【人工智能】提示词设计原则:简洁性、明确性、具体性如何平衡?

提示词设计原则:简洁性、明确性、具体性如何平衡?

1. 提示词设计三大原则的核心内涵

1.1 简洁性

1.1.1 定义

用最少的文字传递核心信息,避免冗余和不必要的描述。比如 “写 3 个春天的成语” 比 “我想让你写出来 3 个和春天有关系的成语词语” 更简洁。

1.1.2 重要性

大模型处理简洁的提示词时,能更快抓住重点,减少理解偏差。同时,用户也能节省构思和输入的时间。

1.1.3 常见误区

把简洁等同于简略。简洁是去掉废话,而不是缺少关键信息。比如 “写文章” 就太简略,不算简洁。

1.2 明确性

1.2.1 定义

让大模型清楚知道要做什么,不产生歧义。提示词中的任务、要求等要清晰易懂,比如 “用说明文介绍电脑的组成部分”。

1.2.2 重要性

明确的提示词能让大模型的输出更贴合用户需求,减少反复修改的次数。如果提示词模糊,大模型可能会生成偏离预期的内容。

1.2.3 常见误区

使用模糊的词汇,比如 “大概”“差不多”“一些” 等。这些词会让大模型难以把握任务的具体范围。

1.3 具体性

1.3.1 定义

在提示词中加入细节信息,让任务更具象。比如 “写 3 个适合小学生的春天户外活动,每个活动说明玩法和注意事项”。

1.3.2 重要性

具体的提示词能引导大模型生成更详实、更有针对性的内容。尤其是在处理复杂任务时,细节能让大模型的输出更有价值。

1.3.3 常见误区

过度堆砌细节,导致提示词冗长。比如在提示词中加入和任务无关的背景故事,反而会干扰大模型的理解。

2. 单一原则过度使用的问题

2.1 过度追求简洁性

2.1.1 问题表现

提示词过于简短,缺少关键信息。比如 “写报告”,大模型不知道是写什么主题的报告,也不知道报告的格式和长度。

2.1.2 导致后果

大模型生成的内容范围宽泛,没有聚焦点,用户需要多次补充信息才能得到满意结果,反而降低了效率。

2.1.3 案例

用户输入:“介绍动物”。大模型可能会列举各种动物的基本信息,而用户其实只想了解 “家养宠物狗的饲养方法”,结果完全不符。

2.2 过度追求明确性

2.2.1 问题表现

反复强调任务的性质,却没有给出具体细节。比如 “写一篇明确的、没有歧义的、关于旅行的文章,一定要明确主题,明确风格”。

2.2.2 导致后果

提示词中充满了 “明确”“清楚” 等词汇,但大模型还是不知道具体要写什么内容,输出的文章可能依然空洞。

2.2.3 案例

用户输入:“写一篇明确的美食推荐,要明确推荐的菜品,明确推荐理由”。大模型可能会回复 “请你明确说明想了解哪个地区的美食”,因为提示词没有具体信息。

2.3 过度追求具体性

2.3.1 问题表现

提示词中加入大量细节,甚至包含重复的信息。比如 “写一个关于西红柿炒鸡蛋的做法,要写清楚用什么样的西红柿,最好是红色的、成熟的西红柿,还要写清楚用什么样的鸡蛋,新鲜的鸡蛋,不能是坏的鸡蛋,还要写清楚步骤,第一步怎么做,第二步怎么做……”

2.3.2 导致后果

大模型需要花费更多精力筛选有效信息,可能会忽略核心内容,甚至因为提示词过长而出现理解错误。

2.3.3 案例

用户输入一段包含 200 字细节的提示词,描述如何写一篇 50 字的短评。大模型生成的短评反而偏离了主题,因为被过多的细节干扰。

3. 三大原则的平衡方法

3.1 先明确核心任务,奠定平衡基础

3.1.1 操作步骤
  1. 用一句话写出最核心的任务,比如 “写一份周末家庭出游计划”。
  1. 检查这句话是否清晰,大模型能否理解基本任务。
  1. 以此为基础,再考虑添加细节和简化表达。
3.1.2 案例

核心任务:“推荐适合初学者的 3 款相机”。在此基础上,再考虑如何让提示词更简洁和具体。

3.2 用简洁的语言承载明确的任务

3.2.1 操作步骤
  1. 列出任务的关键要素:主题、类型、范围等。
  1. 用简单的词汇把这些要素组合起来,去掉不必要的修饰词。
  1. 确保组合后的句子能让大模型明确知道要做什么。
3.2.2 案例

关键要素:主题(职场沟通)、类型(技巧)、数量(5 个)。组合后:“写 5 个职场沟通技巧”。既简洁又明确。

3.3 在明确的框架内补充具体细节

3.3.1 操作步骤
  1. 确定明确的任务框架,比如 “写一篇关于夏季防暑的短文”。
  1. 思考框架内需要补充的具体信息,如 “适合老年人的防暑方法”“防暑的饮食建议” 等。
  1. 把具体信息有序地加入框架中,避免杂乱。
3.3.2 案例

