大模型-提示词（Prompt）最佳实践

所谓提示词工程（Prompt Engineering）就是研究如何构建和调整提示词，从而让大语言模型实现各种符合用户预期的任务的过程。就像跟AI沟通的艺术，为了让像DeepSeek这样的大语言模型更好地理解你的需求，你需要清晰地描述你的需求，提供必要的背景信息，明确告诉AI你想让它做什么。就像跟人沟通一样，你需要不断调整你的表达方式，直到AI理解你的意思，并给出你想要的答案。为了引导大模型按照我们

穷日益坚

342人浏览 · 2025-04-02 11:46:26

穷日益坚 · 2025-04-02 11:46:26 发布

1、提示词工程

1.1 什么是提示词工程？

所谓提示词工程（Prompt Engineering）就是研究如何构建和调整提示词，从而让大语言模型实现各种符合用户预期的任务的过程。就像跟AI沟通的艺术，为了让像DeepSeek这样的大语言模型更好地理解你的需求，你需要清晰地描述你的需求，提供必要的背景信息，明确告诉AI你想让它做什么。就像跟人沟通一样，你需要不断调整你的表达方式，直到AI理解你的意思，并给出你想要的答案。

为了引导大模型按照我们预想的要求来完成各项任务，作为使用者，我们需要不断调整提示词，构建有效的提示词，从而不断地提升大模型的表现。接下来我们来进行一番实践。

2、设计和优化 Prompt

2.1 设计 Prompt

在工作中想象一下，如果领导在给你指派工作任务时，只说了一句话来描述需求，你的任务完成效果可能很难达到领导的预期。但如果你提供了明确的目标、建议的思考方向和执行策略等更多参考信息，他更有可能以高标准完成任务。

在使用 LLM 也一样，你的任务描述（Prompt）越清晰、具体、没有歧义，LLM 的表现越能符合您的期望。在上一节的学习中，我们学习了提示词技巧，通过直接提问，增加示例、分配角色、限定输出风格和格式，以及拆解复杂任务等技巧。你需要通过灵活运用这些技巧去设计清晰明确的提示词。

2.2 使用 Prompt 框架优化提示词

为了用户系统化地向 LLM 提供明确背景和目标，这里推荐使用 Prompt 框架规范化你的提示词。该框架用于帮助你方便、快速地设计 Prompt 结构。该模板充分考虑了会影响 LLM 输出有效性和相关性的各个方面，能显著提升LLM模型表现。

通常Prompt 框架的主要组成为：

背景：介绍与任务紧密相关的背景信息。这一环节有助于LLM深入理解讨论的具体环境，从而保证其生成内容与话题高度相关。

目标：首先明确指出你期望LLM完成的具体任务。通过设定清晰、精确的目标指令，可引导LLM聚焦于实现既定任务，提升输出的有效性。

风格：指定你希望 LLM 输出的写作风格，可以是某个具体名人、具体流派或者某类专家的写作风格。

语气：定义输出内容应有的语气，比如正式、诙谐、温馨、关怀等，以便适应不同的使用场景和使用目的。

受众：明确指出内容面向的读者群体，无论是专业人士、入门学习者还是儿童等，这样LLM就能调整语言和内容深度，使之更加贴合受众需求。

输出：规定输出内容的具体形式，确保LLM提供的成果能直接满足后续应用的需求，比如表格、列表、JSON数据格式、专业分析报告等形式。

未使用 Prompt 框架

使用 Prompt 框架

Prompt

我想推广公司的新产品。我的公司名为比亚迪，新产品名为 BYD Mate70，是一款轻薄便携的手机。帮我创建一条微博帖子，简洁而深具影响力。

#背景#

我想为公司的新产品做广告。我公司的名字叫比亚迪，产品叫 BYD Mate70，是一款轻薄便携的手机。

#目的#

为我创建一个微博帖子（限制：500字），旨在让人们有兴趣点击产品链接购买。

#风格#

遵循小米等成功公司为类似产品做广告的写作风格。

#语气#

有说服力

#受众#

我公司在微博上的受众通常是年轻一辈人。定制你的帖子，保证喜欢数码产品的人能快速关注到你的帖子。

#输出#

微博上的帖子，简洁而有影响力。

输出

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在缺乏系统化提示框架的情况下，LLM生成内容虽具备基础可用性，但存在输出泛化、细节颗粒度不足及用户群体适配性薄弱等问题。当引入结构化提示框架时，其内置的维度触发机制（如受众画像识别、情感张力参数、风格光谱校准）不仅补全了常规需求盲区，更通过年轻化语境建模与动态语言强化算法，使生成内容在目标群体共鸣度、信息承载密度及表达感染力三个维度实现系统性提升。

