在人工智能日益融入生活的當下，如何巧妙編寫提示詞，成為充分發揮AI效能的關鍵。以下為您詳細介紹幾種實用的AI提示詞編寫方法。

角色扮演法：賦予AI獨特身份

角色扮演法旨在讓AI模擬特定角色。當我們渴望AI以歷史人物、虛擬角色的視角進行表達時，此方法便大顯身手。例如，我們可以向AI發出指令：“假設你是李白，描述一下你眼中的廬山瀑布。”通過這種方式，AI能以李白的思維和語言風格進行創作，為我們帶來別具一格的描述。不過，該方法對AI訓練數據中相關角色信息的依賴程度較高。若數據匱乏，AI可能難以精準且全面地塑造角色，導致模擬效果欠佳。

細節法：雕琢豐富內容

細節法適用于期望AI生成詳盡內容的場景。無論是細膩描繪場景，如“詳細描述一下春天花園里的景象，包括花朵的顏色、形狀，以及蝴蝶的飛舞姿態等”；還是精準刻畫人物形象、深入闡述復雜概念，都可借助這一方法。然而，過度追求細節可能致使生成內容冗長繁雜，重點反而被掩蓋。而且，若提示詞中的細節過多過雜，AI或許會遺漏關鍵信息，出現顧此失彼的狀況。

示例法：指引創作方向

示例法通過提供特定示例，引導AI按照期望的格式、風格或模式生成內容。當我們想要AI創作特定風格的詩句時，便可以說：“給出三個像‘大漠孤煙直，長河落日圓’這樣描寫邊塞風光的詩句。” 示例法能為AI提供清晰的創作藍本，但也存在一定局限。它可能會束縛AI的創造力，使其過度依賴示例模式。而且，若示例缺乏代表性，AI生成的內容可能會出現片面或不準確的問題。

推理法：開啟邏輯之旅

推理法是一種旨在引導AI進行邏輯思考、問題分析與解答的提示詞編寫方法，在需要AI處理邏輯推理任務時極為關鍵，其中思維鏈（CoT）及其相關拓展方法是核心內容。

思維鏈（Chain - of - Thought，CoT）

• 原理：2022年，Jason Wei等人在論文“Chain - of - Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models”中提出該方法。其核心是鼓勵大語言模型將復雜推理任務的大目標拆解成小目標，通過展示少量包含推理過程的示例，讓模型在回答提示時也按步驟展示推理過程，以此提升大語言模型進行復雜推理的能力。
• 示例：
  • 普通提問：當詢問“地球和火星哪一個適合人類居住？”時，AI可能僅給出較為籠統的回答，如“在當前科技水平下，地球是唯一適合人類居住的星球。火星的環境對人類來說極度惡劣，問題包括極低的溫度、稀薄的大氣、缺乏液態水和食物源等” 。
  • CoT提問：若采用CoT方法提問“地球和火星哪一個適合人類居住？請詳細解釋你的推理過程。”AI會從多方面深入剖析。比如從維持生命的條件看，地球擁有適宜維持生命的氣候、豐富的水資源、合適的氣氛以及獨特的生物圈，而火星環境無法直接支持人類生活，其表面溫度極低，大氣稀薄且主要由二氧化碳構成，還未發現液態水 ；從離地球的距離分析，火星距離地球數百萬公里，現有技術下單程需花費6 - 9個月，且受軌道關系限制，安全地進行物資和人員運輸困難重重 ；從資源自給角度，在火星上維系人類殖民地要面臨諸多挑戰，如必須生產出所有必需的食品和物資，處理低重力導致的健康問題（如肌肉和骨骼的喪失），以及解決大氣層缺乏導致的輻射問題等。最終得出地球更適合人類居住的結論 。
• 對比示例：
  • 一般提示法：對于數學問題“羅杰有5個網球。他又買了兩盒網球，每盒有3個網球。他現在有多少個網球？” 模型可能直接輸出答案“11” ；對于“食堂有23個蘋果，如果他們用掉20個后又買了6個。他們現在有多少個蘋果？”可能錯誤輸出“27” 。
  • CoT方法：同樣問題，模型會分步推理。如“羅杰一開始有5個網球，2盒3個網球，一共就是(2×3 = 6)個網球。5 + 6 = 11。答案是11。” ；“食堂原來有23個蘋果，他們用掉20個，所以還有(23 - 20 = 3)個。他們又買了6個，所以現在有(3 + 6 = 9)個。答案是9。”
• 自洽性（Self - consistency）補充：基于CoT方法，后續有學者提出通過多數投票提高性能的自洽性方法。該方法不是只生成一個CoT，而是生成多個CoT，然后取多數答案作為最終答案 。例如，當從資源獲取、氣候條件以及重力效應三個獨立的角度考慮地球和火星哪一個更適合人類居住時，AI分別從這三個角度進行推理分析后，整合結果得出結論 。