框架:“介绍 3 种夏季水果”。补充细节后:“介绍 3 种适合夏天吃的低糖水果,每种说明口感和营养价值”。明确且具体。

3.4 删减冗余信息,保持整体简洁

3.4.1 操作步骤
  1. 写完提示词后,通读一遍,标记出重复或不必要的内容。
  1. 删掉标记的内容,检查是否影响任务的明确性和具体性。
  1. 重复以上步骤,直到提示词简洁且信息完整。
3.4.2 案例

原始提示词:“我想让你写 3 个适合孩子的游戏,孩子是小学生,大概 7-12 岁,这些游戏要适合在室内玩,因为外面可能下雨,每个游戏写清楚怎么玩,要写得具体一点”。删减后:“写 3 个适合 7-12 岁小学生的室内游戏,每个说明玩法”。更简洁,信息未丢失。

4. 不同场景下的平衡策略

4.1 简单任务场景(如生成短句、列举物品)

4.1.1 平衡重点

以简洁性和明确性为主,适当简化具体性。因为任务简单,不需要太多细节。

4.1.2 示例提示词

“列举 5 种常见的蔬菜”“写一句生日祝福语”。

4.1.3 设计思路

用简短的语言说清任务即可,不需要额外的细节。比如列举蔬菜,明确数量和类型后,大模型就能快速完成。

4.2 中等难度任务场景(如写短文、提建议)

4.2.1 平衡重点

三者均衡考虑,明确任务核心,加入必要细节,同时保持语言简洁。

4.2.1 示例提示词

“写一篇 200 字左右的短文,介绍秋天的公园景色,突出树叶的变化”“给刚入职的新人提 3 条工作建议,每条说明理由”。

4.2.3 设计思路

先确定任务的核心要求,如短文的主题和字数,建议的对象和数量。再加入关键细节,如 “树叶的变化”“说明理由”。最后用简洁的语言组织起来。

4.3 复杂任务场景(如写报告、设计方案)

4.3.1 平衡重点

以明确性和具体性为主,在保证信息完整的前提下追求简洁。复杂任务需要更多细节支撑,但也要避免冗长。

4.3.2 示例提示词

“写一份关于公司产品季度销售的分析报告,包含销售数据、同比变化、畅销产品原因分析,用图表形式展示数据,报告长度控制在 1000 字以内”。

4.3.3 设计思路

先搭建清晰的任务框架,如报告的组成部分。再填充每个部分的具体要求,如数据展示形式、字数限制。最后检查语言,去掉重复表述,确保简洁。

4.4 创意类任务场景(如写故事、编段子)

4.4.1 平衡重点

适当放宽明确性,保留一定的创作空间,同时保证简洁性和核心细节的具体性。创意任务需要灵活度,但不能让大模型完全偏离方向。

4.4.2 示例提示词

“写一个关于猫咪和老鼠成为朋友的短故事,故事要有一个意外的结尾,字数 500 字左右”。

4.4.3 设计思路

明确故事的核心要素,如主角、关系、结尾要求和字数。不需要规定太细的情节,给大模型留下创意空间,同时用简洁的语言表达。

5. 平衡原则的提示词设计步骤

5.1 步骤一:明确任务目标

5.1.1 操作方法

问自己三个问题:“我想让大模型做什么?”“这个任务的核心是什么?”“我希望得到什么样的结果?”

5.1.2 示例

任务目标:让大模型推荐适合家庭聚会的 3 道菜。核心是 “家庭聚会”“3 道菜”“推荐”。

5.2 步骤二:列出必要信息

5.2.1 操作方法

围绕任务目标,列出实现目标需要的关键信息,如对象、数量、格式、风格等。

5.2.2 示例

针对 “推荐适合家庭聚会的 3 道菜”,必要信息包括:家庭聚会(对象)、3 道(数量)、菜的做法简单(要求)、适合老人和孩子(人群)。

5.3 步骤三:组织语言,兼顾简洁

5.3.1 操作方法

把列出的必要信息用简单的语言组合起来,去掉重复和冗余的表达,确保句子通顺。

5.3.2 示例

组合后:“推荐 3 道适合家庭聚会的菜,要求做法简单,适合老人和孩子”。

5.4 步骤四:检查平衡度

5.4.1 操作方法
  • 检查简洁性:有没有可以删掉的废话?
  • 检查明确性:大模型能清楚知道要做什么吗?
  • 检查具体性:必要的细节是否都包含了?
5.4.2 调整方法

