提示工程面试题

全栈学习体系大约 6 分钟面试提示工程Prompt Engineering面试题AI

提示工程面试题

1. 什么是提示工程（Prompt Engineering）？

答案： 提示工程是设计和优化输入提示的艺术和科学，目的是让大语言模型产生更准确、有用和符合预期的输出。它是与大语言模型交互的核心技能。

核心概念：

  • 提示设计：如何构造有效的输入
  • 输出控制：如何引导模型产生期望的结果
  • 迭代优化：如何改进提示效果

2. 提示工程的基本原则

清晰性（Clarity）

  • 明确指令：使用清晰、具体的语言
  • 避免歧义：减少模棱两可的表达
  • 结构化格式：使用列表、表格等结构化格式

上下文（Context）

  • 提供背景：给模型足够的上下文信息
  • 角色定义：明确模型的角色和期望
  • 示例说明：通过例子说明期望的输出格式

约束性（Constraints）

  • 输出格式：指定具体的输出格式
  • 长度限制：控制输出的长度
  • 风格要求：指定输出的风格和语调

3. 常用提示技术

Few-shot Learning（少样本学习）

输入：苹果是红色的
输入：香蕉是黄色的
输入：橙子是？
输出：橙色的

优点：

  • 通过示例快速教会模型任务
  • 减少对模型预训练知识的依赖
  • 提高输出的一致性

缺点：

  • 消耗更多token
  • 可能引入示例中的偏见
  • 对示例质量要求高

Chain-of-Thought（思维链）

问题：小明有5个苹果，给了小红2个，又买了3个，现在有几个？
思考：小明原来有5个，给了小红2个后剩下3个，又买了3个，所以现在有6个。
答案：6个

优点：

  • 提高复杂推理能力
  • 增加输出的可解释性
  • 减少推理错误

缺点：

  • 增加输出长度
  • 可能产生不必要的中间步骤

Role-playing（角色扮演）

你是一个经验丰富的Python程序员，有10年的开发经验。
请帮我优化以下代码，使其更高效、更易读：

优点：

  • 利用模型的角色知识
  • 提高输出的专业性
  • 增强输出的可信度

4. 提示工程的最佳实践

提示结构设计

  1. 系统消息：定义模型的行为和角色
  2. 用户消息：具体的任务和要求
  3. 示例：提供输入输出示例
  4. 约束：指定输出格式和限制

示例结构

系统：你是一个专业的Python代码审查员。

用户：请审查以下代码并提供改进建议：

def calculate_sum(numbers):
    total = 0
    for i in range(len(numbers)):
        total = total + numbers[i]
    return total

请从以下方面进行审查：
1. 代码效率
2. 可读性
3. Python最佳实践
4. 潜在问题

输出格式：
- 效率分析：[分析]
- 可读性：[分析]
- 最佳实践：[分析]
- 潜在问题：[分析]
- 改进建议：[建议]

5. 常见提示模式

1. 指令模式（Instruction Pattern）

请将以下文本翻译成英文：
[文本内容]

2. 问答模式（Q&A Pattern）

问题：[具体问题]
请提供详细的答案，包括：
1. 核心概念
2. 实际应用
3. 相关例子

3. 分析模式（Analysis Pattern）

请分析以下内容：
[内容]

分析维度：
- 优点
- 缺点
- 适用场景
- 改进建议

4. 创作模式（Creative Pattern）

请创作一个关于[主题]的[类型]：
要求：
- 风格：[具体风格]
- 长度：[具体长度]
- 包含元素：[具体元素]

6. 提示优化技巧

迭代优化

  1. 初始提示：创建基础提示
  2. 测试效果：用多个例子测试
  3. 分析问题：识别输出中的问题
  4. 改进提示：根据问题调整提示
  5. 重复测试：验证改进效果

常见优化策略

  • 增加具体性：使用更具体的描述
  • 添加约束：明确输出格式和要求
  • 提供示例：通过例子说明期望
  • 分解任务：将复杂任务分解为简单步骤

7. 提示工程工具和平台

开发工具

  • LangChain：提示工程框架
  • Promptfoo：提示测试和优化工具
  • OpenAI Playground：交互式提示测试
  • Claude Console：Anthropic的测试平台

提示库

  • Awesome Prompts：开源提示集合
  • Prompt Engineering Guide：官方指南
  • GitHub Copilot：代码生成提示

8. 评估提示效果

评估维度

  1. 准确性：输出是否符合预期
  2. 一致性：多次运行结果是否一致
  3. 完整性：是否包含所有要求的信息
  4. 相关性：输出是否与输入相关

评估方法

  • 人工评估：人工检查输出质量
  • 自动化测试：使用脚本测试多个例子
  • A/B测试：比较不同提示的效果
  • 用户反馈：收集实际用户的使用反馈

9. 实际应用场景

内容创作

  • 文章写作：博客、报告、文档
  • 创意写作：故事、诗歌、剧本
  • 营销文案：广告、产品描述

代码开发

  • 代码生成：根据需求生成代码
  • 代码审查：分析代码质量和问题
  • 文档生成：生成API文档、注释

数据分析

  • 数据解释：解释分析结果
  • 报告生成：生成分析报告
  • 可视化建议：建议合适的图表类型

客户服务

  • FAQ回答：自动回答常见问题
  • 技术支持：提供技术解决方案
  • 个性化推荐：根据用户需求推荐产品

10. 挑战和限制

技术挑战

  • 幻觉问题：模型生成虚假信息
  • 偏见问题：输出中的偏见和歧视
  • 一致性：相同提示可能产生不同结果
  • 可解释性：难以理解模型的决策过程

实际限制

  • Token限制：输入输出长度限制
  • 成本控制：API调用成本
  • 延迟问题：响应时间较长
  • 隐私问题：数据隐私和安全

11. 未来发展趋势

技术发展

  • 多模态提示：结合文本、图像、音频
  • 动态提示：根据上下文动态调整
  • 个性化提示：根据用户偏好定制
  • 自动化优化：自动优化提示效果

应用扩展

  • 企业级应用：大规模商业应用
  • 教育领域：个性化学习助手
  • 医疗健康：诊断和治疗建议
  • 科学研究：文献分析和假设生成

12. 面试准备建议

理论学习

  • 掌握提示工程的基本原理
  • 了解各种提示技术的优缺点
  • 熟悉评估和优化方法
  • 关注最新的研究进展

实践项目

  • 完成完整的提示工程项目
  • 使用不同模型测试提示效果
  • 建立提示库和最佳实践
  • 参与开源提示工程项目

面试技巧

  • 准备具体的提示工程案例
  • 展示优化和迭代过程
  • 讨论实际应用中的挑战
  • 展示对行业趋势的理解

项目展示

  • 展示提示工程的实际应用
  • 说明技术选型和优化过程
  • 讨论效果评估和改进方法
  • 分享经验和教训