一、引言

在人工智能（AI）编程的快速发展领域中，提示词技术作为解锁大型语言模型（LLMs）巨大潜力的关键，正日益凸显其重要性。提示词，简单来说，就是我们输入给 AI 模型的文本指令，引导模型生成特定的输出。从基础的文本生成到复杂的代码编写，提示词的设计质量直接影响着 AI 的表现。

在早期阶段，零样本提示是一种常见的方式，即直接向模型提出问题或任务，不提供任何示例。这种方式简洁直接，但对于复杂任务，模型往往难以理解意图，导致输出不尽人意。随着研究的深入，少样本提示应运而生，通过提供少量示例，帮助模型更好地把握任务模式，从而提升回答的准确性和相关性。

而链式思考（Chain-of-Thought）提示技术的出现，更是为解决复杂问题开辟了新途径。它引导模型逐步展示推理过程，就像人类思考问题一样，一步一步地得出结论。这种技术特别适用于数学推理、逻辑判断和多步骤决策等任务，显著提高了模型在复杂场景下的表现。

从 “零样本” 到 “链式思考” 的进阶，不仅是提示词技术的升级，更是我们理解和利用 AI 能力的重大飞跃。在接下来的内容中，我们将深入探讨这两种技术的原理、应用及实践技巧，帮助大家更好地掌握 AI 编程中的提示词艺术，充分发挥 AI 模型的强大功能。

二、零样本提示词技术基础

2.1 零样本提示词概念解析

零样本提示词技术，是指在向 AI 模型提出任务时，不提供任何示例，仅依靠模型自身在预训练阶段学习到的知识和模式，来理解任务并生成相应的回答 。这就好比我们在学习新知识时，没有参考任何例题，直接凭借已有的基础知识去解决全新的问题。这种技术的核心在于模型强大的泛化能力，能够将大量文本数据中学习到的通用知识应用到具体的、从未见过的任务中。

例如，当我们向 GPT-4 模型输入 “请总结一下量子力学的主要理论” 时，没有给出任何总结其他理论的示例，模型会直接利用其在预训练中学习到的关于量子力学的知识，对问题进行分析和理解，然后生成关于量子力学主要理论的总结内容。在这个过程中，模型依赖于其对语言的理解能力和对知识的记忆，直接从自身的知识储备中提取和组织相关信息，以完成任务。 零样本提示词技术的简洁性和直接性，使其在一些简单任务和对速度要求较高的场景中具有一定的优势。

2.2 零样本提示词应用场景

• 简单文本生成：在撰写日常文案，如邮件、短消息时，零样本提示词能快速发挥作用。比如，你需要写一封请假邮件，只需输入 “帮我写一封向领导请假两天，因为生病需要去医院治疗的邮件”，模型就能依据其对邮件格式和语言表达的理解，生成符合要求的邮件内容。在这种场景下，零样本提示词的优势在于操作简便，能快速满足基本的文本需求，节省时间和精力。然而，它的局限性也很明显，对于复杂的、需要特定风格或详细背景信息的文本生成，可能无法生成令人满意的结果。例如，如果要求邮件体现出诚恳且委婉的语气，同时结合公司的文化特点，零样本提示词生成的内容可能就显得不够精准和个性化。

• 信息提取：在处理大量文本数据时，零样本提示词可用于快速提取关键信息。比如，在新闻报道中提取事件的关键要素，像时间、地点、人物和主要事件等。当输入 “从以下新闻内容中提取出事件发生的时间、地点和主要人物”，模型能凭借自身能力分析文本，准确提取相关信息。这种方式在信息过载的时代，能帮助用户快速筛选出重要信息，提高信息处理效率。但对于语义模糊、结构复杂的文本，零样本提示词可能会出现提取不准确或不完整的情况。例如，一些文学性较强的文本，其表达较为含蓄，事件要素不明确，模型就难以准确提取信息。

三、链式思考提示词技术进阶

3.1 链式思考技术原理

链式思考（Chain-of-Thought，CoT）作为一种先进的提示词技术，其核心原理在于引导 AI 像人类一样，将复杂问题分解为一系列相互关联的子问题，并逐步进行推理，最终得出结论 。这种技术打破了传统提示词直接获取答案的模式，强调推理过程的展示，使得 AI 的决策和回答更具逻辑性和可解释性。