如果某一原则不足,就针对性补充。比如发现不够具体,就加入更多细节;如果太冗长,就删减不必要的信息。

6. 常见平衡问题及解决办法

6.1 问题一:提示词太简略,信息不明确

6.1.1 表现

提示词短,大模型无法理解具体任务,比如 “写攻略”。

6.1.2 解决办法

补充核心信息,明确任务的主题、类型等。修改为 “写一份北京 3 日游攻略,包含景点和美食推荐”。

6.2 问题二:提示词冗长,重点不突出

6.2.1 表现

提示词包含大量细节,但关键信息被淹没,比如前面提到的西红柿炒鸡蛋做法的冗长提示词。

6.2.2 解决办法

删减重复信息,提炼核心细节,用简洁的语言重新组织。修改为 “写西红柿炒鸡蛋的做法,说明食材选择和步骤”。

6.3 问题三:提示词明确但不具体,内容空洞

6.3.1 表现

知道要做什么类型的任务,但没有细节支撑,比如 “写一篇明确的学习方法文章”。

6.3.2 解决办法

加入具体的细节,如学习的对象、方法的数量、适用场景等。修改为 “写 3 个适合中学生的数学学习方法,每个说明具体操作步骤”。

6.4 问题四:提示词具体但不简洁,逻辑混乱

6.4.1 表现

细节多,但排列无序,语言啰嗦,比如 “我想让你写 3 个运动,这 3 个运动是适合早上做的,早上做运动对身体好,所以要推荐 3 个,每个运动说一下怎么做,需要什么工具”。

6.4.2 解决办法

梳理细节的逻辑,用简洁的语言按顺序表达。修改为 “推荐 3 个适合早上做的运动,每个说明做法和所需工具”。

7. 平衡原则的实践案例分析

7.1 案例一:写作类任务

7.1.1 任务需求

让大模型写一篇关于 “垃圾分类” 的宣传短文,适合贴在小区公告栏。

7.1.2 提示词设计过程
  1. 明确任务目标:写垃圾分类宣传短文,用于小区公告栏。
  1. 列出必要信息:主题(垃圾分类)、用途(小区公告栏)、风格(通俗易懂、口语化)、内容(分类方法、好处)、字数(300 字左右)。
  1. 组织语言:“写一篇 300 字左右的垃圾分类宣传短文,贴在小区公告栏,内容包括分类方法和好处,语言通俗易懂”。
  1. 检查平衡度:简洁(没有废话)、明确(知道是宣传短文及用途)、具体(有内容和风格要求),三者平衡。
7.1.3 效果分析

大模型生成的短文符合小区公告栏的场景,语言简单,包含了分类方法和好处,完全贴合需求。

7.2 案例二:编程类任务

7.2.1 任务需求

让大模型用 Python 写一个计算 1 到 100 之和的程序,并加入注释。

7.2.2 提示词设计过程
  1. 明确任务目标:用 Python 写计算 1 到 100 之和的程序,加注释。
  1. 列出必要信息:编程语言(Python)、功能(计算 1 到 100 之和)、要求(加注释)。
  1. 组织语言:“用 Python 写一个计算 1 到 100 之和的程序,给代码加上注释”。
  1. 检查平衡度:简洁(语言简短)、明确(知道编程任务和语言)、具体(有功能和注释要求),三者平衡。
7.2.3 效果分析

大模型生成的代码能正确计算结果,并且有清晰的注释,满足任务需求。

7.3 案例三:学习类任务

7.3.1 任务需求

让大模型解释 “光合作用” 的原理,适合初中生理解。

7.3.2 提示词设计过程
  1. 明确任务目标:解释光合作用原理,适合初中生。
  1. 列出必要信息:概念(光合作用)、对象(初中生)、要求(通俗易懂、避免复杂术语)。
  1. 组织语言:“用通俗易懂的语言解释光合作用的原理,适合初中生理解,避免使用复杂术语”。
  1. 检查平衡度:简洁(表达直接)、明确(知道解释的概念和对象)、具体(有语言和术语要求),三者平衡。
7.3.3 效果分析

大模型的解释没有使用专业术语,用简单的例子说明原理,初中生能轻松理解。

8. 提升平衡能力的训练方法

8.1 模仿优秀提示词

8.1.1 方法步骤
  1. 收集各领域的优秀提示词,分析其中如何体现简洁性、明确性和具体性。
  1. 模仿这些提示词的结构和语言风格,改写为自己的任务。
  1. 对比自己写的和原版的差异,找出改进点。
8.1.2 示例

优秀提示词:“推荐 5 本适合小学生的科幻小说,每本说明推荐理由和适合的年龄段”。改写任务:推荐 5 本适合高中生的历史书籍。改写后:“推荐 5 本适合高中生的历史书籍,每本说明推荐理由和主要内容”。

8.2 提示词修改练习

8.2.1 方法步骤
  1. 自己写一个提示词,输入大模型,查看输出结果。
  1. 分析结果是否符合预期,找出提示词在平衡三原则上的问题。
  1. 针对性修改提示词,再次测试,对比两次结果的差异。
8.2.2 示例

第一次提示词:“写点关于运动的东西”。结果太宽泛。修改后:“写 3 种适合办公室的简单运动,每种说明做法和好处”。结果更具体,符合预期。

8.3 多场景练习

8.3.1 方法步骤
  1. 选择不同的任务场景,如写作、编程、推荐等

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