在人工智能时代，特别是随着大型语言模型(LLM)如ChatGPT、Claude等的普及，编写高质量的Prompt(提示词)已成为一项关键技能。一个好的Prompt可以显著提高AI输出的质量和相关性，而一个糟糕的Prompt可能导致无用甚至误导性的结果。本文将带你深入了解Prompt编写的艺术与科学。

什么是Prompt？

Prompt是与AI模型交互时输入的指令或问题，它告诉AI你希望它做什么。可以把Prompt想象成给AI下达的任务书——任务书越清晰明确，AI完成得就越好。

基础Prompt编写原则

其实就是和人对话一样，只是大部分时候和人对话时已经知道了对方的身份，对话的目的是什么。需要弄清推理模型和通用模型在Prompt上的区别。
RTGO版本

角色：给Al定义一个最匹配任务的角色，比如：【你是一位软件工程师】
任务：明确告诉模型需要完成的任务或目标
目标：期望达成什么目标效果
要求：字数要求、段落结构、输出格式等

扩展版：

角色：给Al定义一个最匹配任务的角色，比如：【你是一位软件工程师】
指示：明确告诉模型需要完成的任务或目标

上下文：给出与任务相关的其它背景信息（尤其在多轮交互中）
示例：必要时给出举例，实践证明其对输出正确性有很大帮助

输入：任务的输入信息，在提示词中明确的标识出输入
输出：输出的格式描述，以便后继模块自动解析模型的输出结果

1. 明确具体

不好的例子：“告诉我关于历史的事情”

好的例子：“请用简洁的语言概括第二次世界大战的主要原因，列出3-5个关键点”

2. 提供上下文

不好的例子：“解释一下量子力学”

好的例子：“假设读者是高中毕业生，用通俗易懂的方式解释量子力学的基本概念，包括波粒二象性和测不准原理”

3. 指定格式

不好的例子：“给我一些创业点子”

好的例子：“请提供5个科技领域的创业点子，每个点子包含：1)点子名称 2)目标市场 3)简要描述(不超过50字) 4)潜在挑战”

进阶Prompt技巧

1. 角色扮演法

让AI扮演特定角色可以显著提高回答质量：

“假设你是一位有20年经验的软件架构师，请分析微服务架构的优缺点，并给出何时应该选择微服务而非单体架构的建议”

2. 分步思考法

对于复杂问题，引导AI分步思考：

"请按以下步骤分析这个问题：

1. 识别核心问题
2. 列出可能的解决方案
3. 评估每个方案的优缺点
4. 给出最终建议

问题是：小型企业如何有效进行数字化转型？"

3. 示例引导法

提供输入输出的示例：

"请将以下技术术语转换为通俗易懂的解释：

输入：机器学习
输出：让计算机通过大量数据自动学习和改进的技术，就像教孩子通过例子学习一样

现在请转换以下术语：区块链"

专业级Prompt设计

1. 系统级Prompt

对于需要长期交互的场景，可以设计系统级Prompt：

"你是一位专业的商业顾问，擅长市场营销和品牌策略。你的回答应该：

• 保持专业但友好的语气
• 提供数据支持的见解
• 给出可操作的建议
• 当信息不足时主动询问澄清问题
• 避免过度技术性语言

现在，请帮助我分析我的有机食品电商业务的增长策略。"

2. 多模态Prompt

对于支持多模态的AI，可以结合文本和图像：

“根据以下图片中的建筑设计，撰写一份300字的分析报告，重点评估其可持续性特征和美学价值。[图片]”

3. 迭代优化法

Prompt编写是一个迭代过程。根据AI的响应不断调整你的Prompt：

第一版：“写一篇关于人工智能的文章”
→ 输出太宽泛

第二版：“写一篇1500字的技术文章，介绍深度学习在医疗影像分析中的应用，包括3个真实案例”
→ 更好，但可以更具体

第三版：“为医疗行业专业人士撰写一篇1500字的深度文章，介绍过去5年深度学习在CT扫描分析中的突破性进展，重点讨论卷积神经网络的应用，包含3个具体研究案例，并附上参考文献”

