书籍摘要

《Prompt Engineering for LLMs》是由 John Berryman 和 Albert Ziegler 共同撰写的一本专注于大型语言模型（LLMs）提示工程的权威指南。本书于 2025 年 11 月由 O’Reilly Media 出版，旨在帮助应用工程师、开发者和研究人员掌握如何通过提示工程来优化 LLMs 的性能，并构建高效、实用的 LLM 应用程序。

内容概述

本书共分为三个部分，系统地介绍了 LLMs 的工作原理、提示工程的核心技术以及如何构建基于 LLMs 的复杂应用。

第一部分：LLMs 的基础知识

开篇介绍了 LLMs 的发展历程，从早期的 GPT-2 到如今的 GPT-4，展示了这些模型如何从简单的文本生成工具演变为能够处理复杂任务的智能助手。作者详细阐述了 LLMs 的底层架构，特别是基于 Transformer 的架构，以及它们如何通过预训练和微调来学习语言模式。书中还讨论了 LLMs 的局限性，如幻觉（hallucination）现象，以及如何通过提示设计来引导模型生成更准确的内容。

第二部分：核心提示工程技术

本书的核心部分深入探讨了提示工程的关键技术。作者介绍了如何收集和组织上下文信息，如何通过提示模板来优化模型的输出，并强调了避免提示过载的重要性。书中还讨论了如何通过温度参数（temperature）控制模型的创造力，以及如何利用模型的内部机制（如注意力机制）来提高生成内容的相关性和准确性。此外，作者还介绍了如何通过少量样本（few-shot prompting）来引导模型学习特定的输出格式和风格。

第三部分：高级应用与评估

在高级应用部分，书中探讨了如何将 LLMs 集成到复杂的对话系统和工作流中。作者介绍了如何通过工具调用（tool calling）让模型与外部 API 交互，从而扩展其功能。书中还讨论了如何构建具有自主决策能力的 LLM 应用，以及如何通过强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）来优化模型的行为。最后，书中提供了关于如何评估 LLM 应用性能的实用建议，包括离线评估和在线评估的方法。

适用人群

本书适合以下几类读者：

• 应用工程师：希望将 LLMs 集成到软件产品中的工程师。
• 数据科学家和研究人员：对 LLMs 的高级应用和优化感兴趣的研究人员。
• 创业者和产品经理：希望探索 LLMs 商业化潜力的从业者。

书籍特色

《Prompt Engineering for LLMs》不仅提供了丰富的理论知识，还结合了实际案例和代码示例，帮助读者快速上手。书中还讨论了如何通过提示工程来解决实际问题，如代码补全、文档生成、问答系统等。此外，书中还涵盖了如何通过工具调用和工作流设计来扩展 LLMs 的功能，使其能够处理更复杂的任务。

总之，《Prompt Engineering for LLMs》是一本全面、实用且前沿的指南，适合所有希望深入了解 LLMs 并将其应用于实际项目的读者。