课程简介
当前，大型语言模型已成为企业提升效率、驱动创新的核心引擎。然而，许多企业的管理者及核心骨干仍停留在基础问答和内容生成的应用层面，未能充分挖掘大模型的深层潜力。对于资深业务总监、技术负责人和产品经理而言，如何将大模型与复杂业务场景深度融合，解决诸如战略分析、流程自动化、代码生成与优化等高阶问题，已成为亟待突破的瓶颈。本课程应运而生，旨在将“提示词工程”从一项技巧提升为一门关乎战略、可系统化设计与管理的“密钥工程”。
目标收益
洞悉原理：深刻理解LLM的核心工作机制及其配置参数（如Temperature, Top-K/P）的底层逻辑与协同效应，做到“知其然更知其所以然”。
掌握高阶技术：精通并灵活运用思维链、自洽性、思维树、ReAct、后退提示等先进提示工程技术，以解决需要复杂推理、多步决策和外部工具调用的商业难题。
构建工程化思维：将提示词开发从“艺术”变为“科学”，建立包括系统设计、迭代测试、效能评估、版本管理和团队协作在内的完整工程化流程。
驱动业务价值：能够针对企业核心业务场景（如市场分析、产品设计、代码资产管理、智能客服优化等）设计并实施高效、可靠的大模型解决方案，直接将提示词能力转化为商业竞争力。
培训对象
课程大纲
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全景解读 深度解码——原理、技术与精细化调优 |
开篇：如何建立工程化思维 1.1 快速梳理文档结构，明确本次课程的学习路径。 1.2 超越技巧：为何“提示工程是迭代过程”？ 讨论企业级应用中提示词的成本、效能与风险维度。 1.3 LLM作为“预测引擎”的本质。 --提示的目的是设定正确的令牌预测路径。 |
| 深度解码——原理、技术与精细化调优 |
LLM输出配置的深度解读与实战调优 2.1 输出长度控制：以ReAct为例--提前截断的风险 2.2 采样控制原理深度剖析： Temperature：用实例解释低温和高温下概率分布的变化如何影响输出。 Top-K vs. Top-P：解释Top-P在概率分布不均匀时更灵活 【深度实验一】：参数分解实验 任务：创意故事生成、事实问答、代码补全。 步骤：固定其他参数，分别调节Temperature（从0到1）、Top-K（从1到40）、Top-P（从0.1到1.0），观察输出变化，记录在标准化表格中。 核心目标：亲身感受每个参数的“手感”。 2.3 参数相互作用与失效边界： 分组讨论：验证文档中提到的极端情况（如Temperature=0为何使Top-K/P失效）。 【深度实验二】：参数组合拳 任务：给定一个需要平衡创意与事实性的任务（如：为新产品写一份既有创意又不失准确的宣传语）。 步骤：尝试文档推荐的几种配置组合（如确定性、平衡性、高创造性），并尝试自行调配一组“最佳”参数。 输出：各组分享配置思路与结果，讲师点评。 Q&A |
| 核心提示：从Few-Shot到系统提示 |
3.1 Few-Shot提示的深层艺术： 如何设计“高质量、多样化、包含边缘案例”的示例？ 排序与偏差：实践文档中的最佳实践——“对于分类任务，混合类别”。 【实战演练】：构建一个高效的Few-Shot提示 任务：将混乱的产品需求描述，分类为“新功能”、“Bug修复”、“体验优化”。 要求：设计3-5个示例，确保类别混合、覆盖模糊描述等边缘情况。 3.2 系统、角色、上下文提示的区分与融合： 辨析：系统定规则，角色定人设，上下文定背景。 【综合案例分析】：客户邮件自动回复系统 初始提示：简单要求回复邮件。 迭代1：加入系统提示（“回复应专业、简洁，以‘尊敬的客户’开头”）。 迭代2：加入角色提示（“你是一名资深、有耐心且乐于助人的客服专家”）。 迭代3：上下文提示（“用户反映的是关于订单#12345的物流延迟问题”）。 讨论：每次迭代带来的变化，以及如何平衡不同提示类型。 |
| 高阶应用与工程化——解决复杂问题的密钥 |
4.1 思维链的精髓： 从Zero-Shot CoT&Few-Shot CoT 【实战演练】：设计CoT提示解决业务问题 问题：“分析一下，如果我们把产品定价降低15%，对下一季度的总营收可能产生什么影响？请分步推理。” 要求：撰写提示词，引导模型考虑“销量提升”、“利润率变化”、“市场规模”等因素。 4.2 自洽性：详解“生成-投票”机制，讨论其计算成本与适用场景 【案例分析】：回顾文档中的“邮件分类”案例，讨论为何在“重要”与“非重要”之间模型会摇摆，以及自洽性如何解决。 4.3 后退提示： “抗偏见”和“激发深层知识”的能力。 【实战演练】：应用Step-Back 具体问题示例：“某汽车产品在2025年欧洲市场的销量预期是多少？” 任务：先设计一个Step-Back提示，获取相关通用原则或背景知识，再将其作为上下文解决具体问题。 对比：与直接提问的答案质量和可靠性进行对比。 |
