT/Perplexity/SGE 等 AI 搜索引用
🔍 SEO 与搜索📊 88%
少样本提示
进阶Few-Shot Prompting
在提示词中给 AI 看几个示例，让它模仿你的格式和风格
🤖 AI 基础📊 82%
检索增强生成
高级Retrieval-Augmented Generation (RAG)
让 AI 在回答前先检索相关资料，提升准确性和时效性
🤖 AI 基础📊 78%
零样本提示
入门Zero-Shot Prompting
不提供示例，直接让 AI 完成任务
🤖 AI 基础📊 75%
语义搜索
进阶Semantic Search
理解搜索意图而非字面关键词的搜索方式
🔍 SEO 与搜索📊 72%
思维链
进阶Chain-of-Thought (CoT)
让 AI 一步步思考问题，提升复杂推理能力
🤖 AI 基础📊 70%
EEAT 原则
进阶Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness
Google 评估内容质量的 4 维框架
🔍 SEO 与搜索📊 68%
向量嵌入
高级Embeddings
把文字转成一串数字，让 AI 能计算语义相似度
⚙️ 技术架构📊 65%
品牌声音
进阶Brand Voice
品牌在所有内容中保持一致的语调、词汇和个性
✍️ 写作术语📊 60%
向量数据库
高级Vector Database
专门存储和检索 embeddings 的数据库
⚙️ 技术架构📊 58%