随着 ChatGPT 的出现，AI 成为新的焦点，有人说过“未来 50%的工作将是提示词工作”，目前很多公司也在开始招聘 Prompt 提示词工程师。Prompt（提示词）成为了连接创意与技术的桥梁，它不仅是简单的指令，更是激发 AI 潜能的关键。从文章编写到艺术创作，从文本摘要到语言润色，Prompt 的恰当使用能够极大地提升输出的质量与效率。本文将探讨如何编写高效、精准的 Prompt 提示词，最后通过应用场景来具体分析……

Prompt 提示词需要一定技巧

在51job招聘网站搜索Prompt 工程师可以看到，不少公司都有招聘职位，里面还有包括如字节跳动等大型公司，由此可见 Prompt 提示词对用好大模型起到关键作用。

目前像市面上有不少免费的大模型（包括前文我们自己笔记本电脑上也部署了 Llama 3 大模型），在使用这些大模型过程中经常遇到一下问题：

大模型的输出并不能准确输出期望内容大模型不能很好地理解我的提示词，甚至答非所问大模型基于我的提示词不能给出准确的输出不断优化了我的提示词，但是效果仍不理想……

Prompt 提示词原则和技巧

Prompt 提示词基本原则包括：清晰具体、重点明确、充分详尽、避免歧义等。

这些原则其实比较容易理解：我们把大模型想象成一位无所不能无所不知且不知疲惫的大师，我们希望这位大师尽可能的满足我们的需求，我们首先要做到是不是把我们的需求清晰具体、充分明确、准确无歧义地告诉这位大师呢？更何况这位大师还是一个程序呢！

编写 Prompt 提示也有一些常见的技巧，这些技巧包括：结构化、加分隔符、加示例、加要求等。如果我们在使用大模型时遇到上面提到问题，不妨按照这些技巧优化一下 Prompt 提示词，如果能熟练掌握并灵活运用这些技巧，驾驭大模型的能力能够有很大提升。

Prompt 技巧一：结构化

要做到完全结构化其实很难也很累，一般来说，越是复杂的任务提示词需要越详细，越是简单的任务可以越简单（想象一下，你希望大师满足你的需求，需求越复杂是不是得给大师足够的信息才行）。

其实 Prompt 提示词的内容就是通过文字将模型要做的事情交代清楚，“结构化”表达相信大家都学过或者看过，想要模型更好地理解我们的意图，就需要将提示词“结构化”，总结下来包括以下四部分：

概述：在什么背景下，要做一件什么事；可以指明用户或 AI 的角色是什么。过程：承担什么样的智能，满足什么样的规则，按照什么样的流程。依赖：使用什么样的工具，用到哪些知识，处理哪些素材？控制：对模型的处理过程有哪些要求，包括正向和负向的要求。

Prompt 技巧二：加分割符

严格意义上来说，加分隔符也是结构化的一种表述方式，在提示词中合理添加分隔符，可以准确区分指令和待处理的内容，避免模型解读提示词时出现困扰。

常见的分隔符包括： : 。 ```、— 、=== 等

Prompt 技巧三：加示例

有时候，为了让模型更好地理解你的意图避免歧义，可以更精确地控制模型的输出，需要在提示词中给出一些示例：

用Java语言写一个正则表达式，匹配的规则如下：数字或下划线@some.com，并且不能以数字和下划线开头。

正确示例：a123@some.com、b_123@some.com

错误示例：_123#some.com、12ab#some.com

Prompt 技巧四：加要求

为了更好的帮助大模型理解我们的意图，引导模型按照我们想要的结果输出，我们需要在提示词中加入一些要求。比如文案创作类限定

很多人使用大语言模型进行创作，效果不理想，主要原因都是没有通过要求对输出的内容加以限定。比如：想抽取文章摘要，那么可以限定摘要长度；想编写一个儿童故事，那么可以限定年龄大小、故事输出字数等。

场景：文章编写

推荐 Prompt 示例：“撰写一篇关于未来城市可持续发展的深度分析文章，强调绿色建筑与智能交通系统的作用，目标受众为政策制定者，要求数据丰富、论点明确，1200 个汉字以内。”

该 Prompt 明确了文章的主题、核心观点、目标受众、文章长度以及内容要求等，将有助于 AI 生成具有针对性和深度的内容。

一般 Prompt 示例：“写一篇关于未来的文章。”

过于宽泛的 Prompt 会导致输出内容空洞无物，缺乏焦点，无法满足特定的需求。

场景：画画

推荐 Prompt 示例：“绘制一幅印象派风格的日出景象，画面中有一艘小船在宁静的湖面上缓缓前行，背景是淡紫色的山峦和橙黄色的天空，注意捕捉光线在水面上的反射效果。”

该 Prompt 具体描述了画作风格、主题、细节及色彩要求，引导 AI 创造出富有情感和艺术感的作品。

一般 Prompt 示例：“画个日出。”

简短的 Prompt 无法提供足够的视觉细节和艺术风格指导，使得最终作品可能缺乏创意和表现力。

场景：文本生成摘要

推荐 Prompt 示例：“基于这篇关于量子计算的长文，生成一个不超过 100 字的摘要，突出其对加密技术的潜在影响。”

清晰指定了摘要长度和需强调的信息点，有利于 AI 提取核心内容，生成精确摘要。

一般 Prompt 示例：“摘要这篇文章。”

未给出摘要长度限制和重点信息提示，可能导致摘要内容散乱，缺乏针对性。

场景：文本润色

推荐 Prompt 示例：“请润色这段产品描述，使其更加生动有趣，同时保持专业性，目标客户群为年轻科技爱好者。”

明确了润色方向、风格要求及目标受众，有助于 AI 调整语言风格，提升文本吸引力。

一般 Prompt 示例：“让这段话更好听。”

过于模糊，没有具体说明“更好听”的标准，难以指导 AI 做出有效改进。

总结

Prompt 提示词的设计是一门平衡艺术，它既要求精确明确，又需留有创意空间。掌握编写高效 Prompt 的技巧，对于提升 AI 辅助工作的质量至关重要。无论是文章编写、艺术创作，还是文本处理，精心构思的 Prompt 都能成为打开创意之门的钥匙，引领我们探索无限可能。

未来，随着科技不断发展，模型能力不断增强，不仅输出“多模态”，输入也应该多模态。提示信息中不仅包括文本，还应该包括图片、音频、视频，甚至包括生物数据等。或许“提示词”将会消失，真正的高效人机交互的时代将会到来。

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