我悟了如何与AI说话！谷歌 69 页官方提示词秘籍全解析，中文版免费下载
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你不必是数据科学家或机器学习工程师——人人都可以编写提示词。
（Youdon’tneedtobeadatascientistoramachinelearningengineer–everyonecanwriteaprompt.）
作者|王启隆
出品|CSDN（ID：CSDNnews）
最近，Google官方发布了一份长达69页的【PromptEngineering白皮书】，可以说是目前最系统、最权威的“AI沟通指南”了。我们也是第一时间翻译好了这本书，准备【免费】送给大家！
怎么拿？很简单，看完这篇文章，参与文末的小活动就行！
现在咱们聊聊，为啥这份白皮书突然就刷屏了？为啥说它是“必学秘籍”？
很简单，因为现在跟AI打交道，真的太难了！
你苦口婆心解释半天，它抓着一个无关紧要的词就开始自由发挥……
你想要个A，它自信满满地给你个B，还附赠一套又臭又长、看似完美的错误逻辑……
同一个问题，昨天它懂你，今天它就装傻，效果全看“缘分”……
即使是OpenAIo1、DeepSeekR1这些主打推理能力的新时代模型出来了，大家以为可以“傻瓜式”对话了，结果该懵圈的时候还是懵圈，该跑偏的时候照样跑偏——现实狠狠地打了我们一巴掌：AI再强，你不懂“说话的艺术”，它也只能是个“最熟悉的陌生人”！
而“提示工程(PromptEngineering)”这门学问，就是教我们如何掌握这门艺术，如何精确、高效地引导AI，让它从“猜你心思”变成“懂你心思”。
Google这份白皮书，不是某个博主的心得体会，不是零散的技巧合集，而是Google官方基于对大语言模型（LLM）的深刻理解，系统性梳理出来的方法论、技巧库和最佳实践。
接下来，咱们就一起“开卷”这本秘籍，把里面的精华嚼碎了、掰开了，让你彻底搞懂Prompt的门道。
别忘了，看到最后有惊喜，读至文末，领取69页完整白皮书（英文原文PDF+中文翻译版PDF）！
第一层心法：搞懂AI的“脑回路”——它其实只会猜词？
大语言模型（LLM）是一个预测引擎。当你输入文字时，模型会根据它训练过的数据预测下一个词应该是什么。通过精心设计的提示，你可以引导模型生成更符合你期望的回答。
白皮书开篇就给我们提了个醒：别把大语言模型（LLM）想得太玄乎，它骨子里就是个能力超强的预测机器。你给它一段话（你的提示词），它就在自己“消化”过的海量信息里疯狂搜索，预测接下来最可能蹦出哪个词（准确说是Token），然后吐出来；接着，把这个新词加到你的话后面，再预测下一个…就这么循环往复，直到它觉得说得差不多了或者达到你设定的长度。
想明白这点，是不是瞬间感觉思路清晰了？为啥Prompt那么关键？因为你的提示词，就是在给这个猜词游戏设定开局和规则！你开头的引导越清楚、给的信息越多、指令越明确，它猜中你心思的概率就越大。这就是为啥有时候你换个说法，或者多加句背景，AI的回答就能从反应迟钝变得智能多了！记住，你不是在跟它谈心，你是在引导它的预测方向！
第二层心法：玩转温度、Top-K、Top-P这些关键参数
提示的许多方面都会影响其效果：使用的模型、模型的训练数据、模型配置、您的用词、风格和语气、结构以及上下文都很重要。因此，提示工程是一个迭代的过程。不恰当的提示可能会导致模棱两可、不准确的响应，并且会妨碍模型提供有意义的输出。
大部分人都是直接在各种LLM的官网使用聊天机器人，很少会有非开发者主动去研究怎么玩转API。那么，开发者使用AI和非开发者使用AI的区别在哪呢？
比方说我现在打开DeepSeek的页面，一共就五个可交互的元素：写提示词用的聊天框（ChatBox）、切换成R1模型的「深度思考」按键、联网搜索按键、上传附件还有一个发送按键。
这里面影响结果最大的因素，自然是调整提示词。但除了提示本身，我们其实还可以调整各种配置选项来控制AI的输出，这些设置会影响AI生成回答的方式。
典型的就是谷歌自家的GoogleAIStudio，除了常见的聊天框以外，我们还能在右边去调节各式各样的参数：
