在AI領(lǐng)域，尤其是與自然語(yǔ)言處理相關(guān)的應(yīng)用中，“提示詞工程”（Prompt Engineering）正逐漸成為提升AI交互質(zhì)量和效率的關(guān)鍵技術(shù)。本文將深入探討“提示詞工程”的基礎(chǔ)概念、核心要素、設(shè)計(jì)方法及其發(fā)展方向。

提示詞工程是 AI 交互設(shè)計(jì)中的核心范式，是指為了讓人工智能模型（如大語(yǔ)言模型）生成符合預(yù)期的輸出，而對(duì)輸入的提示詞（Prompt）進(jìn)行設(shè)計(jì)、優(yōu)化和調(diào)整的一系列方法和技巧。

PART 1 基礎(chǔ)概念???

提示詞工程（Prompt Engineering）的目的是：

通過(guò)系統(tǒng)化的設(shè)計(jì) AI 模型的交互指令（即“提示詞”），引導(dǎo) AI 生成符合用戶預(yù)期的高質(zhì)量?jī)?nèi)容輸出，執(zhí)行有效的操作。

其本質(zhì)是：

將人類的需求轉(zhuǎn)化為 AI 模型可以理解的“語(yǔ)言指令”，并通過(guò)迭代與調(diào)整實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制。

在使用語(yǔ)言模型進(jìn)行文本生成時(shí)，提示詞可以包括主題、風(fēng)格、字?jǐn)?shù)限制、特定的關(guān)鍵詞或示例等信息，以指導(dǎo)模型生成滿足用戶需求的文本。

有效的提示詞工程可以提高模型輸出的準(zhǔn)確性、相關(guān)性和實(shí)用性，挖掘模型的更多潛力，適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景和任務(wù)需求。

同時(shí)，提示詞工程也需要不斷地試驗(yàn)和調(diào)整，以找到最佳的提示方式，從而獲得滿意的結(jié)果。

PART 2 核心要素???

提示詞的核心構(gòu)成要素有以下四點(diǎn)：

1. 指令（Instruction）

也即明確的任務(wù)描述，例如：

“寫一篇關(guān)于養(yǎng)育新生兒的文章”。

2. 上下文（Context）

是指提供與指令有關(guān)的背景信息與約束條件，例如：

“寫一篇關(guān)于養(yǎng)育新生兒的文章，以一位全職寶媽的視角，詳細(xì)描述對(duì)于照顧寶寶艱辛和快樂(lè)。”

3. 示例（Examples）

是指你對(duì)所給出的指令或者是對(duì) AI 給出的輸出內(nèi)容的參考樣例，幫助 AI 模型理解輸出內(nèi)容的格式和質(zhì)量。例如：

“寫一篇關(guān)于養(yǎng)育新生兒的文章，以一位全職寶媽的視角，詳細(xì)描述對(duì)于照顧寶寶艱辛和快樂(lè)?？梢阅７伦骷?XXX 的文筆，語(yǔ)言風(fēng)格參考下面這段文字（附一段文字示例）”

4. 輸出形式（Format）

是指給模型明確定義輸出內(nèi)容的結(jié)構(gòu)與格式，如要求的字?jǐn)?shù)、段落結(jié)構(gòu)、成果形式等。例如：

“寫一篇關(guān)于養(yǎng)育新生兒的文章，以一位全職寶媽的視角，詳細(xì)描述對(duì)于照顧寶寶艱辛和快樂(lè)?？梢阅７伦骷?XXX 的文筆，語(yǔ)言風(fēng)格參考下面這段文字（附一段文字示例），全文 300 字左右，并根據(jù)文字生成一些母子之間互動(dòng)的圖片?！?/p>

PART 3 設(shè)計(jì)方法

通過(guò)上文對(duì)提示詞核心要素的分析，我們可以發(fā)現(xiàn)，如果提示詞工程能夠做到清晰明確，提供足夠的細(xì)節(jié)和背景信息，讓模型能準(zhǔn)確理解意圖，那么用戶與 AI 模型之間的溝通會(huì)更加順暢、更符合預(yù)期。因此設(shè)計(jì)師在設(shè)計(jì)與之相關(guān)的交互時(shí)，可以遵循以下幾點(diǎn)原則和策略：

