掌握LLM高效提示的10大技巧，远超常规用法，彻底提升生成结果质量：
1. 初级阶段——建立清晰指令与示范基础
• 零样本提示（Zero-Shot）：直接给出明确、具体的任务指令，避免模糊开放式提问。
例：“请用三条要点总结这篇文章。”优于“你怎么看这篇文章？”
• 少样本提示（Few-Shot）：通过示范示例教模型如何回答，利用模型模式匹配本质强化理解。
例如：给出几个问答对，最后引导模型完成未给出的题目。
2. 中级阶段——引导模型逐步推理与验证
• 思维链（Chain-of-Thought，CoT）：提示模型“逐步思考”，让它在回答前展开推理过程，有效提升复杂问题的准确率。
• 自动思维链（Auto-CoT）：省去手动示范，模型自主生成推理示例，实现高效且可扩展的逻辑展开。
• 自洽性（Self-Consistency）：同一问题多次询问，汇总最常出现答案，利用多样输出中的共识提升结果稳定性。
3. 高级阶段——多路径探索与自我迭代优化
• 思维树（Tree-of-Thoughts，ToT）：模型不局限于单一路径，而是像决策树一样生成多条思路，测试并选择最佳方案，用于解谜、策略和复杂推理。
• 思维图（Graph-of-Thoughts，GoT）：模拟人类非线性思维，支持思路组合、回溯与融合，极大增强创造力和复杂规划能力。
• 自我优化（Self-Refine）：引导模型先写作，再进行自我批评，最后基于反馈改写，提高文本逻辑、语气和表达清晰度。
4. 专家级技巧——程序化与严谨逻辑推理
• 代码链（Chain-of-Code，CoC）：利用伪代码或实际代码逻辑强制模型结构化思考，减少废话，提升精确度，尤其适合算法及工程类任务。
• 逻辑链（Logic-of-Thought，LoT）：引入形式逻辑规则（如“若A则B，A成立，故B成立”），强化模型在法律、伦理、科学等领域的严密推理能力。
5. 附加提升策略
• 减少幻觉（Hallucination）：结合检索增强生成（RAG）、ReAct（推理+行动）、链式验证等技术，促使模型校验自身输出，降低虚假信息风险。
• 情绪智能调节：通过具体语气提示塑造输出风格，如“用平静语气解释”、“像对10岁儿童讲解”，提示语气直接影响生成文本的情感色彩和接受度。
@jowettbrendan | #技巧 #经验
1. 初级阶段——建立清晰指令与示范基础
• 零样本提示（Zero-Shot）：直接给出明确、具体的任务指令，避免模糊开放式提问。
例：“请用三条要点总结这篇文章。”优于“你怎么看这篇文章？”
• 少样本提示（Few-Shot）：通过示范示例教模型如何回答，利用模型模式匹配本质强化理解。
例如：给出几个问答对，最后引导模型完成未给出的题目。
2. 中级阶段——引导模型逐步推理与验证
• 思维链（Chain-of-Thought，CoT）：提示模型“逐步思考”，让它在回答前展开推理过程，有效提升复杂问题的准确率。
• 自动思维链（Auto-CoT）：省去手动示范，模型自主生成推理示例，实现高效且可扩展的逻辑展开。
• 自洽性（Self-Consistency）：同一问题多次询问，汇总最常出现答案，利用多样输出中的共识提升结果稳定性。
3. 高级阶段——多路径探索与自我迭代优化
• 思维树（Tree-of-Thoughts，ToT）：模型不局限于单一路径，而是像决策树一样生成多条思路，测试并选择最佳方案，用于解谜、策略和复杂推理。
• 思维图（Graph-of-Thoughts，GoT）：模拟人类非线性思维，支持思路组合、回溯与融合，极大增强创造力和复杂规划能力。
• 自我优化（Self-Refine）：引导模型先写作，再进行自我批评，最后基于反馈改写，提高文本逻辑、语气和表达清晰度。
4. 专家级技巧——程序化与严谨逻辑推理
• 代码链（Chain-of-Code，CoC）：利用伪代码或实际代码逻辑强制模型结构化思考，减少废话，提升精确度，尤其适合算法及工程类任务。
• 逻辑链（Logic-of-Thought，LoT）：引入形式逻辑规则（如“若A则B，A成立，故B成立”），强化模型在法律、伦理、科学等领域的严密推理能力。
5. 附加提升策略
• 减少幻觉（Hallucination）：结合检索增强生成（RAG）、ReAct（推理+行动）、链式验证等技术，促使模型校验自身输出，降低虚假信息风险。
• 情绪智能调节：通过具体语气提示塑造输出风格，如“用平静语气解释”、“像对10岁儿童讲解”，提示语气直接影响生成文本的情感色彩和接受度。
@jowettbrendan | #技巧 #经验