温度(Temperature)
这玩意儿直接控制AI回答的随机性（或者说创造力）。你可以把它想象成调节AI“胆量”大小的开关，正所谓“人有多大胆，地有多大产”，温度调的越大，模型创造力也就越强。
调低温度（比如0.1到0.3），AI就变得比较保守，倾向于选择概率最高、最常见、最符合事实的词汇，输出结果特稳定、一致，适合做总结、提取信息这类严谨的任务。缺点嘛，可能有点缺乏惊喜。
低温度典型的任务，就是让AI写代码：
顺带一提，笔者真的是INTP
调高温度（比如0.8到1.0甚至更高），AI就胆子大了，敢于尝试一些概率没那么高、更不寻常的词，输出结果会更多样化、更有创意，甚至可能给你惊喜……
高温度适合拿来写文章或者日常聊天对话：
Top-K和Top-P(核采样)：这俩是用来给AI的备选词库划定范围的，算是对温度控制的补充。Top-K比较直接，比如设置K=50，那AI在预测下一个词时，就只考虑概率排名前50的词。Top-P则更智能一点，比如设置P=0.95，AI会从概率最高的词开始往下加，直到这些词的概率总和达到0.95为止，然后只在这些词里做选择。这能动态地调整备选范围，比固定K值更灵活。它们的作用都是在保持一定创造性的同时，防止AI选到那些特别不靠谱的词，进一步平衡输出的可靠性和多样性。
白皮书建议，可以从Temp=0.2,Top-P=0.95,Top-K=30这样的组合开始尝试，然后根据任务需求微调。如果需要更有创意的回答，可以尝试Temp=0.9、Top-P=0.99和Top-K=40。
第三层心法：从“瞎猫撞死耗子”到“精准制导”——核心提示技巧详解
即使对同一模型使用完全相同的提示，输出句子的格式和用词也可能存在细微差异。
这部分是白皮书的精华所在，招式层出不穷，涵盖了多种实用的Prompt技巧，咱们挑几个最能打的“绝学”细细品味：
零样本提示（Zero-shot）
大家可能经常在AI文章或者AI访谈看到这个词，但其实它代表的就是我们平时最经常使用的技巧——啥都不加。所谓零样本，正是直接告诉AI你想要什么，不提供任何示例。
少样本提示（Few-shot）
与其让AI猜测你的意图，不如直接给出范例。例如，想让AI将非结构化文本转换为特定JSON格式，可以在Prompt中包含几个清晰的“输入-输出”对。
看到没？给了几个好例子，AI就知道你想要啥格式、啥风格了。白皮书还特别强调，给的例子质量要高，要能代表真实场景，最好还能覆盖一些容易出错的边界情况（比如上面的中性反馈）。
谷歌建议，一般来说，少样本提示应该使用3-5个例子。例子应该多样化、高质量且书写良好。
分层指令(System,Contextual,RolePrompting)
将指令分解为不同层次，可以更清晰地引导AI。这三个提示类型就像给AI下达指令的三个层次，组合起来威力无穷：
系统提示(System)：这是给AI定“人设”和“总纲领”的。比如，在Prompt最开始就声明：“你是一个专业的Python代码审查助手，专注于发现潜在的bug和不符合PEP8规范的代码。”这就给AI的行为定了基调。
上下文提示(Contextual)：这是提供当前任务的具体“背景信息”的。比如，在系统提示之后，你接着说：“现在，请审查以下这段Python代码：[粘贴代码]”。这就是把具体的“工作对象”告诉了AI。
角色提示(Role)：这是进一步细化AI的“言行举止”的。比如，你可以补充一句：“请用资深工程师的口吻，给出具体的修改建议，并解释原因。”这就让AI不仅知道做什么，还知道“怎么说”。
没有这些层次，你可能只会问“帮我看看这段代码有啥问题”，AI可能只会简单回答你错误有哪些类型，但不会告诉你错在哪了，往往还不会告诉你怎么改。但用了这些方法，AI就能更精准、更专业、更符合你预期地完成任务！
“退一步，想得更明白”(Step-backPrompting)
有时候，直接问一个很具体的问题，AI反而容易陷入细节或者给出肤浅的答案。比如你问：“给我写一个关于‘时间管理App’的营销推文。”
AI可能随便给你写几句。但如果你用“退一步”的技巧，先问它一个更抽象的问题：
