在人工智慧與大型語言模型（LLMs）迅速崛起的時代，我們幾乎都能輕易地與 ChatGPT 或 Gemini 這類模型進行互動。或許你曾嘗試詢問模型一個複雜的問題，但得到的答案卻含糊不清，或是當你僅僅修改了幾個關鍵詞，輸出結果卻判若兩人。這種現象的核心，就在於我們與 LLM 溝通的介面：提示 (Prompt)。

想像一下，你要求 LLM 撰寫一篇大學入學申請的短文，你給的第一個提示可能只是：「請幫我寫一篇大學短文。」結果可能流於制式。但如果加上詳細的指示，例如：「請根據我的背景資訊（來自巴賽隆納、自幼經歷家庭變故、曾在愛達荷州唸書、13 歲開始工作），寫一篇四段式的申請短文，並指定要用鼓舞人心的語氣。」模型產出的內容品質與針對性，將大幅提升。

這種將輸入文本結構化，以引導生成式 AI 模型產生更佳輸出結果的技術，就是我們今天要深入探討的主題：提示工程 (Prompt Engineering)。

一、提示工程：定義與時代的重要性

1. 什麼是提示工程？

提示（Prompt）是使用者提供給生成式 AI 模型的文本輸入，用於指引模型產生特定的輸出。對於 LLM 而言，提示可以是簡單的查詢、複雜的指令、詳細的描述，甚至是特定任務的背景資料和範例。

而提示工程則是一門正在迅速發展的學科，它專注於設計高品質的提示，以優化和引導 LLMs 產生準確且符合預期目標的輸出。這不僅僅是提問的藝術，它融合了邏輯、程式設計和藝術的元素。提示工程的實踐往往涉及大量的實驗和測試，不斷調整指令的措辭或提問方式，以改善模型的行為並增強輸出的品質。

2. 為什麼提示工程如此重要？

提示工程的重要性不僅體現在個人使用經驗上，更是企業將生成式 AI 應用於產品的成功關鍵。

• 釋放模型潛能與精確控制輸出：
  提示工程是充分發揮 LLM 潛力的基本手段。透過精確和詳細的提示，我們可以將 LLM 導向特定的輸出。例如，在程式碼生成任務中，選擇合適的提示工程技術（Prompt Engineering Techniques, PETs）可以顯著提高程式碼的正確性（pass@1 accuracy）和效率，甚至能減少 74.8% 的 Token 使用量。

• 節省成本與提高效率：
  提示工程是優化 LLM 輸出的三種主要方法中，資源需求最低、耗時最短的一種。結構化和更簡潔的提示不僅可以減少輸出 Token 的數量，從而降低運算成本和延遲，甚至可以帶來 76% 的成本降低。

• 倫理與安全性的基石：
  提示工程在 AI 模型的倫理考量中扮演核心角色。透過倫理提示工程，開發者能夠精心設計輸入，避免將偏見和刻板印象帶入 AI 系統。例如，利用防範越獄提示 (Jailbreaking Rails) 來確保 LLM 的輸出遵守操作限制或道德準則，從而防止誤用或有害內容的生成。

二、從基礎到進階：提示工程方法與技巧拆解

成功的提示工程需要結合領域知識、對 AI 模型能力的理解，以及一種有條理的方法來針對不同情境調整提示。以下介紹幾種核心的提示工程技術：

(一) 基礎提示模式：範例驅動

在設計提示時，提供範例是最重要的最佳實踐之一。LLM 具有從輸入中的上下文（In-context Learning）中學習的能力，透過少量的範例，模型便能模仿這些範例的結構和風格，調整其內部權重，從而生成更符合預期、更準確的結果。

1. 零次提示 (Zero-Shot Prompting)

這是一種最簡單的提示類型，僅提供任務描述或一個起始文本，要求 LLM 在沒有任何特定範例的情況下生成回答。模型完全依賴其龐大的預訓練知識來完成任務。

• 適用情境： 簡單、直接的任務，如基本翻譯、情感分析或內容分類，這些任務的類型通常涵蓋在模型的廣泛訓練數據中。

2. 少次提示 (Few-Shot Prompting)

