提示词工程解析-2

背景

之前的文章介绍了提示词该怎么去写？具体的系统提示词应该包含什么部分，这一期我们来讲一下提示词该怎么去写！AI的回复的效果更好！这也是我们上下文去管理的一个好的办法。

你的提⽰词，就是模型做预测的全部依据。 它设定了预测路径的起点和⽅向。写得越精确、信息越丰富、结构越清晰，模型⾛上⾼质量路径的概率就越⼤。写得越模糊，模型就越会滑向最泛化的统计均值，产出⼀段正确但毫⽆洞察⼒的废话。

我们提示词的骨架就主要是：

在什么背景下做（Context）、具体做什么（Task）、产出⻓什么样（Format）

Context:

这部分就是我们俗称的上下文工程的部分！

提供上下⽂就是在压缩模型的猜测空间。你交代的背景越多，它需要⾃⾏发挥的余地就越⼩，输出也就越精准。

要有意识地检查⼏个维度。你是谁或让 AI 扮演谁：⼀个"资深安全⼯程师"和⼀个"初级开发者"⾯对同⼀段代码，分析的视⻆和深度完全不同。受众是谁：同⼀份技术⽅案，写给⼯程师看和写给不懂技术的⾼管看，语⾔和侧重截然不同。为什么要做：⽬的决定取舍，"总结这份合同"有⼀百种总结法，"重点识别对我⽅不利的条款"则把模型的注意⼒锁定在你真正关⼼的地⽅。以及背景材料：项⽬⽂档、之前的对话、数据表格，⼿上有的、跟任务相关的信息都值得喂进去，这是抑制模型"编造"最直接的⼿段。

Task:

把"做什么"说到不能被误解

⽤动作明确的动词开头，然后拆分工作流，然后量化一切可以量化的东西，限制约束条件

Format：

在提⽰词⾥明确说你要什么格式。然后给出一段示例

Zero-Shot:

告诉它怎么做"升级为"展⽰给它看"

几条规则：

• 格式严格⼀致
• 质量更重要
• 示例有多种情况
• 有简单的判断标准

Role:

角色赋予很重要，职位越高越好，第一人称更好，用原型人物替代更好！