以数学问题为例，当面对 “一个水箱有进水管和出水管，进水管每小时进水 5 立方米，出水管每小时出水 3 立方米，水箱原本有 10 立方米的水，问经过 4 小时后水箱里有多少水？” 这样的问题时，链式思考会引导 AI 首先计算 4 小时内进水管的进水量（5 立方米 / 小时 × 4 小时 = 20 立方米），接着计算出水管的出水量（3 立方米 / 小时 × 4 小时 = 12 立方米），然后考虑水箱原本的水量 10 立方米，通过逐步的计算和推理，得出最终水箱的水量为 10 + 20 - 12 = 18 立方米 。

在这个过程中，链式思考模拟了人类解决问题的思维方式，即通过对问题的逐步分析，将大问题拆解为多个小问题，每个小问题的解决都依赖于前一个问题的结果，从而构建起一条完整的推理链。这种方式不仅提高了 AI 在复杂任务中的准确性，还让用户能够清晰地了解 AI 的思考过程，增强了对 AI 回答的信任度 。

3.2 链式思考的实现方式

3.2.1 零样本链式思考（Zero-shot-CoT）

零样本链式思考是链式思考技术中一种简洁而强大的实现方式。它的核心特点是在不提供任何示例的情况下，仅仅通过在问题的结尾添加特定的提示语，就能引导 AI 模型进行逐步推理。例如，在常见的大语言模型中，研究者发现，当在问题后附加 “让我们一步步思考” 这样的提示时，模型能够生成一个回答问题的思维链，从而显著提升回答的准确性。

比如，对于问题 “如果今天是星期五，那么再过 10 天是星期几？”，使用零样本链式思考提示，模型会首先思考一周有 7 天，然后计算 10 天包含了 1 个完整的星期（7 天）还余 3 天，接着基于今天是星期五，得出再过 7 天还是星期五，再过 3 天就是星期一。这种方式充分利用了模型在预训练阶段学习到的知识和推理能力，通过简单的提示触发模型内部的推理机制，实现对复杂问题的解决。

在实际应用中，零样本链式思考尤其适用于那些用户难以提供示例，或者需要快速得到答案的场景。它的优势在于操作简便、灵活高效，能够快速应用于各种类型的问题，而不需要额外的准备工作。然而，它也存在一定的局限性，对于一些极其复杂的问题，可能由于缺乏具体示例的引导，导致模型的推理不够准确或全面。

3.2.2 少样本链式思考（Few-shot-CoT）

少样本链式思考是在零样本链式思考基础上的进一步优化，通过提供少量带有详细推理步骤的示例，来帮助 AI 模型更好地理解问题的解决思路，从而提升其在复杂问题上的解决能力 。这种方式结合了示例学习和链式思考的优点，为模型提供了更具体的推理参考。

例如，在解决逻辑推理问题时，我们可以给出这样的示例：“所有的鸟类都会飞，麻雀是鸟类，所以麻雀会飞。推理过程：首先明确前提条件，所有鸟类都会飞以及麻雀是鸟类；然后根据前提条件，因为麻雀属于鸟类这个范畴，而鸟类都会飞，所以可以得出麻雀会飞的结论。” 当给出这样一个示例后，再提出新的问题：“所有的哺乳动物都用肺呼吸，狗是哺乳动物，那么狗会怎样呼吸？” 模型就能够参考之前的示例，按照类似的推理步骤进行思考：先明确前提条件，即所有哺乳动物都用肺呼吸和狗是哺乳动物；接着由于狗属于哺乳动物，根据前提可知狗会用肺呼吸。

与零样本链式思考相比，少样本链式思考由于有具体示例的引导，模型能够更准确地把握问题的解决方法，尤其在处理复杂的、需要特定领域知识或推理模式的问题时表现更为出色。然而，少样本链式思考对示例的选择和设计要求较高，需要确保示例具有代表性和多样性，能够涵盖各种可能的问题类型和推理思路，否则可能会限制模型的泛化能力 。

