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對當下各家的大模型產品而言，決定對話質量的，除了大模型本身的能力差異，就在于用戶的提示詞技巧。好的技巧能給到更高質量的回答。這篇文章，我們就來學習一下提高提示詞質量的技巧和方法。

在數字時代，AI技術的迅猛發展已經深入到我們的日常生活中。無論是智能助手、聊天機器人，還是各種自動化服務，AI都在扮演著重要角色。然而，如何讓AI更好地理解并回答我們的提問，提示詞的編寫至關重要。

本文將帶你深入探討AI提示詞寫作的技巧，讓你輕松獲得理想的回答。

一、AI對話的原理

要寫好提示詞，首先要理解AI生成文本的基本原理。這部分內容看似復雜，但其實深入淺出地理解后，就能掌握與AI對話的訣竅。

AI生成文本依賴于語言模型，這些模型通過大量的文本數據進行訓練，學習語言的結構和模式。常見的AI語言模型如GPT（Generative Pre-trained Transformer），它通過對海量數據的分析，學會了如何在不同語境下生成連貫和有意義的文本。

AI并不像人類那樣擁有自主的常識和生活經驗，它依賴于提示詞提供的上下文信息。這意味著，提示詞越清晰、越具體，AI越能理解你的意圖。

當用戶輸入提示詞后，AI會通過以下步驟生成回答：

1. 解析提示詞：AI首先會解析輸入的提示詞，提取關鍵詞和語境。
2. 檢索知識庫：根據解析結果，從訓練數據中檢索相關信息。
3. 生成文本：結合上下文和檢索到的信息，生成連貫的回答。

每一步都依賴于提示詞的質量。如果提示詞模糊或缺乏具體性，AI的解析和檢索過程就會受到影響，最終生成的回答也可能不盡如人意。

二、提示詞的概念和分類

提示詞是用戶向AI輸入的指令或問題，用來引導AI生成相應的回答。提示詞可以分為系統提示和用戶提示兩大類。理解這兩者的區別有助于更有效地引導AI生成所需的回答。

系統提示：AI模型內部使用的提示，通常用于指導模型如何執行特定任務。這些提示通常由AI開發者或工程師預先設計，用來規范和優化AI的工作方式。特點如下：

• 預定義：系統提示通常在模型訓練或部署時就已經設定好，用戶無法直接修改。
• 廣泛適用：這些提示適用于多種任務，幫助AI在不同場景下保持一致的表現。
• 行為規范：系統提示可以設定AI的語氣、風格和具體行為規范，確保輸出的穩定性和質量。

比如說：

1. 指示模型如何回答問題：”在回答用戶問題時，請保持專業和禮貌的語氣，并提供盡可能詳細的信息。”
2. 設定輸出格式： “生成的回答應包含以下結構：引言、主要內容和總結。”

這種系統提示可以確保AI在不同用戶交互中保持一致的語氣和結構，提升用戶體驗。
用戶提示：由終端用戶輸入的具體指令或問題，用來引導AI生成特定的回答。用戶提示的靈活性和多樣性，使得它們能夠針對具體需求進行定制。特點如下：

• 靈活多變：用戶可以根據具體需求和場景隨時修改提示詞。
• 具體性強：用戶提示通常針對特定問題或任務，提供詳細的背景信息和要求。
• 直接交互：用戶提示是用戶與AI互動的直接方式，決定了AI生成內容的具體方向和質量。

比如說：

• 詢問具體信息：”你能詳細介紹一下人工智能在醫療領域的應用嗎？”
• 要求特定格式：”請用500字解釋氣候變化的原因、影響和應對措施。”

通過用戶提示，用戶可以精準地控制AI的輸出，使其更符合個人需求和特定情境。

三、提示詞的原則

一個好的提示詞能夠：明確AI的任務、提供必要的背景信息、限定回答的范圍和深度。
好的提示詞應遵循以下原則：

• 明確性：提示詞應清晰明確，避免模糊不清的問題。
• 簡潔性：盡量保持提示詞簡潔明了，避免過于復雜的句子結構。
• 具體性：提供具體的背景信息和期望的回答方向，減少歧義。
• 連貫性：在多輪對話中，提示詞應保持前后一致，確保對話連貫性。

