什么是提示词
提示词（Prompt）在大模型应用中扮演着关键角色，它是用户输入给模型的一段文本指令 。简单来说，就是我们向大模型提出问题、请求或描述任务时所使用的文字内容。例如，当我们想让模型写一篇关于春天的散文，输入的 “请创作一篇描绘春天景色的优美散文” 就是提示词。提示词的质量直接影响模型输出结果的质量和相关性，精准、清晰且富有引导性的提示词能够让模型更准确地理解我们的意图，从而生成符合期望的回答 。
提示词的基本结构
提示词的基本结构包括指令、上下文和期望
指令（Instruction）：这是提示词的核心，明确告诉AI 你希望它执行什么任务。
上下文（Context）：为AI 提供背景信息，帮助它更准确地理解和执行任务。
期望（Expectation）：明确或隐含的表达你对AI 输出的要求和预期。
提示词的本质特征
沟通桥梁：连接人类意图和AI 理解；
上下文提供者：为AI 提供必要的背景信息；
任务定义器：明确指定AI 需要完成的任务；
输出塑造器：影响AI 输出的形式和内容；
AI 能力引导器：引导AI 使用特定的能力或技能；
提示词的类型
指令型提示词：直接告诉AI 需要执行的任务。
问答型提示词：向AI 提出问题，期望得到相应的答案。
角色扮演型提示词：要求AI 扮演特定角色，模拟特定场景。
创意型提示词：引导AI 进行创意写作或内容生成。
分析型提示词：要求AI 对给定信息进行分析和推理。
多模态提示词：结合文本、图像等多种形式的输入。
什么是提示工程
提示工程（Prompt Engineering）是一门新兴的技术领域，专注于研究如何设计、构建和优化提示词，以充分发挥大模型的潜力 。它涉及到对语言结构、任务需求、模型特性等多方面因素的综合考量。提示工程的目标是通过精心构造提示词，引导模型生成高质量、准确且有用的输出。例如，在信息检索任务中，通过设计特定结构和内容的提示词，让模型能够从海量知识中筛选出最相关的信息；在文本生成任务里，利用提示工程使模型生成逻辑连贯、风格统一的文本。它不仅仅是简单地输入问题，而是运用各种技巧和策略对提示词进行精细雕琢，以实现与大模型的高效交互 。
提示词选择策略
获得更好结果的六种策略：
write clear instructions 编写清晰的说明
provide reference text 提供参考文本
split complex tasks into simpler substasks将复杂任务拆分为更简单的子任务
give the model time to think 给模型时间思考
use external tools 使用外部工具
test changes systematically 系统地测试更改
推理模型
提示语更简洁，只需明确任务⽬标和需求（因其已内化推理逻辑）
⽆需逐步指导，模型⾃动⽣成结构化推理过程（若强⾏拆解步骤，反⽽可能限制其能⼒）
推理模型在处理提示词时，侧重于根据给定的信息进行逻辑推导和分析 。例如，当提示词为 “已知三角形的两条边分别为 3 和 4，且这两条边夹角为 90 度，求第三条边的长度”，推理模型会运用勾股定理等数学知识进行推理计算，给出答案。这类模型能够理解问题中的逻辑关系，按照既定的推理规则得出结论，常用于解决数学问题、逻辑谜题、代码编写等需要理性分析和推导的任务 。
通用模型
需显式引导推理步骤（如通过CoT提示），否则可能跳过关键逻辑
依赖提示语补偿能⼒短板（如要求分步思考、提供示例）
通用模型具有更广泛的适用性，能处理多种类型的提示词并生成多样化的输出 。比如输入 “介绍一下中国的传统文化”，通用模型可以从多个角度，如传统节日、民间艺术、哲学思想等方面进行阐述。它不局限于特定领域的规则或逻辑，而是凭借对大量文本数据的学习，具备对各种一般性问题进行理解和回答的能力，适用于日常对话、知识科普、创意写作等场景 。
选择原则
优先根据需求类型选择模型（如数学任务选择推理模型，创意任务选择通用模型）
提示语设计
推理模型：简洁，聚焦目标，信任内化能力
通用模型：结构化、补偿性引导
避免误区
不要对推理模型使用“启发式“提示词，如角色扮演，可能干扰其逻辑主线
不要对通用模型“过度信任“，如直接问复杂推理问题，需分步验证结果
策略类型
指令驱动
定义与目标：直接给出名曲步骤或格式要求
适用场景：简单任务、需快速执行
示例：用Python 编写快速排序函数，输出需包含注释。
优势与风险：结果精准高效；限制模型自主优化空间
需求导向
定义与目标：描述问题背景与目标，由模型规划解决路径
适用场景：复杂问题、需模型自主推理
示例：我需要优化用户登录流程，请分析当前瓶颈并提出3种方案
优势与风险：激发模型深层推理；需清晰定义需求边界
混合模式
定义与目标：结合需求描述与关键约束条件
适用场景：平衡灵活性与可控性
示例：设计一个杭州三日游计划，要求包含西湖和灵隐寺，且预算控制在2000元内
