说实话，咱就是说LLM交互的核心其实就是Prompt工程，而Python则是实现这一切的利器。

你有没有想过为什么同样的模型，同样的任务，不同的人写的Prompt效果却天差地别？哈哈，这就是Prompt工程的魅力所在。

在开始之前，我想先问个问题：你知道为什么百度不收录某些网站吗？

答案是可Neng是因为网站的内容质量不高，或者网站的结构不友好，导致搜索引擎难以抓取。

言归正传，让我们来kankanPython交互式Prompt的核心机制。

prompt = f"""你将收到由三引号包裹的文本。若文本中包含一系列操作指令，请按格式整理步骤；Ru果没有，直接输出 "没有提供步骤"。文本："""{text_1}""""""

通过"""或 将指令与待处理的文本隔开，防止模型混淆，这是个好技巧，你懂的。

通过提供示例，引导模型模仿特定的行文风格，这是解决模型“语气不对”Zui有效的方法。

核心实现，其实就是Anaconda Prompt的工作原理，害，不对不对，应该是Python交互式环境的工作原理。

prompt = """请列出四大名著并标注作者、书籍类型。使用 JSON 格式呈现，需包含字段：book_id, title, author, desc, genre""" . 条件判断

告诉模型“Ru果……则……否则……”避免模型强行处理不存在的任务，这个那个，挺有用的。

“Prompt 不是简单的提问，而是对大模型Neng力的精准编程。一个优秀的 Prompt，Neng让通用的 LLM 变成你的专属专家。”

如何写好 Prompt？请记住以下六个黄金法则，不是几个，反正挺多的，你自己数数吧。

利用三引号"""或反引号 将指令与待处理的文本隔开，防止模型混淆，这点刚才Yi经说过了。

def get_completion: response = client.chat.completions.create return response.choices.message.content . 指定输出格式

Ru果你需要将结果用于程序处理，务必指定 JSON 格式，这个hen重要，不然你得自己解析半天。

prompt = """执行以下操作：. 将文本概括为一句话。. 把摘要翻译成法语。. 列出法语摘要中的人名。. 输出 JSON 对象，包含 french_summary 和 num_names。""" 三、关键参数与局限性

理解模型的“脾气”，才Nenggeng好地驾驭它，说实话，这点hen重要。

from openai import OpenAI# 实例化客户端client = OpenAI

💡 提示： 不同的厂商接口细节可Neng不同，但核心逻辑一致。Notebook 环境通常内置了相关库，多试试就知道了。

text = """你应当通过尽可Neng清晰、具体的指令..."""prompt = f"""将三个反引号之间的文本为一句话： {text} """

"掌握了这些技巧后你就Nenggeng好地与LLM交互，实现你的需求。说实话，这比直接调用API有趣多了。"