四、提示詞框架推薦

了解了好的提示詞原則后，我們來看看一些常用的提示詞框架。這些框架不僅能幫助我們更好地組織和表達需求，還能大大提高AI生成的內容質量。

1. ICIO 框架

ICIO框架指的是：Instruction（指令）+Context（背景信息）+Input Data（輸入數據)+Output Indicator（輸出引導）。

• Instruction（指令）：框架的核心，用于明確AI需執行的任務。編寫指令時，應簡明扼要，確保AI可準確把握任務目標及要求。
• Context（背景信息）：包括任務背景、目的、受眾、范圍、扮演角色等等，有助于AI理解任務并生成響應。
• Input Data（輸入數據)：告知模型需要處理的數據，非必需，若任務無需特定的輸入數據，則可省略。
• Output Indicator（輸出引導）：告知模型輸出結果的類型或風格等，如指定所需語氣（正式、隨意、信息性、說服性等）、定義格式或結構（如論文、要點、大綱、對話）、指定約束條件（如字數或字符數限制）、要求包含引用或來源以支持信息等。

2. CO-STAR框架

CO-STAR框架指的是：Context（上下文）、Objective（目標）、Style（風格）、Tone（語氣）、Audience（受眾）、Response（回復）。

• Context（上下文）：提供任務的上下文信息，有助于LLM了解正在討論的具體情景，確保其答復具有相關性。
• Objective（目標）：明確你希望LLM執行的任務是什么，有助于LLM把回答的重點放在實現這一具體目標上。
• Style（風格）：表明你希望LLM使用的寫作風格，可以是魯迅、余華等某個名人的寫作風格，也可以是某個行業的某個專家，如商業分析專家或首席執行官。
• Tone（語氣）：確定回復的態度，可確保LLM的回復與所需的情感或情緒背景符合，如正式的、幽默的、具有說服力的等。
• Audience（受眾）：確定回復的對象，根據受眾（如初學者、兒童等）量身定制LLM的回復，確保其在所需的語境中是恰當的、可以理解的。
• Response（回復）：明確回復格式，確保LLM按照下游任務所需的準確格式輸出。例如，列表、JSON、專業報告等。

3. CRISPE框架

CRISPE框架指的是Capacity（能力）、Role（角色）、Insight（見解）、Statement（聲明）、Personality（個性）和Experiment（實驗）。

• Capacity and Role（能力和角色）：指示 LLM 應扮演什么角色，具備什么能力。
• Insight（見解）：提供你請求的背后見解、背景和上下文。
• Statement（聲明 ）：你要求 LLM 做什么。
• Personality（個性）：你希望 LLM 以何種風格、個性或方式回應。
• Experiment（實驗）：請求 LLM 為你回復多個示例。

五、提示詞實操技巧

那么，我們在實操過程中，有哪些技巧可以幫助我們獲得AI更好的回答呢？一起往下看~

1. 結構化提示詞

提示詞的結構完整性極大地影響模型回答的質量。一個結構化的提示詞應包括以下要素：角色、背景、目標、技能、約束、工作流、輸出要求、示例和初始化等。參考前述的框架（如ICIO、CO-STAR、CRISPE），可以確保提示詞覆蓋所有必要的信息。

2. 加分隔符

在提示詞中合理添加分隔符（如“`），可以準確區分指令和待處理的內容，避免模型解讀提示詞時出現困擾。

3. 提供示例

通過例子可以幫助AI更好地理解用戶的意圖，避免歧義，以更精確地控制模型的輸出。

4. 根據回答不斷調整要求

在AI生成初步結果后，可以根據需要進行調整和優化。通過反饋引導和規范模型的輸出，以更好地符合預期。

5. 分步驟提示

指導模型一步步輸出信息，確保模型與你的意圖匹配。分步驟提示可以使復雜任務更易于管理。

6. 檢查用戶輸入信息完整性

在提示詞中設定必須給出的一些關鍵信息，如果用戶沒有提供，模型可以主動詢問補充完整。

7. 讓AI幫你優化提示詞

可以請求AI幫助我們優化提示詞，使其更簡潔和有效。kimi+有提示詞專家助手，coze也有自動優化提示詞的功能。

通過這些實操技巧，你可以大大提升與AI模型互動的效果，生成更精準和符合需求的內容。每個技巧都有其獨特的應用場景，結合實際案例進行操作，會讓提示詞更加有針對性和實用性。