优势与风险：兼顾目标与细节；需避免过度约束
启发式提问
定义与目标：通过提问引导模型主动思考（如“为什么”，“如何”）
适用场景：探索性问题、需模型解释逻辑
示例：为什么选择梯度下降法解决此优化问题？请对比其他算法
优势与风险：触发模型自解释能力；可能偏离核心目标
任务需求与提示语策略
如何向AI 表达需求
决策需求
特点：需权衡选项、评估风险、选择最优解
表达式：目标 + 选项 + 评估标准
推理模型适配策略：要求逻辑推演和量化分析
通用模型适配策略：直接建议，依赖模型经验归纳
示例：
"为降低物流成本，现有两种方案：①自建区域仓库（初期投入高，长期成本低）②与第三方合作（按需付费，灵活性高）请根据ROI计算模型，对比5年内的总成本并推荐最优解。"
分析需求
特点：需深度理解数据/信息、发现模式或因果关系
表达式：问题 + 数据/信息 + 分析方法
推理模型适配策略：触发因果推导与假设验证
通用模型适配策略：表达总结或分类
示例：
"分析近三年新能源汽车销量数据（附CSV），说明：① 增长趋势与政策关联性；② 预测2025年市占率，需使用ARIMA模型并解释参数选择依据。"
创造性需求
- 特点：需生成新颖内容（文本/设计/方案）
表达式：主题 + 风格/约束 + 创新方向
推理模型适配策略：结合逻辑框架生成结构化创意
通用模型适配策略：自由发散，依赖示例引导
示例：
"设计一款智能家居产品，要求：① 解决独居老人安全问题；② 结合传感器网络和AI预警；③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。"
验证需求
特点：需检查逻辑自洽性、数据可靠性或方案可行性
表达式：结论/方案 + 验证方法 + 风险点
推理模型适配策略：自主设计验证路径并排查矛盾
通用模型适配策略：简单确认，缺乏深度推演
示例：
"以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。请验证：① 实验数据是否支持该结论；② 检查对照组设置是否存在偏差；③ 重新计算p值并判断显著性。"
执行需求
特点：需完成具体操作（代码/计算/流程）
表达式：任务 + 步骤约束 + 输出格式
推理模型适配策略：自主优化策略，兼顾效率与正确性
通用模型适配策略：严格按指令执行，无自主优化
示例：
"将以下C语言代码转换为Python，要求：① 保持时间复杂度不变；② 使用numpy优化数组操作；③ 输出带时间测试案例的完整代码。"
提示词设计
核心技能体系
提示词设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专业知识，更强调了认知能力、创新思维和软实力的重要性。这些核心技能构成了提示词设计的基础，涵盖了从问题分析到创意生成，再到结果优化的全过程。
问题重构能力
将复杂模糊的人类需求转化为结构化的AI 任务
识别问题的核心要素和约束条件
设计清晰、精确的提示词结构
创意引导能力
设计能激发AI 创新思维的提示语
利用类比、反向思考等技巧拓展AI 输出的可能性
巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新
结果优化能力
分析AI 输出，识别改进空间
通过迭代调整提示词，优化输出质量
设计评估标准，量化提示词效果
跨域整合能力
将专业领域的知识转化为有效的提示词
利用提示词桥接不同学科和AI 能力
创造跨领域的创新解决方案
系统思维
设计多步骤、多维度的提示词体系
构建提示词模板库，提高效率和一致性
开发提示词策略，应对复杂场景
语境理解：使设计者能够在复杂的社会和文化背景下工作
深入分析任务背景和隐含需求
考虑文化、伦理和法律因素
预测可能的误解和边界情况
抽象化能力：有助于提高工作效率和拓展应用范围
识别通用模式，提高提示词可重复性
设计灵活、可拓展的提示词模板
创建适应于不同场景的元提示词
批判性思考：是确保AI应用可靠性和公平性的关键
客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误
设计反事实提示词，测试AI 理解深度
构建验证机制，确保AI 输出的可靠性
创新思维：推动了AI 应用的边界拓展
探索非常规的提示词方法
结合最新AI 研究成果，拓展应用边界
设计实验性提示词，推动AI 能力的进化
伦理意识：确保了AI的发展与社会价值观相符
在提示词中嵌入伦理考量
设计公平、包容的AI 交互模式
预防和缓解AI 可能带来的负面影响
提示词基本元素分类
提示词的基本元素可以根据其功能和作用分为三个大类：信息类元素、结构类元素和控制类元素。
信息类元素决定了AI 在生成过程中需要处理的具体内容，包括主题、背景、数据等。为AI提供了必要的知识和上下文。
结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式，决定了AI 输出的结构、格式和风格。