3.2.3 自生成 CoT

自生成 CoT 是一种让 AI 模型自己产生推理步骤，并基于这些步骤得出结论的技术。其原理是通过引导模型对问题进行深入分析，自主解构问题并确定需要跟踪的变量和操作，然后一步步计算变量的变化，最终得出最终答案 。这种方式赋予了模型更强的自主性和适应性，能够在复杂任务中灵活应对各种情况。

例如，对于一个复杂的数学问题：“有一个项目，甲单独完成需要 10 天，乙单独完成需要 15 天，甲乙合作 3 天后，剩下的由乙单独完成，问乙还需要多少天完成？” 自生成 CoT 会让模型首先分析问题中的关键信息，确定涉及的变量为甲、乙的工作效率以及工作时间，操作是计算工作量。然后模型会计算出甲的工作效率为每天完成项目的 1/10，乙的工作效率为每天完成项目的 1/15 。接着计算甲乙合作 3 天完成的工作量，再计算剩余工作量，最后得出乙单独完成剩余工作量所需的时间。

自生成 CoT 特别适用于那些需要灵活推理和分析的复杂任务场景，如复杂的科学研究问题、商业决策分析等。它能够充分发挥模型的智能，根据问题的具体情况生成个性化的推理路径，但同时也对模型的能力和计算资源提出了更高的要求 。

3.3 链式思考的高级应用

3.3.1 推理验证与自我纠错

在链式思考的高级应用中，推理验证与自我纠错是提升 AI 回答准确性和可靠性的重要手段。通过引导 AI 对自己的推理过程进行验证，能够及时发现潜在的错误，并进行修正，从而提高最终答案的质量。例如，在解决数学问题时，可以使用这样的提示词：“在得出最终答案前，请检查每一步推理是否有误，如有发现错误，请修正并重新计算。”

假设 AI 在计算 “3 + 5 × 2” 时，最初得出的答案是 16（错误地先计算了加法），当使用上述提示词后，AI 会对推理过程进行检查，发现应该先计算乘法再计算加法，从而修正错误，得出正确答案 13 。这种方式能够有效避免 AI 在推理过程中出现的逻辑错误，尤其是在处理复杂的多步骤问题时，显著提高了结果的准确性 。

3.3.2 多角度思考

鼓励 AI 从不同方向思考同一问题，是链式思考高级应用的另一个重要方面。通过这种方式，可以激发 AI 的创造性思维，提供更全面、更深入的解决方案。例如，在创意生成任务中，提示词可以设计为：“请从不同角度思考这个问题：首先，从历史发展的角度分析；然后，从用户需求的角度出发；最后，从技术实现的可能性角度探讨。”

在决策分析场景中，多角度思考同样具有重要价值。比如在评估是否投资某个项目时，AI 可以从市场前景、财务状况、技术可行性等多个角度进行分析，为决策者提供更全面的信息，帮助做出更明智的决策 。

3.3.3 结构化推理框架

为特定领域问题设计专门的结构化推理框架，是链式思考在高级应用中的重要体现。不同领域的问题具有不同的特点和解决方法，通过构建针对性的推理框架，可以引导 AI 更高效地解决问题 。

在数学领域，解决几何证明问题时，可以设计如下推理框架：1. 明确已知条件和求证结论；2. 分析已知条件与结论之间的关系，选择合适的定理和公理；3. 根据选定的定理和公理，逐步推导证明过程；4. 检查证明过程的逻辑性和完整性。在逻辑领域，解决复杂的逻辑推理题时，可设计推理框架为：1. 梳理题目中的逻辑关系，将条件进行形式化表示；2. 运用逻辑推理规则，如三段论、假言推理等，进行推理；3. 对推理结果进行验证，确保符合逻辑规则。在专业领域，如医学诊断，推理框架可以是：1. 收集患者的症状、病史、检查结果等信息；2. 根据医学知识和经验，对可能的疾病进行初步判断；3. 进一步进行相关检查或分析，排除不可能的疾病；4. 综合所有信息，得出最终的诊断结论 。

