在大型語言模型（Large Language Models, LLMs）如 GPT 系列的應用中，Prompt Engineering（提示工程） 扮演了關鍵角色。所謂 Prompt Engineering，是指使用者透過設計合適的輸入文字（Prompt），來引導模型生成期望的輸出。隨著 LLM 的能力提升，如何撰寫有效的 Prompt 已成為人工智慧應用中必備的技能。

Prompt 的核心概念

一個 Prompt 就像是對模型的「指令」或「任務描述」。不同的 Prompt 設計，會大幅影響模型的輸出品質。例如：

• 模糊的 Prompt：寫一篇文章

• 精確的 Prompt：請以Markdown格式撰寫一篇300字以上的文章，主題是「人工智慧在教育中的應用」，並包含標題與小節

從例子可看出，明確的指令更能讓模型產生符合需求的結果。

常見的技巧

1. 角色扮演（Role Prompting）
   指定模型扮演特定角色，例如：「你是一位數學老師，請解釋微積分的基本概念」。

2. 逐步推理（Chain-of-Thought Prompting）
   要求模型分步驟說明，幫助產生更合理的邏輯推導。

3. 範例引導（Few-shot / Zero-shot Learning）

• Zero-shot：不給範例，直接要求完成任務。

• Few-shot：提供少量範例，幫助模型學習格式或風格。

4. 限制條件（Constraints）
   在 Prompt 中明確設定格式、長度、語言或風格要求，例如「請用繁體中文回答，並限制在200字以內」。

意義與應用

掌握 Prompt Engineering 能提升使用者對 AI 模型的掌控力，應用於：

• 教育：生成教材與練習題。

• 寫作：創作文章、故事與詩詞。

• 程式設計：自動生成程式碼與除錯。

• 商業應用：自動化客服、文件產生與數據分析。

隨著 AI 技術持續進化，Prompt Engineering 將成為人機協作中不可或缺的技能。