透過在提示中提供一個或多個（通常為三到五個）輸入-輸出範例，模型可以快速理解任務的模式、結構和所需的輸出風格。

• 優勢： 大幅提升模型在特定任務上的適應性與效能，尤其適用於需要特定結構或風格（如 JSON 輸出）的任務。

(二) 結構化與角色導向：增強控制力

這類技術旨在通過定義模型的行為或輸出格式，來增強對生成內容的控制。

3. 系統/角色提示 (System/Role Prompting)

透過為 LLM 分配特定的身份、風格或專業知識（Persona），模型會根據這個設定來調整其回覆的語氣和內容。

• 系統提示 (System Prompting)： 設定模型的總體背景和目的（例如，翻譯語言、分類評論），並定義輸出的特定要求（例如，只返回標籤、使用 JSON 格式）。
• 角色提示 (Role Prompting)： 為模型分配一個具體的角色（例如，旅遊指南、書評編輯、幽默的老師），讓模型能以該角色的語氣和專業知識來回應。

4. 輸出格式化與指南 (Structured Outputs & Rails)

明確要求模型以結構化格式（如 JSON 或 XML）輸出，是確保資料一致性、便於後續應用程式處理的有效方法。此外，護欄 (Rails) 框架則透過一套結構化的規則或範本，將 LLM 的輸出引導到預定義的範圍內，確保輸出的相關性、安全性和事實完整性。

(三) 進階推理機制：提升準確性

面對需要多步驟邏輯或複雜推理的任務，僅靠基礎提示往往不足以讓 LLM 產生正確結果。

5. 思維鏈提示 (Chain-of-Thought, CoT)

這項技術明確鼓勵 LLM 在給出最終答案之前，先生成一系列中間推理步驟。

• 原理： 透過將隱含的推理過程轉化為顯式、引導式的序列，增強模型在複雜問題解決（如算術或常識推理）中的邏輯推導能力。只需在提示末尾加上「讓我們一步一步思考」**（Let's think step by step）**即可實現零次思維鏈。

6. 自我一致性 (Self-Consistency)

這是一種基於 CoT 的增強技術。模型會被要求對同一個問題生成多個不同的推理路徑和答案。隨後，透過多數決的原則，選擇最常出現或最一致的答案作為最終輸出。

• 優勢： 提高答案的準確性和可靠性，尤其在事實核查和資訊驗證等需要精確度的應用中。

7. 思維樹 (Tree-of-Thought, ToT)

ToT 提示技術更進一步，它將推理過程泛化，允許 LLM 同時探索多個不同的推理路徑或假設（像樹狀結構的分支）。

• 機制： 每個分支代表一種不同的推理軌跡。模型會系統地評估這些分支的邏輯一致性和相關性，最終選擇最連貫和有根據的推理線索。這對於需要前瞻性探索或戰略性決策的複雜任務特別有效。

(四) 擴展能力：超越訓練數據的限制

8. 檢索增強生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG)

RAG 是一種架構框架，旨在克服 LLM 訓練數據靜態且可能過時的限制。它將 LLM 連接到外部知識庫（如企業專有數據、資料庫或搜尋引擎）。

• 運作模式： 當使用者提出查詢時，RAG 系統首先檢索相關的外部資訊，然後將這些「檢索到的內容」與「使用者查詢」一同整合到 LLM 的提示中，從而生成更準確、更有上下文依據的回應。RAG 有助於減少 AI 幻覺 (hallucination) 現象，特別適用於需要最新或特定領域知識的客服聊天機器人等應用。

9. 代理與工具使用 (Agents and Tool Use)

進階的提示工程技術允許 LLM 整合外部工具 (Tools)、連接器 (Connectors) 和技能 (Skills)，使其能夠執行超越其內建能力的特定任務，例如使用計算器或呼叫 API。

• ReAct (Reason and Act)： 這是一種結合推理與行動的典範。LLM 將推理（Thought）與可操作的步驟（Action）交織在一起，形成一個動態的「思維-行動循環」，直到問題解決為止。

小結
到這裡，我們已釐清「為什麼要做 Prompt Engineering」與「該怎麼設計有效的提示」：從 Zero/Few-Shot、系統/角色設定，到以 JSON／Rails 鞏固輸出一致性。下一步，就把這些原則落到實戰：用 Chain-of-Thought 讓推理外顯、用角色＋風格控制塑造語氣、以結構化輸出銜接工程系統，並透過 LangChain／LlamaIndex／Guardrails／PromptLayer／Agenta 與 APE、PET-Select 建立可評估、可迭代的工作流。