交互式提示工程（Interactive Prompt Engineering）是一种在人工智能领域中的技术方法，特别针对大型语言模型（如GPT系列），它通过用户与模型的实时对话和迭代反馈来动态优化提示（prompts），从而提升模型输出的准确性、相关性和效率。其核心在于将提示设计过程转化为一个互动循环：用户输入初始提示后，模型生成响应，用户基于反馈调整提示内容，再输入新提示，如此反复直至达到理想结果。这种方法突破了传统静态提示的局限性，强调实时调整和上下文适应，使得模型能更好地理解复杂意图并生成高质量响应。
在AI产品开发的实际落地中，交互式提示工程对构建用户导向型应用至关重要，例如智能客服系统、内容生成工具或个性化推荐引擎。产品经理通过设计直观的交互界面（如多轮对话流程），让用户参与提示优化过程，这不仅提升了用户体验的流畅度和满意度，还增强了模型的泛化能力和实用性；同时，它降低了模型部署的调试成本，加速了产品迭代，是推动AI解决方案从实验室走向市场的关键实践。
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