提示词工程对大模型应用的重要性

提示词或者说提示词工程，说起来可能大家多多少少都知道是怎么回事；但可能很多人并没有意识到提示词工程对大模型的重要性。

提示词是人与大模型沟通的桥梁，就像我们要想使用电脑就离不开鼠标键盘一样；不管你是做AIGC也好，做RAG、Agent也罢，或者其它任何与大模型相关的技术或应用，都离不开提示词的存在。

从本质上来说，提示词是人与大模型交流的语言，就类似于人类之间沟通需要语言，人与计算机沟通同样需要计算机语言；离开了语言人类之间的沟通就成了一个笑话。

但为什么说很多人没有意识到提示词的重要性呢？

原因就在于很多人被各种表象和技术给麻痹；认为他也没写提示词啊，做的都是一些和提示词没关系的事情。

但我们认真的思考一下，我们想让大模型生成一个我们需要的东西，是不是就需要我们告诉大模型生成一个什么东西，以及这个东西怎么生成，有哪些限制和条件，以及要达到什么样的效果等等。

如果是做RAG或者智能体的应用，是不是还需要约束大模型生成格式化的输出；只有这样我们才能进行下一步的处理。

而从使用或者开发应用的角度来说，我们不论是调用大模型的什么接口，最终的形式只有一个；那就是把各种我们需要的参数，封装到大模型的提示词中，然后再获取大模型给我们的输出。

整个流程如下图所示：

虽然说大模型提供了大量的用户交互接口和API接口，但我们不要被这种表象所蒙蔽，不论采用什么样的方式和大模型进行交互，最终都会被转化成提示词输入到大模型里面。

因为，提示词才是大模型唯一能够接受的输入，也是大模型与外界交互的唯一方式。

在冯诺依曼的计算机体系结构中，计算机是由运算器，控制器，存储器以及输入和输出设备组成。

而运算器，控制器和存储器都属于计算机的内部结构，只有输入与输出才是计算机与外界交互的唯一通道。

同样，在大模型也就是神经网络结构中，最特殊的两个网络层就是输入层与输出层；原因就是因为输入与输出层是神经网络与外界交互的唯一通道。

当然，这里所说的提示词是广义上的提示词，不仅仅只是指文字才是提示词；对大模型视觉领域来说，图片和视频就是它的提示词；而在自然语言处理领域，我们输入的文字就是输入到大模型的提示词。

当然，自然语言作为人类的主要交流方式，研究人工智能的目的也是希望大模型能够使用自然语言和人类进行交流；因此在一些视觉领域的大模型，同样也接受自然语言作为提示词。

比如说，让一个图片模型根据我们的描述来生成我们所需要的图片或视频。