在提示工程的實踐中，我們擁有一個日益豐富的“工具箱”。其中，思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）、檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）和少樣本學習（Few-shot Learning）無疑是三個最基礎且功能強大的技術框架。然而，對于許多開發者而言，挑戰不僅在于理解它們是什么，更在于判斷在何時、何地、以及如何使用它們。

知道工具的存在，與懂得如何根據任務選擇并組合工具，是區分普通使用者和專業工程師的關鍵。本文旨在提供一個清晰的決策羅盤，幫助你系統性地思考和選擇最適合當前任務的提示策略，并探討如何通過組合這些框架，解決更復雜的現實世界問題。

三大核心框架的職責與優缺點

在進行選擇之前，我們必須首先明確每個框架的核心職責及其優缺點。

思維鏈（CoT）：強化模型的內部推理過程

• 核心作用： 當一個任務需要多步邏輯推導、計算或常識推理才能得出結論時，CoT是首選框架。它的本質是誘導大語言模型輸出一系列中間思考步驟，而不是直接給出答案。
• 優點： 顯著提高復雜任務的準確率；推理過程透明，便于調試和驗證；實現簡單，通常只需加入“讓我們一步步來思考”等引導語。
• 缺點： 增加了輸出的長度，消耗更多Token；對于事實檢索類問題無效；推理過程仍受限于模型內部知識，可能出錯。
• 實際提示示例：
  • 任務： 計算一項工程的總成本。
  • 提示： “一個項目需要3名前端開發者工作4周，每人周薪5000元；需要2名后端開發者工作6周，每人周薪6000元。請一步步計算該項目的總人力成本。”

檢索增強生成（RAG）：連接模型的外部知識大腦

• 核心作用： 當任務的回答需要依賴模型訓練數據之外的、特定的、即時的或私有的知識時，RAG是不可或缺的框架。它的核心價值在于解決AI的“幻覺”問題，并為其提供事實依據。
• 優點： 極大減少事實性錯誤；能利用最新或私有數據；答案可溯源，能提供信息來源。
• 缺點： 整體系統復雜度較高，依賴外部檢索系統的質量；檢索錯誤或噪聲會直接影響生成效果；響應延遲相對較高。
• 實際提示示例（展示給LLM的部分）：
  • 任務： 回答關于某公司內部報銷政策的問題。
  • 提示： “背景信息：[此處粘貼從公司知識庫檢索到的報銷政策原文] 根據以上背景信息，回答問題：‘出差的餐補標準是多少？’”

少樣本學習（Few-shot）：為模型提供模仿的范例

• 核心作用： 當你需要模型以一種非常具體、定制化的格式或風格輸出結果時，少樣本學習是最直接有效的方法。它通過提供幾個輸入-輸出的范例，讓模型快速“領會”你的意圖。
• 優點： 對格式和風格的控制力極強；實現簡單，只需在提示中添加示例；能處理零樣本學習難以完成的特殊任務。
• 缺點： 增加了提示的長度和Token成本；示例的質量和選擇直接影響最終效果；不適合解決復雜的邏輯推理問題。
• 實際提示示例：
  • 任務： 從非結構化文本中提取信息并轉為JSON。
  • 提示： “從文本中提取人名和公司，并以JSON格式輸出。
示例文本1: 張三是阿里巴巴的工程師。
示例JSON1: {"name": "張三", "company": "阿里巴巴"}
示例文本2: 李四在騰訊工作。
示例JSON2: {"name": "李四", "company": "騰訊"}
待處理文本: 王五加入了字節跳動。
輸出JSON:”`

如何為你的任務選擇合適的框架？

理解了各自的職責后，我們可以構建一個簡單的決策矩陣來指導選型。需要注意的是，實際應用中各框架的邊界可能模糊，但此矩陣可作為首選策略的參考。

構建復雜的AI工作流

在現實世界的復雜應用中，這三大框架往往不是孤立使用的，而是被巧妙地組合在一起，形成一個強大的、多階段的提示工作流。

想象一下，我們要構建一個“自動化財報分析助手”，任務是讀取一份公司最新的PDF財報，并輸出一份結構化的分析摘要。這個工作流代表了一個理想化的場景，實際業務中還需考慮數據清洗、異常處理等環節。

• RAG的應用。 用戶上傳財報PDF。系統首先通過RAG框架，將PDF內容作為知識庫。當用戶提問“公司的主要增長動力是什么？”時，RAG系統會檢索出財報中與“收入增長”、“業務部門表現”相關的段落。
• CoT的介入。 僅有原始段落是不夠的。我們需要在提交給大語言模型的提示中，組合CoT指令。提示可能看起來像這樣：“這是用戶的問題和相關的財報摘錄。請一步步來思考：首先，識別出各個業務部門的收入數據。其次，計算各部門的同比增長率。最后，總結出對公司整體增長貢獻最大的部門，并解釋原因。”
• Few-shot的收尾。 為了確保輸出結果可以被其他程序輕松解析，我們在提示的最后階段應用Few-shot框架，提供一個期望的JSON格式范例。例如，在指令最后附加上：“請將你的最終分析以如下JSON格式輸出：{"main_driver": "業務部門名稱", "yoy_growth": "XX%", "reasoning": "具體分析過程..."}”。

通過這樣一套組合拳，我們引導模型首先獲取外部事實（RAG），然后進行嚴謹的邏輯推理（CoT），最后以可靠的格式輸出（Few-shot）。這不僅最大化了每個框架的優勢，也構建了一個魯棒、可預測且高度自動化的AI工作流。

超越三大框架

提示工程本身也在快速演進。未來，我們將看到更多自動化和智能化的趨勢：

• Agentic框架的興起： 以ReAct（Reason + Act）為代表的框架，讓模型不僅能思考，還能調用外部工具（如API），實現更復雜的任務閉環。
• 自動化提示優化： Meta-Prompting等技術將幫助我們自動生成和迭代優化提示詞，降低人工設計的門檻。
• 多模態提示： 隨著多模態模型的發展，提示將不再局限于文本，而是融合圖像、音頻和視頻，開啟全新的交互維度。

提示工程的價值不僅在于知道錘子、螺絲刀和扳手的用法，更在于能夠審視一個復雜的工程問題，并設計出一套組合使用這些工具的施工藍圖。掌握這個決策羅盤，將是你從“會用AI”到“善用AI”的關鍵一步。