大语言模型提示词的设计原则有哪些？

大语言模型提示词的设计原则有哪些？

与大语言模型（LLM）打交道，其实就像和一个人沟通。你说话的方式直接影响对方给你的回应。写提示词（Prompt）就是这么个道理，它是一门手艺，也是一门科学。 核心目标就是让模型准确理解你的意图，然后给你想要的答案。 不用想得太复杂，掌握一些基本原则，就能让它更好地为你工作。

清晰、具体，把话说得明明白白

这是最基本也是最重要的一条原则。模型没有人类的直觉和常识，你给它的指令越模糊，它就越可能“猜”，结果自然就不靠谱。

1. 用简单的语言，直接给指令
不要绕弯子，也别用太多复杂的词。直接告诉模型“做什么”，而不是“不要做什么”。 比如，你想让它写一封邮件，就直接说：“以项目经理的身份，写一封邮件通知团队，本周五下午三点开会讨论项目进度。” 这比“关于本周的会议，写个通知”要明确得多。使用清晰的动词，比如“撰写”、“总结”、“对比”、“分类”，能让任务更具体。

2. 提供足够的背景信息
模型需要上下文才能理解你的需求。 比如，你不能只扔给它一个词“线性回归”就让它解释。你应该告诉它，你的读者是谁。比较一下这两种问法：
* 不好的问法：“解释一下什么是线性回归。”
* 更好的问法：“向一个不懂微积分的初中生解释一下什么是线性-回归。”

第二个问法提供了明确的受众 (Audience)，模型就会调整它的语言风格和解释深度，让内容更容易被理解。

3. 对输出格式提出要求
如果你想要一个特定的输出形式，比如列表、表格、JSON格式或者一段代码，一定要在提示词里说清楚。 这样不仅能得到你想要的格式，也方便后续进行程序化处理。

• 举个例子：如果你需要提取一段文字中的关键信息，可以这样要求：“从以下文本中提取人名、公司名和具体时间，并以JSON格式输出。”

4. 使用分隔符
当你的提示词包含指令、上下文、示例等多个部分时，用分隔符（比如“`、”””或###）把它们清晰地隔开。 [21, 25] 这就像在写作中用段落来区分不同观点一样，能帮助模型更好地理解提示的结构，避免混淆指令和需要处理的文本。 [2]

赋予角色，让模型进入状态

让模型扮演一个特定的角色，是提升输出质量的一个有效技巧。 [1, 15] 这能让它的回答更具专业性和针对性。 [31]

• 普通问法：“给我一些关于市场推广的建议。”
• 角色扮演问法：“你是一位有十年经验的数字营销专家，请为一款新的健身APP制定一个为期三个月的社交媒体推广计划。”

通过赋予角色，你其实是为模型设定了一个知识和经验的框架，它的回答会自然地带上这个角色的口吻和思维方式。 [6, 14] 实践证明，这种方法能让输出结果的相关性和实用性大大增强。

提供示例，让模型“照猫画虎”

“少样本提示”（Few-shot Prompting）是一个专业术语，说白了就是给模型一两个例子看。 [4, 5] 这是一种非常强大的技术，能让模型快速学习到你想要的格式、风格或任务模式。 [17, 22]

比如，你想让模型帮你写产品介绍，可以这样做：
“请模仿以下风格，为一款新的降噪耳机写一段200字左右的介绍。
示例1： （此处贴一个你喜欢的产品介绍文案）
示例2： （此处再贴一个）
我的产品： （描述你的降噪耳机特点）”

通过提供具体的例子，你为模型设定了一个清晰的模仿对象，它就不需要去猜测你所谓的“好文案”是什么标准了。 [13, 35] 这种方法在处理需要特定格式或遵循特定逻辑的任务时尤其有效。

拆解复杂任务，一步一步来

当你有一个复杂的任务时，不要指望一个提示词就能搞定。模型处理复杂指令时，出错的概率会更高。 [3, 5] 正确的做法是把大任务拆解成一系列更小的、简单的步骤。 [22, 32]

比如，你想写一篇关于“人工智能对教育行业影响”的分析报告，可以分步进行：
1. 第一步：“列出人工智能在教育领域的主要应用，至少5个方面。”
2. 第二步：“针对以上每一个应用，分别阐述其带来的正面和负面影响。”
3. 第三步：“总结这些影响，并预测未来十年教育行业可能发生的变化。”

这种“思维链”（Chain-of-Thought）的方法，引导模型一步一步地思考和推理，能显著提高复杂问题回答的准确性和条理性。 [4, 19] 你甚至可以直接在提示词里要求它“一步一步地思考”或者“在给出最终答案前，先列出你的思考过程”。 [2, 27]

迭代和实验，不断优化

最后，要记住写提示词不是一次性的工作，而是一个不断尝试和优化的过程。 [3, 9] 第一次的结果不理想很正常。你需要根据模型的输出来调整你的提示词，尝试不同的措辞、结构和方法。 [11, 18]

可以把这个过程看作是一场对话。你提出一个请求，模型给你一个回应，然后你根据回应调整你的下一个请求。 [3] 比如，如果模型的回答太笼统，你就在下一次提示中增加更多细节；如果格式不对，你就明确指定输出格式。通过这种持续的反馈和调整，你会越来越懂得如何与模型高效地沟通。