四、从零样本到链式思考的技术跨越

4.1 技术提升对比分析

在 AI 编程的提示词技术领域，从 “零样本” 到 “链式思考” 的跨越是一次显著的技术升级，二者在多个关键方面存在明显差异 。

• 复杂问题解决能力：零样本提示词技术依赖模型自身的泛化能力直接处理问题，对于简单任务能够快速给出答案，但面对复杂问题时，由于缺乏对问题的深入拆解和推理过程，往往难以提供准确和完整的解决方案。例如，在解决数学中的多步骤应用题时，零样本提示可能只是简单地根据问题中的数字进行运算，而忽略了问题中的逻辑关系和隐藏条件，导致答案错误。链式思考则通过将复杂问题分解为一系列相互关联的子问题，并逐步推导，能够深入理解问题的本质，从而有效解决复杂问题。以同样的多步骤应用题为例，链式思考会引导模型先分析问题中的已知条件和未知量，确定解题的关键步骤，然后按照逻辑顺序逐步计算，最终得出正确答案。

• 推理准确性：零样本提示词的推理主要基于模型在预训练阶段学习到的知识和模式，缺乏对具体问题的针对性推理，因此在推理准确性上存在一定的局限性。尤其是在处理需要精确推理的任务时，如逻辑推理、科学研究等，零样本提示词容易出现错误。链式思考强调推理过程的展示和验证，模型在每一步推理中都可以对中间结果进行检查和修正，从而大大提高了推理的准确性。在逻辑推理任务中，链式思考可以清晰地展示推理的步骤和依据，避免了因跳跃性思维导致的错误，使推理结果更加可靠 。

• 任务适应性：零样本提示词技术适用于一些简单、常规的任务，这些任务的模式和知识在模型的预训练数据中较为常见，模型能够直接利用已有的知识进行处理。然而，对于那些具有特殊要求、领域专业性强或需要创新性思维的任务，零样本提示词的适应性较差。链式思考技术则具有更强的任务适应性，它可以根据不同任务的特点和要求，灵活地调整推理过程和方法。在处理专业领域的问题时，链式思考可以结合领域知识和特定的推理规则，生成符合专业要求的解决方案；在创意生成任务中，链式思考可以通过多角度思考和创新思维，提供新颖的思路和方法 。

4.2 适用场景转换

在实际应用中，根据不同的任务类型和场景，合理选择零样本提示词或链式思考提示词，能够充分发挥它们的优势，提高 AI 的性能和效率 。

• 零样本提示词适用场景：当任务较为简单，问题明确且答案直接，不需要复杂的推理过程时，零样本提示词是一个不错的选择。在文本摘要任务中，如果只需要提取文章的关键信息，如主要人物、事件和时间等，零样本提示词可以快速完成任务，节省计算资源和时间。对于那些对响应速度要求较高，且对结果的准确性要求不是特别严格的场景，零样本提示词也能满足需求。在一些即时通讯应用中，快速给出大致的回答比精确的推理更重要，零样本提示词可以快速响应用户的问题，提供基本的信息。此外，当用户对任务的描述非常清晰，且模型在预训练中已经学习到了相关的知识和模式时，零样本提示词能够直接利用这些知识，准确地回答问题。

• 链式思考提示词适用场景：对于需要深入分析和推理的复杂任务，链式思考提示词表现出明显的优势。在科学研究中，如数学证明、物理问题求解等，需要严谨的推理过程和精确的计算，链式思考可以引导模型逐步推导，得出正确的结论。在决策分析场景中，如商业决策、政策制定等，需要考虑多个因素和可能的结果，链式思考可以帮助模型全面分析问题，提供全面、准确的决策建议。当任务涉及多个步骤或阶段，且每个步骤之间存在逻辑关联时，链式思考能够清晰地展示推理过程，确保每个步骤的准确性和合理性。在项目管理中，制定项目计划需要考虑任务的先后顺序、资源分配等多个因素，链式思考可以帮助模型制定出合理的项目计划 。

五、实践案例与应用展示

5.1 数学问题解决案例

在数学问题解决领域，零样本和链式思考提示词技术展现出了截然不同的表现。以一道经典的行程问题为例：“甲、乙两人分别从 A、B 两地同时出发，相向而行。甲的速度是每小时 5 千米，乙的速度是每小时 3 千米，A、B 两地相距 24 千米。问两人几小时后相遇？”

