提示工程正迅速成为处理大型语言模型（LLM）和生成式人工智能的基础技能。随着 LLM 渗透到软件系统中，驱动着聊天机器人、代码助手、研究代理等，一个通用、浅显的响应和一个细致、高价值的输出之间的区别，通常取决于模型被提示的方式。对于开发者、产品团队和工程领导者来说，理解和利用最先进的提示策略，对产品的相关性、准确性和用户体验具有切实的积极影响。 本指南探讨了高级提示技术，从思维链（CoT）和少样本学习到检索增强生成（RAG），并提供了将它们集成到实际工作流程中的实用建议。