Prompt 工程学习路线图

从零开始系统学习 Prompt Engineering 的完整路径，涵盖基础概念、核心技术、高级模式和生产实践四个阶段。

阶段一：基础入门（1-2 周）

理解 LLM 的基本工作原理，掌握 Zero-shot 和 Few-shot 提示技术。

学习目标：
- 理解 Token、上下文窗口、温度等核心概念
- 掌握 Zero-shot 提示的最佳实践
- 学会使用 Few-shot 示例提升输出质量
- 了解不同模型的基本差异

实践项目：
- 使用 Zero-shot 完成文本分类任务
- 用 Few-shot 构建一个情感分析器
- 对比 3 个模型在同一任务上的表现

阶段二：核心技术（2-4 周）

深入学习推理增强和行为控制技术，能够处理复杂任务。

学习目标：
- 掌握 Chain-of-Thought 和 Tree-of-Thought
- 学会设计 System Prompt
- 理解输出格式控制和角色扮演
- 掌握温度参数调优

实践项目：
- 用 CoT 构建数学解题助手
- 设计一个完整的客服 System Prompt
- 构建结构化数据提取管道

阶段三：高级模式（3-4 周）

学习架构级别的 Prompt 设计，能够构建复杂的 AI 工作流。

学习目标：
- 掌握 Prompt Chaining 和多 Agent 协作
- 学会 RAG 检索增强生成
- 理解工具调用和上下文窗口管理
- 掌握自一致性和评估方法

实践项目：
- 构建一个 RAG 知识库问答系统
- 设计多步骤的内容生成流水线
- 实现带工具调用的 Agent

阶段四：生产实践（持续）

将 Prompt 工程应用到生产环境，建立工程化的开发和运维流程。

学习目标：
- 建立 Prompt 版本管理和测试流程
- 掌握 Prompt 评估和监控方法
- 学会成本优化和延迟控制
- 理解安全防护和合规要求

实践项目：
- 搭建 Prompt 评估 Pipeline
- 实现 A/B 测试框架
- 构建生产级 AI 应用并上线