“请先总结一下，撰写吸引人的营销推文需要遵循哪些核心原则？”
等AI回答了（比如：突出痛点、强调价值、制造稀缺感、明确行动召唤等），你再把这些原则作为上下文，提出你的具体要求：
“很好。现在，请基于以上原则，为一款新的‘时间管理App’（主要功能是智能规划、番茄钟、任务提醒）撰写一条营销推文。”
看到没？通过先引导AI思考“上层建筑”，再让它去盖“具体房子”，能有效激活它的知识储备，让最终的输出更有深度和策略性。
思维树（TreeofThoughts）
这是对付复杂推理难题的“大招”，尤其适合数学题、逻辑题。
我们知道，CoT（思维链）是让AI走一条推理路径。但一条路可能走偏，最后往往是得开个新窗口让AI重新思考一遍，然后报错“服务器人挤满了，请稍后再试”。
谷歌建议：使用思维链提示时，最好将温度设置为0，因为通常只有一个正确答案。
而思维树（ToT）的思路是：让AI走N条不同的路！具体做法通常是保持CoT的引导语（比如“一步一步思考”），但把温度调高，让AI每次生成推理过程时都有一定的随机性，从而产生多种不同的解题步骤和答案。
最后，你统计一下这N个答案里，哪个答案出现的次数最多，就选它！这就像投票，大多数“路径”都指向的答案，往往就是最靠谱的那个，虽然计算成本高了点（要跑N次），但在追求极致准确率的场景下，效果拔群。
让AI“动手”干活(ReAct-Reason&Act)
这是目前最接近“智能体(Agent)”概念的提示模式。它彻底打破了AI只能“动嘴皮子”的限制。通过ReAct框架，AI的工作流程变成了一个循环：
思考(Reason)->行动(Act)->观察(Observation)->再思考……
这里的“行动”通常是调用外部工具。比如，你问AI：“Metallica乐队成员一共有多少个孩子？”它光靠自己数据库里的旧知识可能不知道。但用了ReAct，它的内心OS可能就是：
通过这种“思考-行动-观察”的循环，AI可以利用外部工具获取最新信息、进行计算、甚至操作其他软件，能力边界大大扩展！
出了新手村之后，如何持续精进到最佳实践？
提示工程是一个反复试验的过程：精心设计并测试不同的提示、分析并记录结果、根据模型的表现来优化提示、不断尝试直到获得期望的输出……每当你更换模型或模型配置时，记得回到第一步，并继续对之前使用的提示进行试验。
掌握了白皮书的这些心法心得，你其实已经超越了90%的人了！（当然，不是指看完这篇文章，而是说要读到文末领取白皮书并看完）
但想成为真正的“提示词王者”，谷歌还建议了大家养成一些好习惯：
简洁至上(Designwithsimplicity)：避免冗长、模糊或歧义的表述。清晰、直接的指令更容易被AI理解。
明确输出要求(Bespecificabouttheoutput)：对输出的格式、长度、风格等提出具体要求（例如，“输出为Markdown表格”，“总结为3个要点，每点不超过50字”）。
使用模板与变量(Usevariablesinprompts)：对于重复性任务，创建包含占位符的Prompt模板，可以方便地替换变量以适应不同输入，提高效率，也便于集成到自动化流程中。
持续实验(Experiment)：不同的模型、任务、参数组合可能产生截然不同的结果。将PromptEngineering视为一个实验过程，不断尝试、比较和优化，找到最适合特定场景的方案。
记录与复盘(Documentthevariouspromptattempts)：记录下每次重要尝试的细节（目标、模型、参数、Prompt、输出、效果评估、心得），有助于追踪进展、避免重复错误、分享经验，并在模型更新后进行有效性验证。白皮书甚至提供了一个记录模板。
呼～一口气说了这么多，是不是感觉信息量有点超载，但又有点豁然开朗？
别担心！这些心法和招式，不是让你死记硬背的，关键在于理解其背后的逻辑，然后去实践中体会、去应用中打磨！
那么，最好的“练武场”远在天边，近在眼前！咱们CSDN，就给你搭好了这个舞台：
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