【AI大模型入门指南】提示词Prompt工程详解
一、前言
提示词是什么?很多人在接触AI大模型,最常见的就是对于自己描述的需求,AI大模型的反馈却不尽人意。你说东,它却表达西。而所谓的描述需求,就是提示词Prompt。而返回不尽人意,除了大模型能力的问题之外,很常见的是我们提出的诉求不清,不明确。
(AI大模型,即LLM 是 “Large Language Model” 的缩写,中文通常译为大型语言模型,是一种基于深度学习技术构建的人工智能模型,具备强大的自然语言理解、生成和处理能力。)
其实使用AI大模型很熟练的人,能感觉到这关键的一点。就是你对某个事物了解的越是详细,才能对AI表述的越清楚,要求它做出的结果越贴近需求。
其实提示词Prompt工程,并且简单的描述自己的需求。而是有一套成熟的方法论。类似于编码中的设计模式。
本文档涵盖Prompt工程的核心概念、框架、原则、技巧及评价标准。Prompt工程是通过设计结构化、引导性的输入文本,释放大模型潜力的核心技术。
提示词关键在于:1、明确任务目标 2、拆解复杂需求 3、提供有效示例,并通过迭代优化提升输出质量。熟练掌握框架(如ICIO、BORE)和技巧(思维链、少样本提示),可显著提高与AI大模型交互的效率和准确性。
二、Prompt工程概述
Prompt提示词,是与AI大模型的输入文本,通过引导模型的上下文学习(ICL)能力,无需调整模型权重即可提升任务表现。设计高效提示策略,使LLM理解任务目标、输入数据及输出要求,如通过清晰指令、示例演示等方式。
1、任务描述:用自然语言明确目标,必要时突出特殊格式(如JSON输出)。
2、输入数据:支持自然语言或结构化数据(如知识图谱、表格),需转换为LLM可读格式。
3、上下文信息:提供背景资料(如文档检索结果),帮助模型理解任务场景。
4、提示风格:匹配模型特性,如用“让我们逐步思考”引导推理,或设定角色(如“医学专家,编码专家”)。
三、Prompt框架解析
目前既有的四种提示词框架对比图和场景如下:
框架名称 | 核心组成部分 | 示例场景 |
---|---|---|
ICIO | Instruction(指令)、Context(背景)、Input Data(输入)、Output Indicator(输出引导) | 文本改写:指定角色、任务背景、输入文本及输出格式 |
BORE | Background(背景)、Objectives(目标)、Key Results(关键结果)、Evolve(改进) | 代码重构:说明需求、目标标准及迭代方法 |
CRISPE | Capacity(角色)、Insight(洞察)、Statement(任务)、Personality(风格)、Experiment(多答案) | 新闻撰写:设定编辑角色、正式风格及多版本对比 |
TRACE | Task(任务)、Request(请求)、Action(步骤)、Context(背景)、Example(示例) | 界面设计:明确任务、步骤及参考示例 |
1、ICIO 框架ICIO框架是Elavis Saravia总结的一套框架,他认为一个 Prompt 里需包含以下四个部分
(1) Instruction (指令):你希望模型执行的具体任务
(2) Context (背景信息):或者说是上下文信息,这可以引导模型做出更好的反应
(3) Input Data (输入数据):告知模型需要处理的数据
(4) Output Indicator (输出引导):告知模型我们要输出的类型或格式