控制类元素用于管理和引导AI 的生成过程，确保输出符合预期并能够进行必要的调整，是实现高级提示词工程的重要工具。
元素组合矩阵
- 提高输出准确性
- 主要元素组合：主题元素 + 数据元素 + 质量控制元素
- 次要元素组合：知识域元素 + 输出验证元素
- 组合效果：确保AI 基于准确的主题和数据生成内容，并通过严格的质量控制和验证提高准确性。
- 增强创造性思维
- 主要元素组合：主题元素 + 背景元素 + 约束条件元素
- 次要元素组合：参考元素 + 迭代指令元素
- 组合效果：通过提供丰富的背景信息和适度的约束，激发AI 的创造性思维，同时通过多轮迭代促进创新
- 优化任务执行效率
- 主要元素组合：任务指令元素 + 结构元素 + 格式元素
- 次要元素组合：长度元素 + 风格元素
- 组合效果：通过清晰的任务指令和预定义的结构提高执行效率，同时确保输出符合特定的格式和风格要求
- 提升输出一致性
- 主要元素组合：风格元素 + 知识域元素 + 约束条件元素
- 次要元素组合：格式元素 + 质量控制元素
- 组合效果：通过统一的风格和专业领域知识确保输出的一致性，同时使用约束条件和质量控制维持标准
- 增强交互体验
- 主要元素组合：迭代指令元素 + 输出验证元素 + 质量控制元素
- 次要元素组合：任务指令元素 + 背景元素
- 组合效果：建立动态的交互模式，允许AI 进行自我验证和优化 ，同时根据任务和背景灵活调整输出
元素协同效应理论
提示词元素协同效应理论的核心观点包括：
互补增强：某些元素组合可以互相弥补不足，产生1+1>2的效果。
级联激活：一个元素的激活可能引发一系列相关元素的连锁反应，形成一个自我强化的正反馈循环。
冲突调和：看似矛盾的元素组合可能产生意想不到的积极效果。
涌现属性：某些元素组合可能产生单个元素所不具备的新特性。
提示词设计误区
缺乏迭代陷阱：期待一次性完美结果
陷阱症状
过度复杂的初始提示词
对初次输出结果不满意就放弃
缺乏对AI 输出的分析和反馈
应对策略
采用增量方法：从基础提示词开始，逐步添加细节和要求。
主动寻求反馈：要求AI 对其输出进行自我评估，并提供改进建议。
准备多轮对话：设计一系列后续问题，用于澄清和改进初始输出。
过度指令和模糊指令陷阱：当细节淹没重点或意图不明确
陷阱症状
提示词异常冗余或过于简短
AI 输出与期望严重不符
频繁需要澄清或重新解释需求
应对策略
平衡详细度：提供足够的上下文，但避免过多限制
明确关键点：突出最重要的2-3 个要求
使用结构化格式：采用清晰的结构来组织需求
提供示例：如果可能，给出期望输出的简短示例
假设偏见陷阱：当AI 只告诉你想听的
陷阱症状
提示词中包含明显立场或倾向
获得的信息总是支持特定观点
缺乏对立或不同观点的呈现
应对策略
自我审视：在设计提示词时，反思自己可能存在的偏见
使用中立语言：避免在提示词中包含偏见或预设立场
要求多角度分析：明确要求AI 提供不同的观点或论据
批判性思考：对AI 的输出保持警惕，交叉验证重要信息
幻觉生成陷阱：当AI 自信的胡说八道
陷阱症状
AI 提供的具体数据或事实无法验证
输出中包含看似专业但实际上不存在的术语或概念
对未来或不确定事件做出过于具体的预测
应对策略
明确不确定性：鼓励AI 在不明确时明确说明
事实核查提示：要求AI 区分已知事实和推测
多源验证：要求AI 从多个角度或来源验证信息
要求引用：明确要求AI 提供信息来源，便于验证
忽视伦理边界：低估AI 的伦理限制
陷阱症状
要求AI 生成有争议、不道德或非法内容
对AI 的拒绝或警告感到困惑或不满
尝试绕过AI 的安全机制
忽视AI 输出可能带来的伦理影响
AI 伦理考虑要点
隐私保护
公平性和非歧视
透明度和可解释性
社会影响评估
安全和滥用防范
应对策略
了解界限：熟悉AI 系统的基本伦理准则和限制
合法合规：确保你的请求符合法律和道德标准
伦理指南：在提示词中明确包含伦理考虑和指导原则
影响评估：要求AI 评估其建议或输出的潜在社会影响
提示词设计检查清单
目标明确性
信息充分性
结构合理性
语言中立性
伦理合规性
可验证性
迭代空间
输出格式
难度适中
多样性考虑
提示词设计策略进阶
挖掘反向思维：从非传统角度切入
设定逆向任务：提示语可以引导AI 从相反的角度处理问题，提供不同于传统生成的内容
挑战预设思维模式：通过打破任务的常规设定，促使AI 生成具有挑战性和创新性的内容
灵活运用任务开放性：给AI自由发挥的空间
设定基本框架，流出探索余地：提示词应提供一个结构化的框架，包含具体的生成目标，但不应过度限制表达方式或细节内容给AI足够的空间进行创造
多维度任务引导：通过引导AI 从多个角度看待问题，激发其对生成内容的多样化思考
参考文献
【DeepSeek】【清华大学】第一弹：DeepSeek从入门到精通.pdf