在前一篇文章中，我们介绍了提示工程的基础原则和设计有效提示词的核心技巧。随着对大型语言模型能力的深入探索，提示工程也在不断发展，出现了许多高级技术。本文将深入探讨这些高级提示工程技术，包括高级推理提示、多模态提示和动态提示构建等内容，帮助你进一步提升提示设计的质量和效果。
对于需要复杂推理的任务，普通的提示往往难以获得准确的结果。高级推理提示技术通过引导模型进行结构化思考，显著提升了模型在复杂任务上的表现。
标准的链式思考提示已经被证明可以提升模型的推理能力。以下是一些进阶技巧：
# 基础链式思考提示prompt1 = "请逐步解决这个数学问题：如果一个项目的总成本是120万元，其中人力成本占40%，材料成本占35%，其他成本占25%。如果人力成本增加15%，材料成本减少10%，其他成本不变，那么总成本会变化多少？"# 进阶链式思考提示prompt2 = "请使用'假设-验证-结论'的结构来解决这个问题：步骤1：明确问题条件和要求步骤2：制定解题计划，分解为子问题
步骤3：逐个解决子问题，展示每步计算
步骤4：验证结果的合理性
步骤5：给出最终结论
问题：如果一个项目的总成本是120万元，其中人力成本占40%，材料成本占35%，其他成本占25%。如果人力成本增加15%，材料成本减少10%，其他成本不变，那么总成本会变化多少？"
树状思考是链式思考的扩展，它允许模型探索多条可能的推理路径，特别适合需要试错和多步决策的问题。
# 树状思考提示示例prompt = "请使用树状思考方法解决以下问题，考虑多种可能的解决方案路径：问题：有三个盒子，分别标有'A'、'B'和'C'。其中一个盒子里有奖品，另外两个是空的。当你选择一个盒子后，主持人会打开一个没有奖品的盒子。现在，你有机会换选另一个盒子。请问：换选是否能提高你中奖的概率？如果是，提高了多少？思考结构：
1. 初始状态分析：列出所有可能的奖品位置和初始选择
2. 分支1：假设奖品在盒子A中，分析各种选择和更换策略的结果
3. 分支2：假设奖品在盒子B中，分析各种选择和更换策略的结果
4. 分支3：假设奖品在盒子C中，分析各种选择和更换策略的结果
5. 综合所有分支，计算每种策略的中奖概率
6. 得出最终结论"
对于非常复杂的问题，将其分解为更小、更易管理的子问题是一种有效的策略。
# 问题分解提示示例prompt = "请将以下复杂问题分解为一系列子问题，然后逐一解决：问题：分析人工智能技术对未来10年就业市场的影响，包括可能消失的职业、新兴职业、对教育体系的影响，以及个人应该如何准备。分解步骤：
1. 子问题识别：将主问题分解为3-5个子问题2. 子问题分析：对每个子问题进行独立分析
3. 关联分析：分析子问题之间的相互影响
4. 综合结论：基于所有子问题的分析得出最终结论"
随着多模态大型语言模型（如GPT-4V、Claude 3等）的出现，提示工程也扩展到了文本之外的模态。
多模态模型可以同时处理文本和图像输入，以下是一些有效的图像理解提示技巧：
# 图像分析提示示例prompt = "请分析提供的图像，并按照以下结构输出分析结果：1. 图像内容概述：简要描述图像中包含的主要元素2. 细节识别：列出3-5个重要细节3. 情感/氛围分析：图像传达的主要情感或氛围
4. 潜在主题：图像可能表达的主题或信息
5. 专业评估：从艺术/技术角度的简要评估
请确保分析具体、准确，避免笼统描述。"