推理法的其他相關方法

• 逐步推導法：與CoT類似，強調將問題按照邏輯順序逐步拆解分析。例如對于物理問題“一個物體在光滑水平面上受到5N的力，質量為1kg，求它的加速度。”提示詞可以是“請逐步分析并計算這個物體的加速度，先說明用到的公式，再代入數據計算” ，引導AI按照物理原理的邏輯順序，先列出牛頓第二定律公式F = ma，再推導a = F/m，最后代入數據得出加速度為5m/s2 。
• 假設分析法：在一些存在多種可能性的問題中適用。比如對于經濟問題“如果政府提高企業稅率，對市場就業情況會有什么影響？請通過假設不同情況進行分析” 。AI會假設企業應對提高稅率的不同策略，如企業選擇削減成本，可能會減少招聘甚至裁員，導致就業崗位減少；若企業通過提高產品價格轉嫁成本，可能會影響產品銷量，進而間接影響就業等，通過多種假設分析得出不同情況下對就業的影響。

推理法的局限性

• 應用領域有限：目前推理法主要應用于數學問題、常識推理基準以及部分邏輯分析任務等，對于如機器翻譯、創意寫作等領域，其性能提升效果尚需進一步評估和拓展 。例如在機器翻譯中，推理法難以直接解決語言間語義、語法結構差異等核心問題。
• 計算成本高：像CoT等方法，需要大量計算資源來支持模型進行多步驟推理和生成多個推理路徑（如自洽性方法）。在一些資源受限的小型模型中，可能因計算能力不足而無法有效應用該方法，或者出現運行緩慢、結果不準確等問題 。
• 準確性問題：即便使用推理法，大語言模型在一些簡單問題上仍可能出現推理錯誤。一方面，模型可能對問題的理解存在偏差，未能準確捕捉關鍵信息；另一方面，推理過程中可能在邏輯鏈條的某個環節出現失誤，導致最終結果出錯 。例如簡單的邏輯推理題“如果A比B大，B比C大，那么A和C誰大？”，模型可能因對大小關系的邏輯理解失誤給出錯誤答案。

格式法：規范輸出形式

格式法的核心目的是讓提示詞內容清晰、易讀、易理解，避免模型因語義混亂而誤解指令。

語義區分

在編寫提示詞時，使用分隔符標注獨立內容，防止模型誤解文本。分隔符可任意選用，如“”“<< >>”“”“—”等 ，但要注意符號在提示詞中的語義一致性。例如：

• 三引號：“”“這里是要分隔的內容文本”“” 。
• XML標記：<開始標簽>這里是引用的文本<結束標簽> 。
• 章節標題：用不同的章節標題來劃分生成的內容段落，如第一章、第二章 。
• Markdown的代碼塊分隔符：“”“ 這里是要分隔的內容 ”“” 。
• 特殊符號連用：盡量避免一些通常不會連續出現的符號的連續使用，如 --、++ 。

例如，當我們希望AI分析一段文本并生成結構化信息時，可這樣編寫提示詞：
提示詞：
我將提供一段文本，請你分析文本并為我生成基于這段文本的結構化信息，如果你認為需要補充更多信息，你可以詢問我。
我提供的文本是：
“思考：目前工作中會定期策劃各種學術類和市場類活動，市場類活動要考慮招生引流，會有優惠活動或者推薦有禮，學術類活動的重點在于展示一定階段內兒童的學習成果。活動時間分為周末活動及節假日活動，節假日活動需要考慮活動主題圍繞節假日展開。周末活動主要包括運動類、繪畫寫生類及綜合類，節假日活動則會融合幾類內容。活動場地包括室內活動及戶外場地。在參與受眾上，分僅孩子參加及有家長參加。在人數上，分20人以下、20 - 50人。如果可以通過與GPT互動，輸入關鍵信息，GPT即可按照標準輸出包含主要結構的內容，則將大大提高工作效率。目前我們的活動策劃主要包括以下關鍵點：1）活動主題；2）活動方案；3）活動流程；4）活動預算；5）活動需達成的效果。”

模型的官方格式

不同模型可能有官方推薦格式。在模型廠商未進行特殊優化時，用戶可自行選擇格式；若有官方格式，建議使用官方格式，因其通常會針對格式進行優化。例如，Claude模型官方推薦XML格式 ，使用XML標簽來標記提示詞的不同部分，如（規則）、（示例）等 。示例如下：

<prompt>
<description>請輸入你的文章內容，我將基于你的輸入為文章生成一個標題。</description>
<rules>標題應簡潔明了，準確地反映文章的主題和內容，不包含冗余的詞匯或重復的信息。</rules>
<example>
<input>這是一篇關于大數據和機器學習在醫療領域應用的文章，介紹了如何利用這些技術改進醫療服務和治療方法。</input>
<output>“大數據與機器學習在醫療領域的革新應用”</output>
</example>
<userInputMessage>請輸入文章的內容：</userInputMessage>
</prompt>

迭代法：持續優化成果

迭代法是在對AI生成內容不滿意時，通過逐步調整提示詞來優化結果。先給出“寫一首關于秋天的詩”這樣的初始提示詞，若結果不盡人意，再進一步要求“在剛才那首詩的基礎上，增加對秋天落葉的描寫” 。不過，這一過程較為耗時，且可能陷入局部最優解，難以達到最理想的效果。

這些AI提示詞編寫方法各有千秋，也都存在一定局限性。在實際應用中，我們需依據具體需求，靈活選擇、巧妙組合這些方法，從而引導AI生成更貼合期望的優質內容。