提示工程101第四课：零样本提示（Zero-Shot Prompting）

本教程将全面介绍零样本提示（Zero-Shot Prompting），这是一种强大的提示工程技术，使语言模型无需特定示例或预训练即可执行任务。这种能力极大地提高了 AI 系统的灵活性和适用性，使其能够以最小的设置适应各种场景和用户需求。

本教程将涵盖多种实现零样本提示的方法，包括：

• 直接任务说明：在提示中清晰定义任务，无需示例。

• 基于角色的提示：为 AI 分配特定角色，引导其响应。

• 格式规范：在提示中提供输出格式指南。

• 多步推理：将复杂任务拆解为多个零样本步骤。

• 对比分析：评估不同的零样本提示结构对同一任务的影响。

整个教程将使用 Python 代码结合千问大模型和 LangChain 来实践这些技术。

学习完本教程后，你将收获：

✅ 对零样本提示及其应用的深入理解。
✅ 设计高效零样本提示的实践技能。
✅ 利用 LangChain 实现零样本技术的经验。
✅ 对零样本方法的优势与局限性的认识。
✅ 进一步探索和创新提示工程的基础。

这些知识将帮助你更高效地利用 AI 模型，解决新问题，并构建更灵活的 AI 系统。

在本节中，我们将探讨如何设计提示，以明确定义任务而无需提供示例。这是零样本提示的精髓。

在提示中提供输出格式指南可以帮助在零样本场景中构建 AI 的响应。

对于复杂的任务，我们可以将其分解为更简单的零样本步骤。这种方法可以提高模型的整体性能。

让我们比较同一任务的不同零样本提示结构，以评估它们的有效性。