引言
在人工智能和自然语言处理领域，提示工程（Prompt Engineering）正成为推动模型性能提升的重要手段。通过精心设计输入提示，我们可以极大地提高AI系统的理解和生成能力。在本文中，我们将探讨提示工程中的重要术语，并结合示例帮助您更好地理解和应用这一策略。
1. 上下文提示（Contextual Prompting）
背景与细化：
上下文提示是提示工程中一种关键技术，它通过在提示中包含相关的背景信息，提升AI模型对任务的理解。通过提供精确的背景信息，模型可以生成更连贯、准确且相关性强的输出。
引用示例：
“想象一下，当AI被要求撰写关于气候变化的文章时，使用诸如‘全球变暖的原因和影响’这样的上下文提示，将能够帮助AI生成更为贴切的内容。”
2. 零样本提示（Zero-shot Prompting）
Introduction
在人工智能技术迅猛发展的今天，提示词工程变得越来越重要。提示词工程师需要熟练掌握如何设计、修改和优化提示词，使AI系统能够更准确、高效地生成理想的输出。本文将深入探讨这一领域，通过大量实例来展示如何扩充、缩写和改写提示词，帮助读者掌握这一关键技能。
Section 1: 扩充提示词
示例1: 从简短到详细
初始提示词: "描述一只猫。"
扩充提示词: "请详细描述一只成年家养狗的特征，包括其体型、毛色、性格特征以及在日常生活中的行为习惯。"
在这个例子中，原本简单的提示词“描述一只狗”可能会导致AI生成一个过于简略的回答。通过增加细节和具体要求，AI能够更准确地理解任务，
Prompt Engineering 是指设计和优化输入提示（prompt），以便最大化地利用AI模型的能力。对于新手来说，掌握这一技能不仅能提高与AI的交互效率，还能帮助更好地理解AI的工作原理。本文将通过实例讲解如何编写有效的prompt。
1. 什么是Prompt？
在使用AI模型时，用户输入的文本称为“prompt”。它引导AI生成相应的输出。设计良好的prompt能使AI模型提供更准确、相关的响应。
2. 为什么Prompt Engineering重要？
1. 提高模型输出的准确性：合理的prompt能减少模型输出的偏差。
2. 增强用户体验：更好的prompt能使与AI的交互更自然和高效。
3. 应用广泛：从文本生成到图像识别，prompt engineering都有重要作用。
让我们先来看一个使用了多个提示词技巧的例子：
任务:
