LLM：大语言模型的提示词

提示词（Prompt） 是用户输入给大语言模型（LLM）的一段文本，用于引导模型生成预期的回答或完成特定任务。可以将其类比为“给AI的指令”，它的设计和质量直接影响模型的输出效果。

提示词

提示词（Prompt） 是用户输入给大语言模型（LLM）的一段文本，用于引导模型生成预期的回答或完成特定任务。可以将其类比为“给AI的指令”，它的设计和质量直接影响模型的输出效果。

提示词是用户与LLM交互的核心工具，其本质是通过结构化语言引导模型的注意力与推理逻辑。

掌握设计原则和策略后，可以显著提升模型在复杂任务（如代码生成、数据分析、创意写作）中的表现。实际应用中，建议结合具体场景进行多轮调试，并利用模板工具（如LangChain）提高效率。

提示词的作用

引导模型行为

提示词通过明确任务目标、示例或格式要求，告诉模型“需要做什么”以及“如何做”。例如：

• 模糊提示：“写一段关于狗的文字。” → 模型可能生成笼统的描述。
• 明确提示：“以科普风格写一段关于狗如何帮助人类进行搜救工作的文字，要求包含3个具体例子。” → 模型输出更精准。

控制输出风格与格式

通过提示词指定生成内容的格式（如JSON、列表、对话）、语气（专业、幽默）或角色（如教师、程序员）。例如：

你是一个经验丰富的厨师，请用分步骤的列表形式解释如何制作蛋炒饭。

激发模型的推理能力

复杂的提示词可以引导模型进行多步骤推理（如数学解题、逻辑分析）。例如：

已知：所有猫都喜欢吃鱼。咪咪是一只猫。问：咪咪喜欢吃什么？请逐步推理。

减少偏差与错误

通过约束性提示词限制模型输出范围，避免生成无关或有害内容。例如：

仅用中文回答，且答案不超过100字。

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设计有效的提示词

核心原则

• 明确性：避免模糊描述，清晰说明任务目标。
• 结构化：分步骤、分角色或添加示例。
• 上下文补充：提供必要背景信息。
• 限制条件：指定格式、长度、语言等。

常用设计策略

策略	说明	示例
角色扮演	为模型指定特定身份 （如专家、助手）	“你是一位资深律师，请解释《民法典》中 关于合同解除的条款。”
示例引导	提供输入-输出示例 （Few-shot Learning）	“将英文翻译为中文： 输入：Hello → 输出：你好 输入：Goodbye → 输出：再见 输入：Thank you → 输出：”
分步思考	要求模型逐步推理 （Chain-of-Thought）	“解方程 2x + 5 = 15。请先列出步骤，再给出答案。”
模板化指令	使用固定格式 （如JSON、列表、对话）	“生成5个关于人工智能的论文标题，用Markdown列表展示。”
条件约束	限制输出范围 （如语言、长度、禁止内容）	“用一句话回答，且不要提及政治。”

实际应用示例

• 场景1：技术问答

  你是一位Python工程师，请解释什么是装饰器（Decorator），并给出一个代码示例。要求示例包含函数计时功能。

  输出：模型会提供装饰器的定义，并生成一个带有@timer装饰器的示例代码。

• 场景2：创意写作

  以科幻小说的风格，写一个关于人类首次接触外星文明的短篇开头。要求包含环境描写和对话，语言生动。

  输出：模型生成包含场景和角色互动的故事开头。

• 场景3：数据分析

  以下是某公司2023年季度销售额数据（单位：万元）：
  Q1: 120, Q2: 150, Q3: 180, Q4: 200
  请分析增长趋势，计算环比增长率，并用表格展示结果。

  输出：模型生成带计算过程的表格和分析结论。

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常见错误与优化建议

问题	错误示例	优化方法
指令模糊	“写一些关于AI的东西。”	明确任务：“写一篇对比机器学习和深度学习的科普文章。”
缺乏约束	生成内容过长或偏离主题	添加限制：“用3句话总结量子计算的核心原理。”
忽略上下文	未提供必要背景导致回答不准确	补充信息：“在自然语言处理领域，BERT模型……”
复杂度过高	同时要求多种格式和任务	拆分任务，分步骤提示

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提示词工程（Prompt Engineering）

提示词工程是优化LLM输出的关键技术，核心是通过迭代实验改进提示词设计。例如：

• 实验方法：对同一任务尝试不同提示词，对比输出效果。
• 工具辅助：使用LangChain等框架管理模板（如用户之前问题中的FewShotPromptTemplate）。
• 结合模型特性：针对不同模型（如GPT-4、Claude）调整提示风格。

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