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title: "提示工程（Prompt Engineering）是什麼？"
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markdown: https://tw-ai-glossary.panda198271.workers.dev/t/prompt-engineering.md
date_modified: 2026-09-26
retrieved: 2026-09-27
language: zh-Hant-TW
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sources:
  - https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/overview
  - https://arxiv.org/abs/2201.11903
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# 提示工程（Prompt Engineering）是什麼？

提示工程是透過設計與測試給模型的指令、範例與格式，讓 AI 輸出更符合需求的方法。常見技巧如「思維鏈提示」，由 Google 研究員 Jason Wei 等人在 2022 年論文提出，讓模型先寫出推理步驟，明顯提升數學與邏輯題表現。

分類：模型技術｜別名：Prompt Engineering、提示詞工程、Prompt 設計、下指令技巧、提示設計、Prompt

## 一句話說明

設計與反覆調整給 AI 的指令（提示詞），讓模型更穩定產出想要結果的技巧。

## 怎麼運作？

1. 先定義清楚「怎樣才算好的回答」與測試方式。
2. 寫下明確的任務說明、背景資料與輸出格式。
3. 加入範例、指定角色，或要求模型一步步思考。
4. 用測試案例檢查結果，逐步修改提示詞。

## 實際例子

- 要求「用三點條列、每點不超過 20 字」來控制輸出格式。
- 提供兩個寫好的範例，讓模型照同樣風格寫商品描述。
- 把複雜任務拆成多個提示，依序處理（提示鏈）。

## 常見誤解

- 誤解：提示工程就是找到一句神奇咒語。
  事實：重點是清楚描述需求、提供背景與範例，並用測試反覆驗證，而不是靠特定關鍵字。
- 誤解：所有問題都能靠改提示詞解決。
  事實：Anthropic 文件提醒，像延遲或成本問題，有時換模型比改提示更有效；知識不足也可能需要 RAG。

## 常見問題

### 寫提示詞時有哪些基本原則？

把任務說清楚、提供必要背景、指定輸出格式，必要時附上範例；複雜任務可要求模型先思考再回答，或拆成多個步驟。改完後用同一批測試題比較效果。

### 提示工程和微調有什麼不同？

提示工程只改變輸入給模型的內容，不改模型本身，成本低、改得快；微調是用資料重新訓練模型參數，適合需要長期固定格式或特定任務表現時。通常建議先試提示工程。

## 相關名詞

[大型語言模型](https://tw-ai-glossary.panda198271.workers.dev/t/llm.md)、[上下文視窗](https://tw-ai-glossary.panda198271.workers.dev/t/context-window.md)、[推理模型](https://tw-ai-glossary.panda198271.workers.dev/t/reasoning-model.md)、[微調](https://tw-ai-glossary.panda198271.workers.dev/t/fine-tuning.md)

## 參考來源

- [Claude 官方文件：Prompt engineering overview](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/overview)
- [Wei et al., Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models（arXiv 2201.11903）](https://arxiv.org/abs/2201.11903)

查核日期：2026-09-26

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整理於 2026-09-26。網頁版：https://tw-ai-glossary.panda198271.workers.dev/t/prompt-engineering

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