说明：Prompt 框架在实践中有非常多的种类，你可以根据你的任务需求增减其结构组成。

提示词框架说明：

框架名称	说明	示例
ICIO	Intruction（指令）：告诉它需要完成什么任务。 Context（背景）：提供任务的背景信息，帮助AI理解任务的上下文和环境。 Input Data（输入数据）：指明AI在执行任务时需要考虑的数据或信息。 Output Indicator（输出指示器）：定义期望的输出结果，包括格式、内容和质量标准。	Intruction（指令）：请写一篇关于可持续能源的博客文章，长度大约为1000字，适合中级读者。 Context（背景）：当前全球正面临能源危机，人们对环境友好型能源解决方案的兴趣日益增加。文章应该涵盖可持续能源的基本概念、主要类型以及它们如何帮助减少碳足迹。 Input Data（输入数据）：请考虑以下数据点：太阳能和风能的最新发展、政府对可持续能源项目的支持、以及可持续能源对减少温室气体排放的潜在影响。 Output Indicator（输出指示器）：文章应该结构清晰，包含引言、主体和结论。使用易于理解的语言，避免过多的技术术语。确保文章包含事实性数据和引用，以增强说服力。
CRISPE	Capacity and Role（角色）：明确AI在交互中应扮演的角色，如教育者、翻译者或顾问。 Insight（背景）：提供角色扮演的背景信息，帮助AI理解其在特定情境下的作用。 Statement （任务）：直接说明AI需要执行的任务，确保其理解并执行用户的请求。 Personality （格式）：设定AI回复的风格和格式，使其更符合用户的期望和场景需求。 Experiment （实验）：如果需要，可以要求AI提供多个示例，以供用户选择最佳回复。	Capacity and Role（角色）：你是一位专业的谈判顾问，帮助公司在不超出预算的情况下吸引候选人。 Insight（背景）：候选人目前有其他工作机会，他们期望获得更高的薪资。然而，我们公司有固定的薪资预算，但可以提供其他福利，如灵活的工作时间、股票期权和职业发展机会。 Statement（任务）：你需要模拟一次谈判对话，候选人试图争取更高的薪资，而你则需要展示公司提供的其他福利来吸引他们。 Personality（格式）：在谈判中，你应该表现出专业和坚定的态度，同时也要展现出理解和体贴，以便更好地与候选人沟通。 Experiment（实验）：生成两种不同版本的谈判对话，一种是更注重理性分析和数据支持的版本，另一种则是更注重情感联系和个人发展的版本。
RASCEF	Role（角色）：定义AI在交互中所扮演的角色，如电子邮件营销人员、项目经理等。 Action（行动）：明确AI需要执行的具体行动，如编写项目计划或回答客户咨询。 Script（步骤）：提供AI完成任务时应遵循的步骤，确保任务的有序进行 Content（上下文）：提供背景信息或情境，帮助AI理解任务的背景和环境。 Example（示例）：通过具体实例展示期望的语气和风格，帮助A更好地模仿和理解。 Format（格式）：设定AI输出的格式，如段落、列表或对话，以适应不同的沟通需求。	Role（角色）：你是一位市场战略家，负责制定全面的上市计划。 Action（行动）：你需要开发一个包括市场分析、目标人群和促销活动的策略。 Script（步骤）：从市场研究开始。确定关键受众细分。选择营销渠道。规划活动的不同阶段。 Content（上下文） : 提供背景信息或情境，帮助AI理解任务的背景和环境。示例：“产品是一款旨在提高家庭安全的技术创新产品。 Example（示例）：参考科技领域成功的上市案例以获得灵感。 Format（格式）：以结构化的文档形式呈现策略，每个关键领域都有相应的部分。