大模型提示词工程全面实用技巧与最佳实践

“ 掌握提示词的编写技巧，就像学会使用电脑的鼠标和键盘一样，是学习与运用大模型不可或缺的基础能力。而提示词工程的核心，正是教我们如何高效地与AI大模型进行沟通 ”

近期，后台不断有用户留言咨询大模型的实际应用问题。例如：如何借助大模型优化文本内容？怎样获得更精准的回答？

这些看似零散的问题，本质上都属于大模型的应用范畴。当前，应用大模型最常用且最核心的手段正是提示词工程——简而言之，就是学习如何更好地向大模型提问，或者说，如何让大模型更准确地理解我们的意图，从而输出更理想的答案。

因此，掌握大模型使用的最佳捷径，就是系统学习提示词工程。

提示词工程

之前我们已经简单介绍过提示词工程。这个概念听起来似乎很高深，但实际上是一门基于经验积累的科学。就像我们日常的表达能力一样——有些人寥寥数语就能把问题说清楚，有些人絮絮叨叨讲了一大堆，别人却依然不明所以。

所以，所谓提示词工程，本质上就是我们与大模型之间的表达能力：用简洁直接的语言，让大模型明确我们想要什么、需要做什么。

以上是对提示词工程的定义。尽管不同文章在细节上略有差异，但核心含义基本一致。

很多人一听到“提示词工程”这个术语，就觉得非常专业、不知从何入手，于是到处寻找课程学习如何编写提示词。这些课程不能说毫无价值，但不得不说，许多人把提示词工程想得过于复杂了。

从用户视角来看，大模型就像一个黑箱：你输入一个指令，它根据理解给出一个输出。这个输入指令就是提示词。无论你输入的是一句日常问候（比如“你吃饭了吗”），还是一个专业性极强的问题（比如“从理论、技术、应用场景和发展现状等多个角度介绍大模型”），它们都属于提示词的范畴。提示词工程，就是研究如何用最简单、最符合大模型“思维”逻辑的语言，让大模型理解问题并给出答案。

那么，现在重新回到问题：什么是提示词？

你随口对大模型说的一句话、一个字，就是提示词。只不过，你的表述可能不够精准，大模型理解得也不够到位。

现在明白提示词工程的含义了吧？

提示词工程，就是基于经验，用大模型更易理解的语言来优化你的表达。这就像给文章润色——虽然你的文章内容扎实，但文笔太差，读者可能读不下去。

经过一段时间的研究，网络上已经出现了一些标准化的提示词模板与范式，比如zero-shot prompting（零样本提示）和few-shot prompting（少样本提示）。通俗来说：零样本提示是直接提问，少样本提示则是先举一个例子——这样能让问题更具体、更易理解。

还有一些提示词框架，例如ICIO、CRISPE、BROKE等。不同的框架适用于不同场景：ICIO适合有明确目标的任务，CRISPE适合角色扮演类任务，而BROKE则适合既有明确目标、又有适当角色、还能持续优化的任务。

ICIO

• Instruction (任务)：你希望AI执行的具体任务，例如翻译或撰写一段文字
• Context (背景)：为AI提供更多背景信息，引导模型输出更贴合需求的回复，比如这段文字的使用场景与目标
• Input Data (输入数据)：告知AI需要处理的数据，比如待翻译的句子就是“输入数据”
• Output Indicator (输出格式)：指定AI输出的格式、风格、类型，如果无要求可省略

CRISPE

• Capacity and Role (角色)：指定AI扮演的角色，如老师、翻译官
• Insight (背景)：说明该角色所处的背景环境，比如扮演老师是为了教10岁的孩子
• Statement (任务)：明确AI需要执行的任务
• Personality (格式)：规定AI回复的风格、方式、格式
• Experiment (实验)：请求AI提供多个示例（可选）

BROKE

• Background (背景)：阐述背景信息，提供充分上下文
• Role (角色)：让AI扮演何种角色
• Objectives (目标/任务)：描述AI需要完成的任务
• Key Result (关键结果)：对AI输出在风格、格式、内容等方面的具体要求
• Evolve (改进)：在AI给出回答后进行调整与优化的方法

所以，总而言之，提示词工程并没有大家想象的那么复杂。你只需根据自身需求，多写多练，多借鉴优秀提示词案例，水平自然会逐步提升。而且，我们不仅自己能编写提示词，也可以让大模型协助我们撰写或优化提示词。

总之，提示词是每个人学习使用大模型必备的核心技能。除非大模型真正发展出通用智能，否则提示词工程将始终存在并发挥重要作用。

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