1. 清晰準(zhǔn)確

你可以試試以下幾個(gè)設(shè)計(jì)策略：

– 結(jié)構(gòu)式引導(dǎo)：對(duì)于復(fù)雜任務(wù)，可以引導(dǎo)用戶將其拆解為多個(gè)步驟或子任務(wù)，按照“第一步、第二步、第三步…”逐步引導(dǎo)用戶安排模型完成任務(wù)：

豆包對(duì)于用戶發(fā)送圖片后的指令引導(dǎo)

– 舉例式引導(dǎo)：提示用戶采用更多限定性的描述，比如輸出的格式、數(shù)量、風(fēng)格等方面，或提示用戶可以使用相同類型的案例進(jìn)行描述及輸入?yún)⒖肌?/p>

通義千問(wèn)的指令中心案例參考

你既可以試著把它們直接作為提示或教程，設(shè)計(jì)在輸入框所在的界面附近，也可以把它們?nèi)谌氲侥Ｐ徒o出的反饋中，用于和用戶的對(duì)話交流里，比如讓模型詢問(wèn)用戶：“是否可以告需要我你想要生成的圖片具體的風(fēng)格是什么？如果能有一兩張示例圖就更好啦！”

2. 實(shí)時(shí)反饋

實(shí)時(shí)反饋在任何形式的交互設(shè)計(jì)中都很重要，對(duì)于提示詞工程來(lái)說(shuō)可以試試：

– 思考過(guò)程呈現(xiàn)：將思考過(guò)程以進(jìn)度條或者文字的形式進(jìn)行呈現(xiàn)，讓用戶直觀地感受到“AI 正在處理任務(wù)”的狀態(tài)：

通義千問(wèn)對(duì)于用戶問(wèn)題的分析過(guò)程

– 漸進(jìn)式內(nèi)容呈現(xiàn)：并非讓模型將結(jié)論內(nèi)容整體顯示在屏幕上，而是逐字逐句仿照人類輸入文字信息一樣呈現(xiàn)反饋內(nèi)容，強(qiáng)調(diào)交互的真實(shí)性：

通義千問(wèn)逐字逐句呈現(xiàn)相關(guān)答案

3. 迭代優(yōu)化

通過(guò)反復(fù)調(diào)整或不斷測(cè)試不同的提示詞，根據(jù)模型輸出結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，以獲得更理想的效果：

– 收集反饋：收集用戶對(duì)于模型輸出結(jié)果的評(píng)價(jià)和反饋，比如增加快捷評(píng)價(jià)功能等：

通義千問(wèn)收集用戶負(fù)反饋

– 問(wèn)題延展：引導(dǎo)用戶在對(duì)話的過(guò)程中持續(xù)不斷地詢問(wèn)相同內(nèi)容和主題的問(wèn)題，讓用戶能夠快速修改問(wèn)題內(nèi)容，為對(duì)話內(nèi)容進(jìn)行延展、補(bǔ)充和調(diào)整：

通義千問(wèn)對(duì)于用戶問(wèn)題的延展引導(dǎo)

4. 邊緣場(chǎng)景覆蓋

讓模型通過(guò)對(duì)大量的數(shù)據(jù)分析后記錄異常輸入（如空值、格式錯(cuò)誤）或極端場(chǎng)景的情況，自動(dòng)根據(jù)約束條件或默認(rèn)處理機(jī)制規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

PART 4 發(fā)展方向???

提示詞工程的應(yīng)用場(chǎng)景很廣泛，正向著多模態(tài)（文本+圖像+語(yǔ)音）與自動(dòng)優(yōu)化演進(jìn)，如：

• 內(nèi)容生成：如定制化文章、營(yíng)銷文案、代碼注釋；
• 數(shù)據(jù)分析：如銷售趨勢(shì)預(yù)測(cè)、用戶行為洞察；
• 多輪對(duì)話：即構(gòu)建支持上下文延續(xù)的交互系統(tǒng)，如智能客服等

當(dāng)然，提示詞工程也面臨諸多挑戰(zhàn)，最主要的一點(diǎn)是需要平衡指令明確性與靈活性，避免過(guò)度限制用戶給出的描述內(nèi)容和模型創(chuàng)造力。

大量的用戶數(shù)據(jù)被收集和分析，提示詞工程正從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“工程化范式”，成為 AI 系統(tǒng)精準(zhǔn)性與可控性的關(guān)鍵。