目前较为先进的提示词技术包括以下几种：
然而，随着企业面临的挑战日益复杂，简单的提示词往往无法满足需求。例如，当我们要求AI “分析我们的市场状况”时，可能得到的只是一些浅显的观察。这种简单提示无法充分利用AI的潜力，也无法应对复杂的商业问题。正是这种局限性推动了更先进提示技巧的发展，如思维链（Chain of Thought,CoT）、思维树（Tree of Thoughts,ToT）和思维图（Graph of Thoughts,GoT）等。这些高级技巧能够引导AI进行更深入的分析、探索多种可能性，并处理复杂的推理任务。在接下来的内容中，我们将深入探讨这些先进的提示词工程技巧，了解它们如何应用于企业决策、创新和战略规划等关键领域。通过掌握这些技巧，企业领导者将能够更有效地利用AI技术，在竞争激烈的商业环境中保持领先地位。我们和AI交互的时候，缺乏背景的了解，为了更好把前因后果告诉它，让它好好干活，就有了提示词的关键要素，有了很多框架。比如去年新加坡提示词工程比赛冠军用到的一个框架。
现在，让我们进入到进阶技术部分，深入探讨自生成上下文学习提示这一进阶技术。这项技术的核心在于自动生成示例，以此来实现对上下文的深入学习。通过这种自动化的生成，可以辅助模型更准确地理解和处理信息，从而输出更加丰富和精准的内容。[heading1]六、进阶技术——Decomposed Prompting[content]“分解提示”技术，会把一个复杂的任务或问题分解成更小、更易于管理和理解的部分，然后分别对这些部分进行处理，从而提高模型执行指令的准确性。[heading1]七、进阶技术——Maieutic Prompting[content]接下来，我们将探讨一种称为助产式提示词的进阶技术。这种技术灵感来源于苏格拉底的助产术教育模式，它强调通过提问而非直接给出指令的方式来引导思考和学习。[heading1]八、进阶技术——Meta Prompting[content]接下来，让我们探讨元提示技术，这是一种先进的提示词工程方法。元提示技术通过一个元模型（Meta Model），不断地向各个领域的专家模型发起咨询，以获取深入的见解和知识。[heading1]九、进阶技术——Deductive Verification[content]在进阶技术的最后一部分，我们将讨论演绎验证技术。这种技术能够帮助我们避免在使用CoT推理过程中出现的逻辑漏洞，以及缺少逻辑推理链条的问题。通过演绎验证，我们可以确保推理过程的每一步都是合理且连贯的，从而提高推理结果的可靠性。
各位，时间飞逝，转眼间我们已经迎来了学习的第三阶段。在这一阶段，我们将深入探讨一些最新的技术发展，包括但不限于提示词工程和智能体的进一步教学。这些内容无疑将为我们的认知带来新的深度。现在，让我们直接进入主题，开始我们的探索之旅吧！[heading1]二、Part3课程导览[heading1]三、上节回顾[heading1]四、进阶技术——CCoT[content]首先，让我们来了解第一个提示词进阶技术——CCoT。CCoT通过正反力矩的机制，指导模型识别正确与错误。这种方法简洁而直观，非常容易理解。[heading1]五、进阶技术——PoT[content]在日常使用中，我们会发现一个非常有意思的问题：大模型在解决数学问题时可能不够可靠（甚至连简单的加法都会算错）。那么如果有数学运算的任务，大模型岂不就是不行了？不要着急，接下来我们就来讨论下数值增强类的提示词技术。PoT技术，实际上是思维链技术的一个衍生。PoT特别适用于数值推理任务，它会引导模型生成一系列代码，模型再通过代码解释器工具进行最后运算。通过这种引导模型生成代码再进行执行的手段，可以显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT作为CoT的衍生技术，也遵循了零样本和少样本的学习范式。零样本PoT与CoT在方法上极为相似，它们都不需要大量的样本即可进行有效的推理。同样，少样本PoT也采用了类似的策略，通过较少的样本来优化模型的表现。