常见错误与避免方法

1. 过于模糊：避免"说点什么关于…"这样的Prompt
2. 假设过多：不要假设AI知道你的背景或特定上下文
3. 一次问太多：将复杂问题分解为多个小问题
4. 忽略格式要求：明确指定你希望的输出格式
5. 缺乏约束：对长度、风格、角度等设置适当限制

Prompt工程工具与资源

1. Prompt库：如PromptBase、Awesome ChatGPT Prompts
2. 可视化工具：如Promptfoo用于测试和比较Prompt效果
3. 浏览器插件：可保存和优化常用Prompt
4. 社区论坛：如OpenAI论坛、Reddit的r/PromptEngineering

未来展望

随着AI技术的发展，Prompt编写将变得更加重要。我们可能会看到：

• 更智能的Prompt自动优化工具
• 多模态Prompt的标准化
• 针对特定领域的Prompt模板库
• Prompt效果的量化评估方法

高阶知识

1. 开头和结尾的内容更敏感
   当关键信息出现在Prompt的开头和结尾时，模型生成内容的质量和准确性通常最高。例如，在角色定义任务中，将角色描述放在Prompt开头能显著提高回答的相关性，因为"你是一个XXX"这样的模式在训练数据中非常常见，模型对这一提示模式形成了强关联。
   基于这一特性，提示工程的最佳实践是将最关键的信息（如角色定义、核心任务）放在Prompt的开头，将输出格式要求和行动指令放在结尾部分。例如，当需要模型逐步思考时，在结尾明确添加"请一步一步地思考"会比放在中间更有效
   原因：注意力机制的影响：从技术原理看，这与Transformer架构的自注意力机制有关。开头Token往往获得更多的注意力权重，因为后续Token会以这些初始Token为上下文参考；而结尾Token由于近因效应(Recency Effect)，也更容易被模型记住并影响下一个Token的预测。
2. 结构化Markdown/XML

• Markdown
  Markdown是一种轻量级的标记语言，由John Gruber于2004年创建，旨在让人们"使用易读易写的纯文本格式编写文档，然后转换成有效的HTML"。
  优点：结构化表达、可读性强、通用性高​、轻量级​
  缺点：语义约束弱、层级易混淆、顺序控制差、表格问题
• XML
  XML（可扩展标记语言）作为一种结构化数据表示方式，具有严格的语义约束和丰富的表达能力。它通过标签和属性来定义数据的结构和内容，使得信息传递更加精确和清晰。
  优点：精确语义、复杂逻辑支持、防注入设计、验证机制、兼容性强
  缺点：编写复杂、冗长度高、灵活性低、推理受限
• 结论：非正式的对话交流直接输入，技术文档编写、博客创作等采用Markdown，复杂流程操作用XML

3. Few-shot 示例的作用
   加入少量示例（few-shot exemplars）可以显著降低模型的提示敏感性。这是因为 Few-shot 示例为模型提供了明确的上下文和参考，从而减少了对提示变体的依赖和不确定性。在技术上，这些示例通过增加输入的丰富性，使得模型能够更好地捕捉不同提示间的共性特征，进而提升对提示变化的鲁棒性。即便只加入一个示例，也能显著提升模型对提示变化的鲁棒性。
4. 敏感性的度量与优化
   出现问题：几乎完全等价的表达，可能导致模型生成显著不同的答案
   POSIX指标：印度理工学院团队提出的PrOmpt Sensitivity IndeX(POSIX)，是首个能够全面衡量 LLM 对提示词变化敏感程度的指标体系。从响应多样性、分布熵、语义连贯性和置信度方差四个维度衡量敏感性。

结语

编写高效的Prompt是一项可以通过练习不断提升的技能。记住，好的Prompt就像好的问题一样，已经包含了答案的种子。通过本文介绍的原则和技巧，你现在已经具备了编写专业级Prompt的基础知识。实践是提高的关键，所以不妨现在就尝试为你的下一个AI交互设计一个精心构思的Prompt吧！