AI提示词面试线路

[ 2025.4.22更新 ]

Prompt Engineering 面试学习线路（六阶段高浓缩体系）

🎯 目标：系统掌握提示词设计原理、结构化提示策略、多模态提示构建、评估与调优技能，胜任大模型交互设计与指令精调岗位。

第一阶段：基础认知与原理理解

目标：理解大模型的语言处理逻辑与提示词影响路径

1. 什么是 Prompt Engineering？

• 通过自然语言引导大模型输出目标结果的技术
• 结合上下文、意图与格式设计提示词
• 核心技能：精确引导 + 最小提示 + 稳定控制

2. LLM 工作机制简介

• 自回归预测原理
• Token 级预测 vs 语义推理
• Context Window 的限制（为什么会“失忆”）

3. Prompt 工程的价值

• 替代传统规则系统
• 快速验证产品原型
• 构建零代码的智能接口

第二阶段：提示词类型与模板设计

目标：掌握主流提示结构，设计可复用的 Prompt 模板

1. 提示词类型

• 指令式 Prompt（Instruction Prompt）
• 示例式 Prompt（Few-shot Prompt）
• 情景 Prompt（Roleplay Prompt）
• 多轮 Prompt（Chain-of-Thought Prompt）

2. Prompt 元素构成

• 角色设定（你是一个……）
• 背景上下文（某某产品数据如下……）
• 任务目标（请输出……）
• 输出格式（以 Markdown 表格形式列出）

3. 模板设计原则

• 精确性：任务目标明确无歧义
• 可控性：输出在合理范围内
• 可迁移性：支持不同输入快速复用

第三阶段：高级技巧与多轮思维链

目标：构建多轮、可追踪、高逻辑推理链的提示结构

1. Chain-of-Thought（CoT）

• 引导模型逐步推理
• 适合复杂逻辑题/数学题

2. ReAct Prompt（Reason + Act）

• 推理+调用工具
• 结合 Agent 操作场景

3. Tree-of-Thought / Self-Ask Prompt

• 分支结构生成 & 自提问方式
• 适合长文创作、多路径规划

4. 面试考点

• 如何让模型多轮交互但保持一致性？
• 怎么防止模型“开始编造”？

第四阶段：Prompt Debug 与性能评估

目标：掌握调优技巧，提升稳定性与准确率

1. Prompt Debug 方法

• 修改顺序 / 内容 / 格式的微调
• 加入“反例”引导逻辑修复
• 使用“Let’s think step by step”等暗示增强推理

2. 评估指标

• 正确率（准确率 vs 覆盖率）
• 一致性（是否每次都稳定）
• 冗余率（是否多说废话）

3. 工具辅助

• LLM Benchmarks (OpenPrompt, PromptBench)
• 模型输出比较工具（如 LangSmith、Weights & Biases）

第五阶段：实战场景与跨模态提示

目标：在真实产品场景中运用 Prompt 技巧，并结合多模态输入

1. 应用场景分类

• 文案生成（广告、短视频脚本）
• 数据分析（表格问答、代码生成）
• 问答系统（RAG结合）
• AI Agent Prompt 设计（链式任务调度）

2. 多模态 Prompt 技巧

• 图文 Prompt（GPT-4V、Gemini）
• 表格 + 图像 + 自然语言混合提示
• OCR + 图像问答系统提示词模式

3. 面试问题

• 如何设计一个稳定的图文问答 Prompt？
• 多模态模型如何决定使用哪类上下文信息？

第六阶段：Prompt 编排与自动化工具链

目标：掌握将提示词工程自动化集成的能力，打造可复用的提示系统

1. Prompt 模板引擎

• Jinja2 + Python 控制动态 prompt
• LangChain PromptTemplate / OutputParser

2. 多模型提示适配

• OpenAI / Claude / Mistral / LLaMA 结构适配
• 长文本 Chunking + Sliding Window 技术

3. 自动测试与评估

• Prompt A/B 测试
• 多样性评估与覆盖率跟踪
• Embedding 聚类辅助分析输出倾向性

附录：面试高频问题汇总

1. 如何构造一个多轮提示系统，防止上下文漂移？
2. Prompt 编写如何防止模型编造事实？
3. Few-shot Prompt 和 Chain-of-Thought 有什么组合方式？
4. 为什么提示词顺序影响结果？
5. 让模型保持语气风格一致，有什么技巧？
6. GPT-4 和 Claude2 在 Prompt 响应上的差异？
7. 用 GPT 实现一个财报分析助手，Prompt 怎么构建？
8. RAG 和 Prompt Engineering 的结合方式有哪些？
9. 你如何调试一个回答模糊的问题？
10. 如何构建可复用的 Prompt 模板体系？

推荐工具与资源

• OpenAI Playground（调试提示词神器）
• LangChain PromptTemplate
• Anthropic Claude Prompt Examples
• Papers:
  • "Language Models are Few-Shot Learners"
  • "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in LLMs"
  • "ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models"