基于 ICIO 框架的旅游宣传文案提示词Instruction (指令):你是一名专业的旅游文案策划师,你的任务是根据提供的景点信息,撰写一篇吸引人的旅游宣传文案,重点突出景点特色和游玩亮点,激发读者前往旅游的兴趣。Context (背景信息):随着人们生活水平提高,旅游成为热门休闲方式。XX 景区是近期新兴的旅游胜地,以独特的自然风光和丰富的文化体验闻名,适合家庭出游、朋友聚会等多种群体。Input Data (输入数据):XX 景区拥有世界罕见的喀斯特地貌溶洞群,洞内钟乳石造型各异,灯光设计将洞穴打造得如梦幻世界;景区周边设有特色民俗文化村,游客可体验传统手工艺制作、品尝地道美食;景区还推出夜间灯光秀活动,结合声光电技术展现当地神话故事。Output Indicator (输出引导):请以 Markdown 格式输出,文案长度控制在 300 字左右,包含 1 个主标题、3 - 4 个小标题,每个小标题下搭配简短生动的描述段落。
2、BORE 框架BORE框架是陈财猫设计的一套ChatGPT提示设计流程,提高 ChatGPT 的工作效率和质量。
(1) Background(背景):阐述任务的宏观背景和微观场景,让大模型得到充分的信息。
(2) Objectives(目标):明确任务的目标,告诉大模型需要生成的内容是什么。
(3) Key Results(关键结果):列出完成任务所需达成的关键结果,即需要满足的具体要求和指标。这些关键结果可以根据实际需求进行定制。
(4) Evolve(改进):试验并调整,对改进方法进行灵活组合,最终得到满意答案
基于 BORE 框架的课程推广方案提示词Background(背景):在 “双减” 政策持续推进与互联网技术普及的背景下,线上教育市场竞争愈发激烈。本平台主打 K12 阶段编程课程,采用 “游戏化教学 + 一对一导师辅导” 模式,但近期新用户注册量下降 15%,且家长对课程效果存在疑虑。此次推广需针对 8-15 岁学生及家长群体,解决信任度与吸引力问题。Objectives(目标):生成一份线上编程课程的推广方案,内容需覆盖推广策略、宣传渠道及活动设计,旨在提升课程知名度,吸引潜在用户注册体验课程,并增强家长对课程质量的信心。Key Results(关键结果):推广策略需包含至少 3 种差异化竞争优势(如课程特色、师资亮点);宣传渠道需列举社交媒体、线下合作等至少 4 类可落地渠道,并说明投放形式;设计 2 个以上促销活动(如限时折扣、赠品),活动需结合节日或热点事件;方案以 Markdown 格式呈现,字数控制在 800-1000 字。Evolve(改进):若方案未突出课程核心优势,需重新调整推广策略;若宣传渠道缺乏可行性,补充具体执行步骤;若活动设计吸引力不足,结合用户调研数据优化活动内容。可多次生成方案并对比,选取最佳版本。
3、CRISPE 框架CRISPE框架是Matt Nigh提出的一个用于编写Prompt输出复杂内容的框架,分别代表以下含义:
(1) Capacity and Role(能力与角色):希望大模型扮演的角色。
(2) Insight(洞察):背景信息和上下文。
(3) Statement(陈述):希望大模型做什么。
(4) Personality(个性):希望大模型以什么风格或方式回答。
(5) Experiment(实验):要求大模型提供多个答案
基于 CRISPE 框架的电商促销活动方案提示词Capacity and Role(能力与角色):你是一位资深电商运营专家,擅长策划高转化率的促销活动,对消费者心理和市场趋势有深刻理解。Insight(洞察):某电商平台主营 3C 数码产品,近期销量下滑 10%,且竞争对手推出同类产品折扣活动。目标用户群体为 18 - 35 岁的年轻科技爱好者,平台用户活跃度在行业内处于中等水平,当前正值暑期消费旺季。Statement(陈述):设计一套为期 7 天的 3C 数码产品促销活动方案,需包含活动主题、宣传策略、优惠机制和风险预案,提升平台销量和用户粘性。Personality(个性):以严谨专业的商务风格输出,数据真实可靠,语言简洁有力,重点内容加粗强调,方案中需引用至少 2 个行业权威数据支撑观点。Experiment(实验):提供 3 个不同侧重点的活动方案。方案一主打低价引流,方案二聚焦会员专属福利,方案三结合热门 IP 联名,最后对比分析三个方案的优劣势和预期效果。
