提示词英语怎么说，在学术和技术交流中通常用哪个词？

“提示词”用英语最直接、最普遍的说法就是 Prompt。 不论是在日常讨论，还是在专业的技术文档和学术论文里，这个词都是标准答案。当你和AI模型，比如ChatGPT这类大型语言模型（LLM）互动时，你输入的文字、问题或者指令，都叫作Prompt。 它的作用就是引导AI生成你想要的回应。

但是，事情并不总是这么简单。在不同的场景下，特别是学术和技术交流中，还有一些词虽然意思相近，但侧重点完全不同。搞清楚它们的区别，能让你显得更专业，也能更准确地和AI以及同行交流。

Prompt：最通用的核心词汇

首先，我们把 Prompt 这个词彻底搞明白。一个 Prompt 可以是一句话，一个问题，甚至一段代码。 它的核心目的是给AI提供足够的信息和上下文，让AI明白你想干什么。 比如，你对一个图像生成AI输入“一只正在月球上写代码的宇航员猫，数字艺术风格”，这整句话就是一个 Prompt。

在学术界和技术圈，大家不仅使用 Prompt 这个词，还在此基础上衍生出了一个专门的学科领域：Prompt Engineering（提示词工程）。 这门学问专门研究如何设计和优化 Prompt，以便更高效地利用语言模型。 这说明 Prompt 这个词的地位已经非常稳固，是这个领域的基石。学术论文里提到与大模型交互的输入时，几乎无一例外地使用 Prompt。

写一个好的 Prompt 需要清晰、具体，并且提供必要的背景信息。 比如，不要只说“写个故事”，而是说“写一个500字左右的短篇科幻故事，主角是一位时间旅行者，他在古代罗马遇到了麻烦”。后者就是一个更有效的 Prompt，因为它明确了任务、主题、角色和背景。

Query vs. Prompt：有何不同？

另一个经常和 Prompt 混淆的词是 Query。这个词在数据库和搜索引擎领域用得更多，意思是“查询”。 当你在谷歌搜索框里输入关键词时，你就是在进行一次 Query。

那么，Query 和 Prompt 的区别在哪里？

• 意图和复杂度不同：Query 通常更简短，目的性很强，主要是为了检索信息。 比如，搜索“日本的首都是哪里？”。而 Prompt 可以非常复杂，它不仅可以用来提问，还可以用来下达指令、要求创作、指定风格等等。 它可以包含详细的背景描述、角色设定、格式要求，甚至多个步骤的指令。

• 交互方式不同：Query 通常是“一问一答”式的，你输入关键词，搜索引擎返回一个结果列表。 而与AI的交互可以通过一系列 Prompt 持续进行，形成一个有上下文的对话。 AI会记住之前的对话内容，让后续的 Prompt 能够建立在之前的基础上。

• 技术背景不同：Query 主要与信息检索（Information Retrieval）技术相关，核心是匹配和排序。 Prompt 则与生成式AI（Generative AI）紧密相连，核心是理解和生成。

虽然在某些简单场景下，一个简短的 Prompt 看起来就像一个 Query，比如直接问AI“日本的首都是哪里？”。但在更复杂的任务中，两者的差异就非常明显了。在学术和技术写作中，如果你讨论的是引导一个生成式模型去创造或执行复杂指令，用 Prompt 是最准确的。如果你讨论的是从一个数据库或知识库中检索特定信息，用 Query 更合适。

Input 和 Instruction：更广义的说法

除了 Prompt 和 Query，还有两个词也经常出现：Input 和 Instruction。

• Input（输入）：这是一个非常广义的词。 任何你提供给计算机系统的数据都可以称为 Input。从这个角度看，Prompt 当然也是一种 Input。 但是，Input 这个词太通用了，它没有特指为引导AI生成内容而设计的指令。在技术文档中，它可能指代任何输入数据，比如函数的一个参数、一个文件的路径等等。所以，虽然说 Prompt 是一种 Input 没错，但在专门讨论与AI交互的语境下，用 Prompt 更具体、更清晰。

• Instruction（指令）：这个词强调的是“命令”或“指示”的意味。 当你的 Prompt 主要目的是让AI执行一个特定任务时，可以称之为 Instruction。 例如，“Translate the following text to French: [text]”（将以下文本翻译成法语：[文本]）。 很多复杂的 Prompt 内部就包含了一系列的 Instructions。 比如，你会先给AI设定一个角色（“你是一位经验丰富的软件工程师”），然后提供上下文，最后给出具体的指令（“请检查以下代码的错误，并提出修改建议”）。在学术论文中，研究者有时会把 Prompt 分解成不同部分来分析，其中 Instruction 就是一个关键组成部分。

在学术和技术交流中到底用哪个？

综合来看，选择哪个词取决于你的具体语境：

1. 首选 “Prompt”：在任何讨论生成式AI和大型语言模型的场合，无论是写论文、技术博客，还是在会议上交流，“Prompt” 都是最标准、最通用的词。 提到相关的优化技巧，就用 “Prompt Engineering”。

2. 谨慎使用 “Query”：只有当你讨论的系统核心功能是“信息检索”，或者你想特别强调用户输入是简单、直接的查询时，才使用 “Query”。把它和 Prompt 区分开，能体现你对背后技术差异的理解。

3. 在特定语境下使用 “Input” 和 “Instruction”：“Input” 可以作为上位的、更广义的词来使用，比如在介绍一个系统的整体数据流时。而当你需要精确描述 Prompt 内部那个发号施令的部分时，“Instruction” 是个很好的选择。 很多关于 Prompt 设计的指南都会强调，一个好的 Prompt 需要包含清晰的 “Instruction”。

举个实际的例子，假设你在写一篇关于如何利用AI辅助学术写作的论文。

• 在介绍你与AI互动的方法时，你会说：“我们设计了一系列 prompts 来引导模型生成论文草稿。”
• 在详细说明某个 Prompt 的结构时，你可能会写：“这个 prompt 由三部分组成：上下文（context）、具体指令（instruction），以及一个少样本示例（few-shot example）。”
• 如果你将AI系统与传统的学术搜索引擎进行对比，你会说：“传统的搜索引擎依赖于关键词 queries，而我们的方法利用复杂的 prompts 来激发模型的创造性。”

总而言之，虽然有几个词都可以用来描述给AI的输入，但在当前的学术和技术环境中，“Prompt” 已经成为当之无愧的核心词汇。掌握它，并理解它与 “Query”、“Input”、“Instruction” 之间的细微差别，能让你的表达更准确，沟通也更高效。