The Prompt Canvas: A Literature-Based Practitioner Guide for Creating Effective Prompts in Large Language Models

📄 arXiv: 2412.05127v1 📥 PDF

作者: Michael Hewing, Vincent Leinhos

分类: cs.AI

发布日期: 2024-12-06

💡 一句话要点

提出Prompt Canvas框架，系统化整理LLM提示工程方法，为从业者提供统一指导。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 提示工程 Prompt Canvas 知识整合 框架设计

📋 核心要点

  1. 现有提示工程方法分散在各处，缺乏统一的资源整合，阻碍了研究和应用进展。
  2. 提出Prompt Canvas框架，系统性地整合现有提示工程方法，为从业者提供连贯的指导。
  3. Prompt Canvas框架基于广泛的文献综述，结合概念基础和实践策略，提供了一种实用的方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的兴起凸显了提示工程作为优化模型输出的关键技术的重要性。尽管诸如Few-shot、Chain-of-Thought和基于角色的技术等各种提示方法的实验已取得可喜的成果，但这些进展仍然分散在学术论文、博客文章和零星的实验中。缺乏一个统一的资源来整合该领域的知识阻碍了研究和实际应用的进展。本文主张创建一个总体框架，将现有方法综合成一个连贯的概述，供从业者使用。通过基于设计的研究方法，我们提出了Prompt Canvas，这是一个结构化的框架，它源于对提示工程的广泛文献综述，捕捉了当前的知识和专业技能。通过结合提示工程中确定的概念基础和实践策略，Prompt Canvas为利用大型语言模型的潜力提供了一种实用的方法。它主要被设计为学生和员工的学习资源，为提示工程提供结构化的介绍。这项工作旨在通过为研究人员建立统一的方法论和为从业者提供指导，为不断发展的提示工程讨论做出贡献。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）提示工程领域知识分散、缺乏统一框架的问题。现有方法和经验散落在学术论文、博客文章和实验记录中，从业者难以系统学习和应用，阻碍了该领域的进步。

核心思路：论文的核心思路是通过系统性的文献综述，将现有的提示工程方法进行整合和提炼，构建一个结构化的框架，即Prompt Canvas。该框架旨在为从业者提供一个清晰、易于理解和应用的指导，从而加速LLM提示工程的实践和研究。

技术框架：Prompt Canvas框架的构建主要包含以下阶段：1) 广泛的文献综述，收集和整理现有的提示工程方法和技术；2) 对收集到的信息进行分析和归纳，识别出关键的概念和实践策略；3) 基于分析结果，设计Prompt Canvas框架，将各种方法和策略组织成一个连贯的整体；4) 将Prompt Canvas框架作为学习资源，提供给学生、员工等从业者，并收集反馈进行迭代改进。

关键创新：论文的关键创新在于提出了Prompt Canvas框架，它不是一种新的提示方法，而是对现有方法的系统性整理和呈现。这种框架化的方法有助于从业者更好地理解和应用各种提示工程技术，从而提高LLM的性能。与现有方法相比，Prompt Canvas更侧重于知识的组织和传递，而非提出新的算法或模型。

关键设计：Prompt Canvas框架的具体设计细节未知，但可以推测其可能包含以下要素：1) 提示工程的基本概念和原理；2) 各种提示方法的分类和描述，例如Few-shot、Chain-of-Thought等；3) 每种方法的适用场景和优缺点分析；4) 实践案例和最佳实践；5) 评估提示效果的指标和方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

由于论文侧重于框架的构建和知识的整合，而非具体的实验结果，因此没有提供具体的性能数据或对比基线。其亮点在于提供了一个系统化的提示工程框架，有望提升LLM应用开发的效率和质量。未来的研究可以基于该框架，进一步探索各种提示方法的组合和优化。

🎯 应用场景

Prompt Canvas框架可应用于教育培训、企业内部知识库构建、LLM应用开发等领域。它可以作为学习资源，帮助学生和员工快速掌握提示工程技能。同时，也可以作为企业内部的知识库，方便开发人员查找和应用合适的提示方法。此外，该框架还可以促进LLM应用的标准化和规范化。

📄 摘要（原文）

The rise of large language models (LLMs) has highlighted the importance of prompt engineering as a crucial technique for optimizing model outputs. While experimentation with various prompting methods, such as Few-shot, Chain-of-Thought, and role-based techniques, has yielded promising results, these advancements remain fragmented across academic papers, blog posts and anecdotal experimentation. The lack of a single, unified resource to consolidate the field's knowledge impedes the progress of both research and practical application. This paper argues for the creation of an overarching framework that synthesizes existing methodologies into a cohesive overview for practitioners. Using a design-based research approach, we present the Prompt Canvas, a structured framework resulting from an extensive literature review on prompt engineering that captures current knowledge and expertise. By combining the conceptual foundations and practical strategies identified in prompt engineering, the Prompt Canvas provides a practical approach for leveraging the potential of Large Language Models. It is primarily designed as a learning resource for pupils, students and employees, offering a structured introduction to prompt engineering. This work aims to contribute to the growing discourse on prompt engineering by establishing a unified methodology for researchers and providing guidance for practitioners.