ChatGLM的Prompt工程实践：从入门到进阶

2026年1月5日 互联网

ChatGLM的Prompt工程实践：从入门到进阶

Prompt工程是利用预训练语言模型（如ChatGLM）的核心能力，通过设计输入指令（Prompt）引导模型生成符合预期的输出。相较于传统NLP任务，Prompt工程更强调“以输入定义输出”，尤其适用于少样本/零样本场景。本文将从基础语法、进阶技巧、性能优化三个维度，结合ChatGLM的特性，系统阐述Prompt工程实践方法。

一、Prompt工程基础：语法与结构

1.1 基础Prompt设计原则

ChatGLM作为对话式语言模型，其Prompt需满足以下核心原则：

  • 明确性：直接描述任务目标，避免歧义。例如，用“生成一份技术方案大纲”替代“写点东西”。
  • 上下文完整性：提供必要的背景信息。例如，在生成代码时需指定编程语言、框架版本。
  • 结构化输入：通过分隔符（如```、—-）区分指令与输入数据，提升模型解析效率。

示例：

  1. # 低效Prompt
  2. 写一个排序算法。
  4. # 高效Prompt
  5. 使用Python 3.10实现快速排序算法，要求：
  6. 1. 输入为整数列表；
  7. 2. 输出为升序排列结果；
  8. 3. 代码需包含注释说明关键步骤。

1.2 角色扮演（Role Prompting）

通过指定模型角色，可显著提升输出专业性。ChatGLM支持通过“作为…你需要…”的句式定义角色。

示例：

  1. 作为资深数据分析师，你需要根据以下销售数据（附表格）完成：
  2. 1. 计算月度环比增长率；
  3. 2. 识别销售额低于均值的月份；
  4. 3. 提出两条改进建议。

1.3 少样本学习（Few-shot Learning）

当任务复杂度较高时，可通过提供示例（Exemplars）引导模型生成符合格式的输出。ChatGLM对示例的敏感度较高，建议：

  • 示例数量控制在3-5个；
  • 示例需覆盖典型场景；
  • 示例与测试数据分布一致。

示例：

  1. # 示例
  2. 问题：如何优化数据库查询性能？
  3. 回答：1. 添加索引；2. 避免SELECT *；3. 使用连接替代子查询。
  5. # 测试
  6. 问题：如何减少Web应用加载时间？
  7. 回答：

二、Prompt进阶技巧：提升输出质量

2.1 思维链（Chain-of-Thought, CoT）

对于需要多步推理的任务（如数学计算、逻辑分析），通过“逐步思考”指令可激活模型的推理能力。

标准CoT：

  1. 问题：苹果和香蕉共10个，苹果比香蕉多2个，求各自数量。
  2. 思考过程：
  3. 1. 设香蕉数量为x，则苹果为x+2；
  4. 2. 总数量为x+(x+2)=10；
  5. 3. 解得x=4，苹果为6。
  6. 答案：香蕉4个，苹果6个。

零样本CoT（无需示例）：

  1. 问题：某商品原价200元，先降价10%，再涨价10%，最终价格是多少？
  2. 让我们逐步思考：

2.2 自我一致性（Self-Consistency）

通过生成多个候选答案并投票，可提升复杂任务的准确性。适用于数学题、逻辑题等场景。

实现步骤：

  1. 设计Prompt要求生成N个独立答案；
  2. 统计高频结果作为最终输出。

示例：

  1. 问题：抛掷两枚硬币，至少一枚正面的概率是多少？
  2. 生成3个独立计算过程：
  3. 答案1：
  4. 答案2：
  5. 答案3：
  6. 最终答案（选择出现两次以上的结果）：

2.3 动态Prompt生成

针对多样化输入，可通过代码动态构建Prompt。例如，在处理用户查询时，根据查询类型插入不同模板。

Python示例：

  1. def generate_prompt(query_type, data):
  2.     templates = {
  3.         "summarize": f"总结以下文本（{len(data)}字）：\n{data}\n要求：保留关键信息，不超过100字。",
  4.         "translate": f"将以下英文翻译为中文：\n{data}",
  5.         "analyze": f"作为市场分析师，从以下数据中提取3个核心趋势：\n{data}"
  6.     }
  7.     return templates.get(query_type, "请明确任务类型")

三、性能优化：效率与成本平衡

3.1 Prompt压缩技术

过长的Prompt会增加推理延迟和Token消耗。优化方法包括：

  • 删除冗余信息：如重复的背景描述；
  • 使用缩写：如“NLP”替代“自然语言处理”；
  • 结构化表示：用表格/列表替代段落。

优化案例：

  1. # 原始Prompt
  2. 我们需要分析2023年第一季度华东、华北、华南三个地区的销售额数据，数据包含月份、地区、销售额三列，请计算各地区季度总和并排序。
  4. # 优化后
  5. 分析2023Q1销售数据（地区：华东、华北、华南；字段：月、区、额），计算各区季度总和并降序排列。

3.2 温度（Temperature）与Top-p采样

通过调整生成参数可控制输出多样性：

  • 低温度（0.1-0.3）：适合确定性任务（如事实查询）；
  • 高温度（0.7-1.0）：适合创意写作；
  • Top-p（0.8-0.95）：平衡多样性与相关性。

API调用示例：

  1. response = model.generate(
  2.     prompt="写一首关于春天的诗",
  3.     temperature=0.7,
  4.     top_p=0.9,
  5.     max_tokens=100
  6. )

3.3 缓存与复用机制

对于高频查询，可缓存Prompt-Response对，减少重复计算。建议：

  • 对参数化Prompt（如带变量的查询）建立索引；
  • 设置缓存过期时间（如24小时）；
  • 使用哈希算法快速检索。

架构示意图：

  1. 用户请求 → 哈希计算 → 缓存命中？ → 是：返回结果；否：调用模型 → 存储结果

四、最佳实践与避坑指南

4.1 测试与迭代流程

  1. 基准测试：固定Prompt，评估模型在典型任务上的表现；
  2. A/B测试：对比不同Prompt变体的输出质量；
  3. 渐进优化：每次修改不超过1个变量（如先调结构，再调参数）。

4.2 常见错误案例

  • 过度指定：如“用不超过50字回答，且必须包含‘高效’一词”，可能限制模型创造力；
  • 上下文冲突：在Prompt中同时要求“正式”和“幽默”风格；
  • 忽略模型限制：如要求ChatGLM生成实时数据（模型无联网能力）。

4.3 伦理与安全考量

  • 避免偏见：检查Prompt是否隐含性别/种族假设；
  • 内容过滤：对用户输入的Prompt进行敏感词检测；
  • 合规性：确保生成的医疗/法律建议符合行业规范。

五、总结与展望

Prompt工程是连接人类需求与模型能力的桥梁。通过结构化设计、角色定义、少样本引导等技巧，可显著提升ChatGLM的输出质量。未来，随着模型能力的增强，Prompt工程将向自动化（如AutoPrompt）、多模态（结合图像/音频）方向发展。开发者需持续关注模型特性更新，平衡效率与成本，以实现最佳实践。

关键行动点：

  1. 建立Prompt模板库，覆盖80%常见场景；
  2. 开发Prompt评估框架，量化输出质量；
  3. 定期回顾模型更新日志，调整Prompt策略。
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