在人工智能時代，特別是隨著大型語言模型(LLM)如ChatGPT、Claude等的普及，編寫高質量的Prompt(提示詞)已成為一項關鍵技能。一個好的Prompt可以顯著提高AI輸出的質量和相關性，而一個糟糕的Prompt可能導致無用甚至誤導性的結果。本文將帶你深入了解Prompt編寫的藝術與科學。
什么是Prompt？
Prompt是與AI模型交互時輸入的指令或問題，它告訴AI你希望它做什么。可以把Prompt想象成給AI下達的任務書——任務書越清晰明確，AI完成得就越好。
基礎Prompt編寫原則
其實就是和人對話一樣，只是大部分時候和人對話時已經知道了對方的身份，對話的目的是什么。需要弄清推理模型和通用模型在Prompt上的區別。
RTGO版本
角色：給Al定義一個最匹配任務的角色，比如：【你是一位軟件工程師】
任務：明確告訴模型需要完成的任務或目標
目標：期望達成什么目標效果
要求：字數要求、段落結構、輸出格式等
擴展版：
角色：給Al定義一個最匹配任務的角色，比如：【你是一位軟件工程師】
指示：明確告訴模型需要完成的任務或目標上下文：給出與任務相關的其它背景信息（尤其在多輪交互中）
示例：必要時給出舉例，實踐證明其對輸出正確性有很大幫助輸入：任務的輸入信息，在提示詞中明確的標識出輸入
輸出：輸出的格式描述，以便后繼模塊自動解析模型的輸出結果
1. 明確具體
不好的例子：“告訴我關于歷史的事情”
好的例子：“請用簡潔的語言概括第二次世界大戰的主要原因，列出3-5個關鍵點”
2. 提供上下文
不好的例子：“解釋一下量子力學”
好的例子：“假設讀者是高中畢業生，用通俗易懂的方式解釋量子力學的基本概念，包括波粒二象性和測不準原理”
3. 指定格式
不好的例子：“給我一些創業點子”
好的例子：“請提供5個科技領域的創業點子，每個點子包含：1)點子名稱 2)目標市場 3)簡要描述(不超過50字) 4)潛在挑戰”
進階Prompt技巧
1. 角色扮演法
讓AI扮演特定角色可以顯著提高回答質量：
“假設你是一位有20年經驗的軟件架構師，請分析微服務架構的優缺點，并給出何時應該選擇微服務而非單體架構的建議”
2. 分步思考法
對于復雜問題，引導AI分步思考：
"請按以下步驟分析這個問題：
- 識別核心問題
- 列出可能的解決方案
- 評估每個方案的優缺點
- 給出最終建議
問題是：小型企業如何有效進行數字化轉型？"
3. 示例引導法
提供輸入輸出的示例：
"請將以下技術術語轉換為通俗易懂的解釋：
輸入：機器學習
輸出：讓計算機通過大量數據自動學習和改進的技術，就像教孩子通過例子學習一樣
現在請轉換以下術語：區塊鏈"
專業級Prompt設計
1. 系統級Prompt
對于需要長期交互的場景，可以設計系統級Prompt：
"你是一位專業的商業顧問，擅長市場營銷和品牌策略。你的回答應該：
- 保持專業但友好的語氣
- 提供數據支持的見解
- 給出可操作的建議
- 當信息不足時主動詢問澄清問題
- 避免過度技術性語言
現在，請幫助我分析我的有機食品電商業務的增長策略。"
2. 多模態Prompt
對于支持多模態的AI，可以結合文本和圖像：
“根據以下圖片中的建筑設計，撰寫一份300字的分析報告，重點評估其可持續性特征和美學價值。[圖片]”
3. 迭代優化法
Prompt編寫是一個迭代過程。根據AI的響應不斷調整你的Prompt：
第一版：“寫一篇關于人工智能的文章”
→ 輸出太寬泛
第二版：“寫一篇1500字的技術文章，介紹深度學習在醫療影像分析中的應用，包括3個真實案例”
→ 更好，但可以更具體
第三版：“為醫療行業專業人士撰寫一篇1500字的深度文章，介紹過去5年深度學習在CT掃描分析中的突破性進展，重點討論卷積神經網絡的應用，包含3個具體研究案例，并附上參考文獻”
常見錯誤與避免方法