| 面向行动与自动化的关键技术 |
5.1 ReAct范式：构建AI智能体的基石 原理详解：Thought-Action-Observation循环。 【案例分析】：分组剖析文档中“成员数”的完整ReAct流程，理解其如何将推理与行动结合。 设计模式：如何为模型设计可用的“工具”及其描述。 5.2 自动提示工程 流程详解：回顾文档中的“聊天机器人”案例，深入讲解“生成-评估-迭代”循环。 工具与展望：介绍当前APE的工具生态，讨论其在企业级应用中用于优化常用提示的潜力。 |
| 提示词工程化管理与综合工作坊 |
6.1 最佳实践体系总结： 设计原则：“指令优于约束”、“明确性高于简洁性”、“结构化输出”的重要性，举例说明。 代码提示专项：总结文档中关于代码编写、解释、翻译、调试的最佳实践。 6.2 工程化管理流程： 核心：文档化与版本控制。带领学员完善其标准化表格，增加“迭代版本”、“评估结果（OK/NOK）”、“反馈与改进”字段。 协作模式：如何利用共享文档或系统在团队内进行提示词评审和知识共享。 【终极综合工作坊】：基于真实业务场景的提示词方案设计 场景选择（可选）： A-市场分析：“请自动生成一份关于竞争对手X最新动态的分析简报，需包含技术亮点、市场声量和潜在威胁评估。” B-产品开发：“给定一个模糊的用户需求描述，请逐步推导出产品功能列表和技术可行性分析。” C-运营优化：“设计一个系统，能自动将复杂的用户反馈分类并路由到正确的处理团队，并生成处理建议。” 任务：小组在2小时内，完成以下工作： 任务拆解与技术选型：明确需要用到哪些技术（如：Step-Back + CoT + 系统提示）。 参数配置：给出理由。 提示词撰写：完成核心提示词设计。 输出规范：定义期望的结构化输出（如JSON）。 记录：将所有工作填入标准化表格。 成果展示与评审：每组展示其方案，接受其他组和讲师质询。重点考察设计思路的合理性与完整性。 课程总结与未来展望 串讲两天所有技术点，强调其组合应用。 行动：输出返回工作岗位后的“第一周行动清单”。 总结多模态提示、智能体系统的未来 Q&A |
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全景解读 深度解码——原理、技术与精细化调优 开篇：如何建立工程化思维 1.1 快速梳理文档结构，明确本次课程的学习路径。 1.2 超越技巧：为何“提示工程是迭代过程”？ 讨论企业级应用中提示词的成本、效能与风险维度。 1.3 LLM作为“预测引擎”的本质。 --提示的目的是设定正确的令牌预测路径。 |
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深度解码——原理、技术与精细化调优 LLM输出配置的深度解读与实战调优 2.1 输出长度控制：以ReAct为例--提前截断的风险 2.2 采样控制原理深度剖析： Temperature：用实例解释低温和高温下概率分布的变化如何影响输出。 Top-K vs. Top-P：解释Top-P在概率分布不均匀时更灵活 【深度实验一】：参数分解实验 任务：创意故事生成、事实问答、代码补全。 步骤：固定其他参数，分别调节Temperature（从0到1）、Top-K（从1到40）、Top-P（从0.1到1.0），观察输出变化，记录在标准化表格中。 核心目标：亲身感受每个参数的“手感”。 2.3 参数相互作用与失效边界： 分组讨论：验证文档中提到的极端情况（如Temperature=0为何使Top-K/P失效）。 【深度实验二】：参数组合拳 任务：给定一个需要平衡创意与事实性的任务（如：为新产品写一份既有创意又不失准确的宣传语）。 步骤：尝试文档推荐的几种配置组合（如确定性、平衡性、高创造性），并尝试自行调配一组“最佳”参数。 输出：各组分享配置思路与结果，讲师点评。 Q&A |
