Prompt Engineering调优实录：用Claude-3.5-Sonnet把SQL生成准确率从71%拉到94%
在开发一个自然语言转SQL（NL2SQL）的内部工具时，我花了整整两周时间死磕Prompt。从最初的“一句话+表结构”到最终的“角色扮演+Few-shot+思维链+格式锁定”，在1200条测试集上，SQL生成准确率从71.3%提升至94.1%，单次查询的token消耗从2.1k降至1.4k（得益于结构化输出和长度控制）。本文将完整记录这轮实验过程：5个不同版本的Prompt设计、各自的token开