当使用零样本提示词时，直接向 AI 模型提问，模型可能会直接给出答案，但缺乏详细的推理过程。例如，模型可能直接回复：“两人 3 小时后相遇。” 这种回答虽然结果正确，但我们无法了解模型是如何得出这个答案的，对于复杂的数学问题，这种缺乏推理过程的回答难以让人信服，也不利于学习和理解解题思路 。

而运用链式思考提示词技术，AI 模型会展示出详细的推理过程。首先，模型会分析问题中的关键信息，明确已知条件为甲的速度（5 千米 / 小时）、乙的速度（3 千米 / 小时）以及两地的距离（24 千米），要求的是相遇时间。然后，根据行程问题的基本公式：相遇时间 = 总路程 ÷ 速度和，模型会逐步计算。先计算甲、乙的速度和为 5 + 3 = 8 千米 / 小时，再用总路程 24 千米除以速度和 8 千米 / 小时，即 24 ÷ 8 = 3 小时，最终得出两人 3 小时后相遇的结论 。

通过这个案例可以明显看出，链式思考提示词技术在数学问题解决中具有显著优势。它不仅能给出准确的答案，还能清晰地展示解题的思路和步骤，就像一位耐心的老师，引导我们一步步理解问题的本质，掌握解题方法。这种可解释性和逻辑性，使得链式思考在数学教育、科研等领域具有极高的应用价值 。

5.2 逻辑推理案例

在逻辑推理任务中，链式思考同样展现出强大的能力。以一个常见的逻辑推理题为例：“有三个人，甲说：‘乙在说谎。’乙说：‘丙在说谎。’丙说：‘甲和乙都在说谎。’请问，三人中到底谁说的是真话？”

使用零样本提示词时，模型可能会直接给出答案，但很难让用户理解其推理过程。比如，模型可能直接回答：“乙说的是真话。” 这样的回答对于用户来说，缺乏足够的说服力，因为用户无法知晓模型是如何通过分析三人的话语得出这个结论的 。

采用链式思考提示词后，模型会进行如下的推理过程：

1. 假设甲说的是真话，那么根据甲的话 “乙在说谎”，可以推出乙说的是假话。因为乙说 “丙在说谎” 是假的，所以丙说的就是真话。而丙说 “甲和乙都在说谎”，这与我们最初假设甲说真话相矛盾，所以这个假设不成立，即甲说的是假话。

1. 由于甲说的是假话，那么乙说的 “丙在说谎” 就是真话。因为乙说的是真话，所以丙说的就是假话。丙说 “甲和乙都在说谎” 是假的，即甲和乙至少有一个人说的不是谎话，而我们已经知道甲说假话，所以乙说真话是符合条件的。

通过这样逐步的推理，模型清晰地展示了从假设到验证，再到得出结论的全过程。这种推理方式不仅能让用户更好地理解答案的得出过程，还能帮助用户提高逻辑思维能力。在法律、哲学、科学研究等需要严谨逻辑推理的领域，链式思考提示词技术能够为从业者提供有力的支持，帮助他们更准确地分析和解决复杂的逻辑问题 。

5.3 实际业务场景应用

在实际业务场景中，链式思考提示词技术发挥着重要的作用，为企业的发展提供了强大的助力 。

• 数据分析：在数据分析场景中，链式思考能够帮助 AI 更好地理解复杂的数据需求，提供更准确和有价值的分析结果。例如，在一家电商企业中，需要分析不同地区、不同年龄段用户的购买行为，以制定精准的营销策略。使用链式思考提示词，AI 可以首先对数据进行分类，按照地区和年龄段划分数据维度；然后分析每个维度下用户的购买频率、购买金额、购买品类等信息；接着通过对比不同维度的数据，找出其中的规律和差异；最后根据分析结果，为不同地区和年龄段的用户制定个性化的营销策略。这种逐步分析的方式，能够让 AI 更深入地理解数据背后的含义，提供更具针对性的建议，帮助企业提高市场竞争力 。

