💡一句話定義
提示工程＝透過設計輸入提示（指令、範例、格式、脈絡）來引導 LLM 產生更準確、更符合需求的輸出，而不改動模型權重。它是所有生成式 AI 應用最快、最省的第一招。
🎮互動：同一題、三種問法
同一道「Roger 的網球」數學題，切換 Zero-shot / Few-shot / CoT，看左邊資訊流怎麼變、右邊 AI 怎麼答（Zero-shot 會粗心算錯，CoT 逐步推理才對）。
🧪 提示工程互動實驗室
模擬對話視窗
Zero-shot
🔀三種提示法對照
| 方法 | 做什麼 | 原理 | 適合 |
|---|---|---|---|
| Zero-shot 零樣本 | 只給指令、不給範例 | 靠預訓練學到的知識直接答 | 簡單、常見任務 |
| Few-shot 少樣本 | 附上幾個「輸入→輸出」示範 | 脈絡學習（模式識別、模仿格式） | 統一格式（JSON）、風格模仿 |
| CoT 思維鏈 | 加「請一步步思考」引導推理 | 先拆解再作答，降低單步難度 | 數學、邏輯、多步推理 |
🧠為什麼「思維鏈」有效？
LLM 是「預測下一個字」的機器。直接預測最終答案很難（像心算大數乘法）；強制它先寫出推理過程，等於把大問題拆成小問題，逐步逼近正確答案。
P(答案 | 提示) vs. P(答案 | 提示, 推理步驟)
加入中間推理步驟後，模型更容易走到正確答案——這就是 CoT 大幅提升數學／邏輯題準確率的直覺。
🎯應用場景
① 複雜數學題：「小明有 5 顆球，買了 2 罐、每罐 3 顆，現在幾顆？請一步步算。」→ CoT：原有 5 ＋ 買 $2\times3=6$ ＝ 11 顆（正確）。
② 程式除錯：不只問「哪裡錯」，要它「先解釋執行流程、再找錯」。
③ 客服分類（Few-shot）：給範例「『這爛透了』→負評、『還不錯』→正評」，再問「『送貨慢但東西好』→？」。
② 程式除錯：不只問「哪裡錯」，要它「先解釋執行流程、再找錯」。
③ 客服分類（Few-shot）：給範例「『這爛透了』→負評、『還不錯』→正評」，再問「『送貨慢但東西好』→？」。
🪜提示工程 vs RAG vs 微調
🛠️寫好提示的通則
🎯指令明確具體
說清楚要做什麼、給誰看、多長。
說清楚要做什麼、給誰看、多長。
📎脈絡＋範例
提供必要背景與 few-shot 示範。
提供必要背景與 few-shot 示範。
📐指定輸出格式
要 JSON／表格就明講，利於系統接手。
要 JSON／表格就明講，利於系統接手。
🎭設定角色與分步
「你是資深工程師」「請逐步」。
「你是資深工程師」「請逐步」。
注意：提示工程不改模型權重（與微調不同）；接系統時要固定輸出格式，並防範提示注入（使用者輸入企圖覆蓋你的指令）。好提示靠反覆測試與迭代。
✅自我檢測
Q1. 提示工程會改變模型嗎？
不會。它只設計輸入提示來引導輸出，不改動模型權重（這點與「微調」不同）。
Q2. Zero-shot 和 Few-shot 差在哪？
Zero-shot 只給指令、不給範例；Few-shot 在提示中附上幾個「輸入→輸出」示範，讓模型模仿格式與風格，通常效果更好。
Q3. 思維鏈（CoT）為什麼能提升準確率？
引導模型先一步步推理再作答，把大問題拆成小步驟，降低每一步的難度，在數學、邏輯題上顯著提升正確率。
Q4. 提示工程、RAG、微調怎麼選？
先試提示工程（最快最省）；需要外部或最新知識用 RAG；需要穩定專屬風格／任務且有資料，才考慮微調（成本最高）。
🎯重點整理
- 本質：設計提示引導輸出，不改權重。
- Zero-shot：只給指令，靠既有知識。
- Few-shot：給範例，脈絡學習模仿格式。
- CoT：引導分步推理，強化多步題。
- 選型：提示 → RAG → 微調，由省到貴。