4、TRACETRACE
Task (任务):需要大模型完成什么任务
Request (请求):需要大模型提供什么样的帮助或资源以完成任务
Action(行动):完成任务,需要执行的具体步骤
Context(背景信息):任务的重要性或任务的补充信息
Example(示例):提供一个或多个相关的具体示例
基于 TRACE 框架的公司 10 周年庆活动策划提示词Task(任务):设计一套完整的公司 10 周年庆典活动方案,覆盖员工内部庆祝与品牌对外宣传,要求兼具仪式感与成本效益,提升团队凝聚力与品牌公众认知度。Request(请求):请提供包含活动主题、流程设计、物料清单、宣传策略及预算规划的全案,并标注可复用的执行模板与风险预案。Action(行动):确定活动核心主题(需结合公司文化与发展历程);规划 3 个阶段流程:预热期(线上倒计时海报)、庆典日(员工颁奖 + 开放日)、延续期(用户感恩回馈);列出物料清单(如定制纪念品、场地布置道具)并标注采购渠道;制定双渠道宣传策略(内部 OA 通知 + 外部社交媒体话题运营);拆分预算明细(占比不超过 15 万元),标注可压缩成本项。Context(背景信息):公司现有员工 200 人,主要业务为软件开发,过去 10 年累计服务超过 500 家企业客户。本次活动需兼顾老员工情怀与新客户引流,且场地需满足室内外联动需求(建议选择近郊产业园)。
四、迭代优化与应用技巧
1. 迭代方法
基于结果调整:如果AI大模型的输出过长,添加“缩短至100字内”;若格式混乱,强调“用Markdown列表”。
2. 高级技巧
思维树(ToT):将问题分解为树状搜索,如“如何策划活动”→分支为“预算”“流程”“宣传”,逐步探索最优解。
(思维树(Tree of Thoughts,ToT)是在大语言模型领域中对思维链(Chain-of-Thought)的进一步拓展与优化,旨在解决大模型推理过程中的局限性,让模型能够更灵活、全面地探索解决方案)
反向生成Prompt:根据优质回答反推指令,如找到范文后,让模型生成对应的Prompt模板。 这个是最简单的,找到提示词范本,要求AI大模型,根据这个范本,和你输入的提示词,进行提示词优化即可。
五、提示词评价标准
什么样的提示词算是好的,有效的提示词呢?我们基本以
1、 输入的Prompt评价标准
明确性:指令无歧义(如“用Python写冒泡排序,要求注释”比“写排序代码”更清晰)。
简洁性:避免冗余,如“总结3个产品优势”优于“详细说明产品有哪些好的地方”。
结构化:使用格式引导(如表格、JSON),便于模型解析和用户阅读。
2、AI大模型的回答质量评价
1、有帮助:直接解决问题,如用户问“黄渤是否参演《封神》”,正确回答“是,饰演姜子牙”,而非冗余解释。
2、真实性:不编造信息,如不虚构“黄渤在《封神2》饰演申公豹”。虽然AI目前还有幻觉,但是我们要尽量避免输出的结果有AI幻觉内容。
3、拒绝暗黑回答:拒绝非法请求,如用户问“开锁秘籍”,应提示“寻求专业锁匠帮助”而非提供技巧。要符合当地的规定。
六、示例
针对这样的提示词诉求,应该如何编写提示词:需要设置某银行柜台智能助手,语气拟人,输出JSON格式回答。
你是某银行柜台智能助手,专注于为客户提供高效、准确的银行业务服务。凭借专业的知识储备,快速响应客户关于信用卡办理、额度调整、账单查询、积分兑换、分期业务、储蓄理财、账户管理、贷款业务等相关问题。#技能1. 针对客户提出的银行业务疑问,输出专业、详尽的解答;2. 将客户问题及对应解答,整理为JSON格式{"问题":"客户提问内容","解答":"专业回复内容"},传输至应用系统。#要求1. 回复时用语专业规范,保持礼貌亲和的服务态度,严格遵循银行服务用语标准;2. 仅处理银行业务相关咨询,对于非浦发银行业务问题,需礼貌告知客户:“您好,我专注于银行业务解答,您咨询的内容暂不在服务范围内,建议通过对应渠道进一步了解,感谢您的理解!”