• 智能客服：在智能客服领域，链式思考可以显著提升客服的服务质量和效率。当用户咨询问题时，链式思考能够引导 AI 客服不仅给出答案，还能解释答案的推理过程，让用户更好地理解解决方案。例如，当用户询问 “如何申请退款” 时，AI 客服可以首先分析用户的订单信息，确认是否符合退款条件；然后根据退款政策，详细说明退款的步骤和注意事项；最后回答用户的问题，如 “您可以在订单详情页面点击‘申请退款’按钮，按照提示填写退款原因和退款金额，提交申请后，我们会在 24 小时内审核处理”。通过这种方式，AI 客服能够提供更全面、更贴心的服务，增强用户的满意度和忠诚度 。

• 内容创作：在内容创作方面，链式思考可以激发 AI 的创意，生成更具逻辑性和连贯性的内容。以撰写一篇科技产品评测文章为例，链式思考可以引导 AI 首先对产品的外观、性能、功能等方面进行分析；然后对比同类产品，找出该产品的优势和不足；接着根据分析结果，制定文章的结构和大纲；最后按照大纲，逐步撰写文章内容，详细阐述产品的特点和使用体验。这种创作方式能够让文章更有条理，更能吸引读者的注意力，为用户提供更有价值的信息 。

六、总结与展望

6.1 技术总结

从 “零样本” 到 “链式思考” 的提示词技术进阶，是 AI 编程领域的一次重大突破，为我们与 AI 模型的交互和利用方式带来了深刻变革 。零样本提示词技术作为基础，以其简洁直接的方式，在简单任务和快速响应场景中发挥着重要作用 。它依赖模型的预训练知识，直接处理用户输入的问题，无需额外示例引导 。在日常简单的文本生成和基本信息提取任务中，零样本提示词能够快速提供初步的解决方案，展现了 AI 模型的泛化能力和基础应用价值 。

链式思考提示词技术则是对复杂问题解决能力的一次质的提升 。它通过模拟人类的推理过程，将复杂问题拆解为一系列逻辑连贯的子问题，引导模型逐步推导，最终得出准确的结论 。在数学推理、逻辑判断和复杂业务分析等场景中，链式思考的优势尤为显著 。无论是零样本链式思考的简洁触发，还是少样本链式思考的示例引导，亦或是自生成 CoT 的自主推理，都为解决复杂任务提供了多样化的策略 。通过推理验证与自我纠错、多角度思考和结构化推理框架等高级应用，链式思考进一步增强了模型的准确性、全面性和适应性 。

6.2 未来发展趋势

随着 AI 技术的不断演进，提示词技术也将迎来更加广阔的发展空间 。未来，提示词技术有望在以下几个方向取得突破：

• 智能化与自动化：提示词的生成和优化将更加智能化和自动化。借助机器学习和深度学习技术，系统能够根据任务类型、用户需求和模型特点，自动生成最适合的提示词，减少人工调试的成本和时间 。这将使得 AI 编程更加便捷高效，降低使用门槛，让更多非专业用户也能轻松驾驭 AI 技术 。

• 多模态融合：随着多模态 AI 的发展，提示词技术将不再局限于文本领域，而是与图像、音频、视频等多种模态深度融合 。在跨媒体内容创作、智能辅助设计等场景中，用户可以通过多种模态的信息输入，结合相应的提示词，引导 AI 模型生成更加丰富和全面的输出 。例如，在设计一款产品时，用户可以上传产品草图、描述设计理念，并结合提示词，让 AI 生成详细的设计方案和制作工艺说明 。

• 领域专业化：针对不同行业和领域的特定需求，提示词技术将进一步专业化和定制化 。在医疗、金融、法律等专业性较强的领域，开发出符合行业规范和业务逻辑的提示词框架和策略，能够帮助 AI 模型更好地理解和处理专业问题，提供更具针对性和可靠性的解决方案 。在医疗诊断中，通过特定的提示词引导 AI 模型分析患者的病历、检查结果等信息，辅助医生做出更准确的诊断 。

AI 编程核心提示词技术的发展为我们打开了一扇通往智能未来的大门 。希望广大读者能够持续关注和学习这一领域的最新进展，不断探索和实践，将提示词技术更好地应用到实际工作和生活中，为推动 AI 技术的发展和创新贡献自己的力量 。