大模型提示词格式有哪些通用规范，遵循这些规范有什么好处？

和AI大模型打交道，写提示词（Prompt）就像是给它下达指令。话说得好，活干得就漂亮。话说得不清楚，它就可能给你一堆没用的东西。其实，写提示词是有一些通用规范的，遵循这些规范能让大模型更好地理解你的意图，输出你想要的结果。

核心规范：清晰、具体，不说废话

第一个，也是最重要的规范，就是清晰、具体。 模糊的指令只会得到模糊的答案。 你不能指望对它说“写点关于车的”，它就能给你一篇《论新能源汽车的未来发展趋势》 。它可能会给你一首关于汽车的诗，或者一段介绍汽车历史的文字。

所以，要把话说死。想让它写文章，就要说清楚主题是什么、给谁看、文章要多长、用什么风格写。

举个例子，一个模糊的提示词是这样的：
“给我写个关于新手机的推广文案。”

大模型拿到这个指令会很困惑。什么手机？有什么卖点？给谁看？文案发在哪里？

一个清晰具体的提示词应该是这样的：
“请为我司最新推出的‘Zephyr Z9’轻薄便-携手机设计一条吸引眼球的微博推广帖。内容需彰显Zephyr Z9的独特卖点，如极致轻薄设计、高性能配置及用户便利性。贴文应简洁有力，符合微博平台的风格与字数限制。”

你看，这样一说，大模型的目标就非常明确了。它知道产品是“Zephyr Z9”，卖点是“轻薄”和“高性能”，文案风格要“简洁有力”，发布平台是“微博”。 这样出来的结果，自然更接近你的预期。

结构化你的指令：使用分隔符和标签

当你的指令比较复杂，包含多个部分时，用结构化的方式表达会非常有效。 大模型处理不了乱糟糟的信息，你需要帮它理清头绪。

一个好用的方法是使用分隔符，比如三个反引号（“`）、引号（”””）或者XML标签（）。 这样可以明确区分指令、上下文、输入数据和输出格式要求。

比如，你要让它总结一段文字，可以这样写：
总结以下被三个反引号括起来的文本，限制在50字以内。
文本：
"""
[这里是你要总结的很长的文本内容]
"""
这种格式的好处是，大模型能一眼看出哪部分是指令（“总结…50字以内”），哪部分是需要处理的数据。 这样可以减少误解，让它专注于核心任务。

另一个技巧是使用标签明确每个元素的角色。比如，你可以用“任务”、“上下文”、“指令”、“输出格式”这些标签来组织你的提示词。

一个例子：
任务：将以下客服记录的问题与答案进行概括总结。
上下文：[这里是客服对话的详细记录]
指令：- 重点关注用户遇到的核心问题。 - 总结客服提供的最终解决方案。
输出格式：以JSON格式返回，包含“problem”和“solution”两个字段。

这种结构化的提示词就像一个填空题模板，大模型只需要按照你设定的框架去填充内容就行了，结果自然就规范了。

提供范例：让它“照猫画虎”

有时候，光靠描述很难说清楚你想要的风格或格式。这时候，直接给它几个例子（这在技术上叫“少样本提示”或Few-shot Prompting）比长篇大论的解释管用得多。

你想让它用一种特定的风格回答问题，可以先给它几个问答对作为示范。

例如，你想让它扮演一个说话简洁、直击要点的专家：
问：什么是量子计算？
答：一种利用量子力学原理进行计算的新技术，运算速度远超传统计算机。

问：区块链安全吗？
答：相对安全。它的去中心化和加密特性使其难以被篡改，但并非绝对无懈可击。

问：人工智能的未来是什么？
答：[这里留空，让大模型回答]

通过前面两个例子，大模型就能学到你想要的答案风格——简短、精炼、没有废话。 它会模仿你给出的范例来回答最后一个问题。提供范例不仅能规定格式，还能统一多次输出的风格，让结果更稳定。

赋予角色：让它成为“专家”

在提示词的开头给大模型设定一个角色，是一个简单又高效的技巧。这能帮它更好地理解上下文，并以合适的口吻和知识背景来回答问题。

如果你需要法律方面的建议，可以这样开头：
“你是一位执业超过10年的资深律师，擅长处理合同纠纷。现在，请帮我分析一下这份合同中的风险……”

如果你想要一个技术解释，可以说：
“你是一位经验丰富的软件工程师。请用通俗易懂的语言，向一个完全不懂编程的人解释什么是API。”

赋予角色，相当于给大模型一个行为框架。它会调动与这个角色相关的知识，并模仿该角色的思维方式和语气来生成内容。这比单纯地问问题，得到的结果要专业和贴切得多。

明确输出格式：别让它自由发挥

如果你需要的结果有特定格式，一定要在提示词里说清楚。 比如，你需要一个列表、一个表格，还是一段JSON代码。如果你不说，它就会默认用最常见的自然语言段落来回复你。

明确要求输出格式的例子：
“请以无序列表的形式，列出至少五种提高居家办公效率的方法。”
“请将以下数据转换成一个Markdown表格，包含‘产品名称’、‘价格’和‘库存’三列。”
“请以JSON格式输出用户信息，必须包含‘name’、‘email’和‘userId’三个键。”

指定格式的好处是显而易见的。首先，它让输出结果更具条理，方便阅读和使用。其次，对于需要将结果用于后续程序处理的场景（比如API调用），结构化的输出（如JSON）是必需的。 这能大大提高工作效率，减少手动处理数据的时间。

遵循这些规范有什么好处？

说到底，遵循这些规范不是为了束缚，而是为了更高效地与大模型协作。好处主要有这么几点：

首先，准确性更高。清晰、具体的指令和上下文，能最大程度地减少大模型的猜测和误解，让它准确地抓住你的核心需求。 这就像导航，你输入的目的地越精确，路线就越准确。

其次，结果更稳定一致。通过提供范例和固定的格式要求，你可以让大模型在多次生成内容时，保持风格和结构上的一致性。 这对于需要批量生成内容或者维护品牌语调一致性的工作来说很重要。

再次，效率更高。一个写得好的提示词，可以一步到位地获得满意的结果，省去了反复修改、重新生成的麻烦。 特别是当你要求结构化输出时，可以直接将结果用于后续的自动化流程，节省了大量的数据整理时间。

最后，有助于减少偏见和不实信息。通过提供准确的背景信息和事实依据，你可以引导大模型在给定的框架内生成内容，而不是凭空捏造。 比如，在提示词中附上一段可靠的参考资料，要求它基于这些资料回答问题，就能有效减少它“胡说八道”的概率。

总而言之，学习写好提示词，其实就是学习如何与AI进行清晰、高效的沟通。它不是什么玄学，而是一套有逻辑、有方法可循的规范。掌握了这些，你才能真正把大模型当成一个得力的助手来用。