- 過于模糊：避免"說點什么關于…"這樣的Prompt
- 假設過多：不要假設AI知道你的背景或特定上下文
- 一次問太多：將復雜問題分解為多個小問題
- 忽略格式要求：明確指定你希望的輸出格式
- 缺乏約束：對長度、風格、角度等設置適當限制
Prompt工程工具與資源
- Prompt庫：如PromptBase、Awesome ChatGPT Prompts
- 可視化工具：如Promptfoo用于測試和比較Prompt效果
- 瀏覽器插件：可保存和優化常用Prompt
- 社區論壇：如OpenAI論壇、Reddit的r/PromptEngineering
未來展望
隨著AI技術的發展，Prompt編寫將變得更加重要。我們可能會看到：
- 更智能的Prompt自動優化工具
- 多模態Prompt的標準化
- 針對特定領域的Prompt模板庫
- Prompt效果的量化評估方法
高階知識
- 開頭和結尾的內容更敏感
當關鍵信息出現在Prompt的開頭和結尾時，模型生成內容的質量和準確性通常最高。例如，在角色定義任務中，將角色描述放在Prompt開頭能顯著提高回答的相關性，因為"你是一個XXX"這樣的模式在訓練數據中非常常見，模型對這一提示模式形成了強關聯。
基于這一特性，提示工程的最佳實踐是將最關鍵的信息（如角色定義、核心任務）放在Prompt的開頭，將輸出格式要求和行動指令放在結尾部分。例如，當需要模型逐步思考時，在結尾明確添加"請一步一步地思考"會比放在中間更有效
原因：注意力機制的影響：從技術原理看，這與Transformer架構的自注意力機制有關。開頭Token往往獲得更多的注意力權重，因為后續Token會以這些初始Token為上下文參考；而結尾Token由于近因效應(Recency Effect)，也更容易被模型記住并影響下一個Token的預測。 - 結構化Markdown/XML
- Markdown
Markdown是一種輕量級的標記語言，由John Gruber于2004年創建，旨在讓人們"使用易讀易寫的純文本格式編寫文檔，然后轉換成有效的HTML"。
優點：結構化表達、可讀性強、通用性高?、輕量級?
缺點：語義約束弱、層級易混淆、順序控制差、表格問題 - XML
XML（可擴展標記語言）作為一種結構化數據表示方式，具有嚴格的語義約束和豐富的表達能力。它通過標簽和屬性來定義數據的結構和內容，使得信息傳遞更加精確和清晰。
優點：精確語義、復雜邏輯支持、防注入設計、驗證機制、兼容性強
缺點：編寫復雜、冗長度高、靈活性低、推理受限 - 結論：非正式的對話交流直接輸入，技術文檔編寫、博客創作等采用Markdown，復雜流程操作用XML
- Few-shot 示例的作用
加入少量示例（few-shot exemplars）可以顯著降低模型的提示敏感性。這是因為 Few-shot 示例為模型提供了明確的上下文和參考，從而減少了對提示變體的依賴和不確定性。在技術上，這些示例通過增加輸入的豐富性，使得模型能夠更好地捕捉不同提示間的共性特征，進而提升對提示變化的魯棒性。即便只加入一個示例，也能顯著提升模型對提示變化的魯棒性。 - 敏感性的度量與優化
出現問題：幾乎完全等價的表達，可能導致模型生成顯著不同的答案
POSIX指標：印度理工學院團隊提出的PrOmpt Sensitivity IndeX(POSIX)，是首個能夠全面衡量 LLM 對提示詞變化敏感程度的指標體系。從響應多樣性、分布熵、語義連貫性和置信度方差四個維度衡量敏感性。
結語
編寫高效的Prompt是一項可以通過練習不斷提升的技能。記住，好的Prompt就像好的問題一樣，已經包含了答案的種子。通過本文介紹的原則和技巧，你現在已經具備了編寫專業級Prompt的基礎知識。實踐是提高的關鍵，所以不妨現在就嘗試為你的下一個AI交互設計一個精心構思的Prompt吧！
