摘要：“提示词”（Prompt）是指用户输入给AI系统的指令或问题，用于引导AI生成相应的回答或内容。好的提示词能帮助AI更准确地理解需求，提高输出质量。

第三部分：提示词设计

“提示词”（Prompt）是指用户输入给AI系统的指令或问题，用于引导AI生成相应的回答或内容。好的提示词能帮助AI更准确地理解需求，提高输出质量。

3.1 提示词的核心要素：

1. 明确任务：告诉AI你要做什么，比如“写一篇文章”“翻译句子”“生成代码”等。

例：“写一篇关于人工智能未来发展的800字文章。”

2. 提供背景信息：增加细节，让AI更精准地回应。

例：“以科技记者的角度，写一篇关于2025年AI医疗趋势的分析。”

3. 指定格式或风格：如正式、幽默、简洁、学术等。

例：“用通俗易懂的语言解释量子计算。”

4. 限制条件：比如字数、语言、结构等。

例：“用英文写一首五行的现代诗，主题是‘秋天’。”

5. 示例参考（可选）：给出类似例子，帮助AI模仿风格。

例：“模仿鲁迅的文风，写一段讽刺现代社交媒体的短文。”

3.2 优化提示词的技巧:

1.避免模糊：不要说“写点有趣的东西”，而要说“写一个关于程序员笑话的段子”。

2.分步引导：复杂任务可拆解，比如先列大纲再写内容。

3.迭代调整：如果AI回答不理想，可以细化或调整提示词。

示例对比：

❌ “告诉我关于狗的信息。”（太宽泛）

✅ “列举5种适合家庭饲养的中型犬，并简要说明它们的特点。”（具体、结构化）

3.3 结构化提示词模板

[角色设定] + [任务描述] + [输出要求] + [格式规范] + [风格指示]

示例："作为资深机器学习工程师，请解释Transformer架构的核心思想，用通俗易懂的方式说明，最后用Markdown表格比较它与RNN的优缺点"

3.4 分步思考技巧

使用"让我们一步步思考"引导模型深入分析

示例："请一步步分析新能源汽车行业的发展趋势，首先分析政策影响，然后讨论技术突破，最后评估市场接受度"

3. 5 少样本学习(Few-shot Learning)

提供输入输出示例引导模型

示例："请按以下风格回答问题： Q: 如何提高团队效率？ A: 1. 明确目标 2. 优化流程 3. 定期反馈 现在请回答：如何提升客户满意度？"

3.6 会话管理策略

1. 主题聚焦技巧

定期用"/reset"清理无关上下文

明确会话边界："我们现在开始讨论一个新的主题..."

2. 信息补充方法

渐进式提供背景信息

示例："基于我之前关于市场营销的讨论，现在想特别关注社交媒体营销策略..."

3. 历史记录利用

引用之前对话内容

"正如我们昨天讨论的...现在想深入探讨其中的第三个要点"

3.7 输出优化方法

1. 迭代优化法

首稿生成后逐步优化

示例： "这是初稿，请从逻辑结构、案例丰富度和语言表达三个方面进行提升"

2. 多角度对比

请求不同视角的分析

示例："请分别从经济学、社会学和技术角度分析这个问题"

3. 格式控制技巧

明确指定输出格式

示例："请用Markdown格式输出，包含二级标题、项目符号列表和一张表格"

如果说英语是通向世界的桥梁，代码是通向计算机的桥梁，那么提示词就是通向AI大语言模型的桥梁。

来源：书生小院种小草