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核心提示：从Few-Shot到系统提示 3.1 Few-Shot提示的深层艺术： 如何设计“高质量、多样化、包含边缘案例”的示例？ 排序与偏差：实践文档中的最佳实践——“对于分类任务，混合类别”。 【实战演练】：构建一个高效的Few-Shot提示 任务：将混乱的产品需求描述，分类为“新功能”、“Bug修复”、“体验优化”。 要求：设计3-5个示例，确保类别混合、覆盖模糊描述等边缘情况。 3.2 系统、角色、上下文提示的区分与融合： 辨析：系统定规则，角色定人设，上下文定背景。 【综合案例分析】：客户邮件自动回复系统 初始提示：简单要求回复邮件。 迭代1：加入系统提示（“回复应专业、简洁，以‘尊敬的客户’开头”）。 迭代2：加入角色提示（“你是一名资深、有耐心且乐于助人的客服专家”）。 迭代3：上下文提示（“用户反映的是关于订单#12345的物流延迟问题”）。 讨论：每次迭代带来的变化，以及如何平衡不同提示类型。 |
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高阶应用与工程化——解决复杂问题的密钥 4.1 思维链的精髓： 从Zero-Shot CoT&Few-Shot CoT 【实战演练】：设计CoT提示解决业务问题 问题：“分析一下，如果我们把产品定价降低15%，对下一季度的总营收可能产生什么影响？请分步推理。” 要求：撰写提示词，引导模型考虑“销量提升”、“利润率变化”、“市场规模”等因素。 4.2 自洽性：详解“生成-投票”机制，讨论其计算成本与适用场景 【案例分析】：回顾文档中的“邮件分类”案例，讨论为何在“重要”与“非重要”之间模型会摇摆，以及自洽性如何解决。 4.3 后退提示： “抗偏见”和“激发深层知识”的能力。 【实战演练】：应用Step-Back 具体问题示例：“某汽车产品在2025年欧洲市场的销量预期是多少？” 任务：先设计一个Step-Back提示，获取相关通用原则或背景知识，再将其作为上下文解决具体问题。 对比：与直接提问的答案质量和可靠性进行对比。 |
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面向行动与自动化的关键技术 5.1 ReAct范式：构建AI智能体的基石 原理详解：Thought-Action-Observation循环。 【案例分析】：分组剖析文档中“成员数”的完整ReAct流程，理解其如何将推理与行动结合。 设计模式：如何为模型设计可用的“工具”及其描述。 5.2 自动提示工程 流程详解：回顾文档中的“聊天机器人”案例，深入讲解“生成-评估-迭代”循环。 工具与展望：介绍当前APE的工具生态，讨论其在企业级应用中用于优化常用提示的潜力。 |
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提示词工程化管理与综合工作坊 6.1 最佳实践体系总结： 设计原则：“指令优于约束”、“明确性高于简洁性”、“结构化输出”的重要性，举例说明。 代码提示专项：总结文档中关于代码编写、解释、翻译、调试的最佳实践。 6.2 工程化管理流程： 核心：文档化与版本控制。带领学员完善其标准化表格，增加“迭代版本”、“评估结果（OK/NOK）”、“反馈与改进”字段。 协作模式：如何利用共享文档或系统在团队内进行提示词评审和知识共享。 【终极综合工作坊】：基于真实业务场景的提示词方案设计 场景选择（可选）： A-市场分析：“请自动生成一份关于竞争对手X最新动态的分析简报，需包含技术亮点、市场声量和潜在威胁评估。” B-产品开发：“给定一个模糊的用户需求描述，请逐步推导出产品功能列表和技术可行性分析。” C-运营优化：“设计一个系统，能自动将复杂的用户反馈分类并路由到正确的处理团队，并生成处理建议。” 任务：小组在2小时内，完成以下工作： 任务拆解与技术选型：明确需要用到哪些技术（如：Step-Back + CoT + 系统提示）。 参数配置：给出理由。 提示词撰写：完成核心提示词设计。 输出规范：定义期望的结构化输出（如JSON）。 记录：将所有工作填入标准化表格。 成果展示与评审：每组展示其方案，接受其他组和讲师质询。重点考察设计思路的合理性与完整性。 课程总结与未来展望 串讲两天所有技术点，强调其组合应用。 行动：输出返回工作岗位后的“第一周行动清单”。 总结多模态提示、智能体系统的未来 Q&A |
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