针对字节跳动的豆包大模型，豆包提示词优化有什么特别的技巧吗？

针对字节跳动的豆包大模型，豆包提示词优化有什么特别的技巧吗？

当然有。不过，与其说是“特别的技巧”，不如说是一些更符合豆包“思考”习惯的沟通方式。用对了方法，它能更好地理解你想要什么，给出的东西自然也就更靠谱。我用下来发现，很多人觉得AI不好用，其实问题往往出在“怎么说”上。

下面这些方法，都是我自己常用且觉得效果不错的，不讲理论，直接给例子，你可以马上试试。

1. 给它一个明确的“角色”，让它知道该“扮演”谁

这是最简单，也最有效的一招。在你提出问题之前，先告诉豆包它应该是什么身份。这会直接影响它的语言风格、回答问题的角度和专注点。

• 优化前:
  > “写一个关于市场营销的方案。”

  这种指令太模糊了，豆包不知道你是要给学生看的教案，还是要给客户看的提案。它只能给出一个非常通用的答案。

• 优化后:
  > “你是一位在中国市场有10年经验的消费品营销总监，你的任务是为一款新的植物奶产品写一份市场营销方案。方案需要面向投资人，重点突出产品的核心卖点、目标用户画像、以及前三个月的推广策略和预算分配。风格要求专业、自信，多用数据支撑观点。”

你看，加上了角色（营销总监）、背景（10年中国市场经验）、任务（为植物奶写方案）、目标（面向投资人）和风格要求后，豆包的回答会精准得多。因为它有了模仿的对象和清晰的框架。

2. 使用分隔符，把你的指令结构化

当你需要输入多段信息，或者指令比较复杂时，用分隔符把不同部分隔开，能帮豆包更好地理解你的意图。 这就像给它划重点，告诉它“这部分是背景资料”、“这部分是具体要求”。常用的分隔符有三个引号 """、三个井号 ### 或者XML标签 <tag>。

• 优化前:
  > “我给你一篇文章，帮我总结一下，然后提取三个要点，最后再给我一些相关的思考。”

  这样连成一串，模型可能会混淆不同任务的优先级和界限。

• 优化后:
  > ###指令###
  > 你需要完成以下三个任务：
  > 1. 总结下面的文章，不超过200字。
  > 2. 提取文章中的三个核心要点。
  > 3. 基于文章内容，提出两个值得进一步探讨的问题。
  >
  > ###文章###
  > “””
  > [这里粘贴文章内容]
  > “””
  >
  > ###输出格式###
  > 请按照以下格式返回结果：
  > 总结：
  > [你的总结内容]
  >
  > 核心要点：
  > 1. [要点一]
  > 2. [要点二]
  > 3. [要点三]
  >
  > 延伸思考：
  > 1. [问题一]
  > 2. [问题二]

  这种结构化的指令非常清晰，豆包能准确地按步骤执行，并且按照你想要的格式输出，省去了你后期编辑的麻烦。

3. 提供参考范例（Few-Shot Prompting），让它“照猫画虎”

如果你对输出结果的风格或格式有非常具体的要求，光用文字描述可能不够。最好的办法是直接给它一个例子，让它学习。

• 优化前:
  > “帮我把这段产品介绍写得更吸引人一些。”

• 优化后:
  > 你是一位文案专家。请模仿下面的示例，改写给出的“原始文案”。要求风格活泼，多用短句，能激发年轻人的购买欲。
  >
  > ###示例###
  > 原始： 这款耳机拥有主动降噪功能和超长续航。
  > 改写后： 戴上它，世界瞬间安静。从日出到日落，音乐不停歇。
  >
  > ###需要你处理的任务###
  > 原始文案：
  > “我们的新APP是一款效率工具，可以帮助用户管理待办事项和日程。”
  >
  > 改写后：
  > [等待豆包填写]

  通过提供一个“改写前”和“改写后”的对比样本，豆包能迅速掌握你想要的风格和改写逻辑，结果自然更贴近你的预期。

4. 明确约束条件，避免它“自由发挥”

大模型有时候会过于“热情”，给你一些你并不需要的信息。所以，你需要给它设定明确的边界和限制。

• 优化前:
  > “介绍一下人工智能。”

  这可能会得到一篇几千字的长文，从历史讲到未来，但可能没有一个字是你当下需要的。

• 优化后:
  > “用不超过300字的篇幅，向一个10岁的小学生解释什么是人工智能。请使用简单的比喻，不要使用任何专业术语，比如‘神经网络’、‘深度学习’等。重点说明AI能帮我们做什么。”

  这里的“不超过300字”、“面向10岁小学生”、“不要使用专业术语”、“重点说明能做什么”都是具体的约束条件。这些条件能有效框定输出的范围和深度。

5. 让它“思考一下”，把复杂任务拆解开

当你需要豆包完成一个包含多个步骤的复杂任务时，直接让它输出最终答案，很容易出错。你可以引导它先把解题步骤想清楚，然后再给出答案。 这种方法被称为“思维链（Chain-of-Thought）”。

• 优化前:
  > “一个篮子里有5个苹果，小明拿走了2个，又放进去了1个，后来小红拿走了剩下的一半。请问篮子里最后还剩几个苹果？”

  对于简单的计算，它可能不会错。但如果逻辑再复杂一点，就容易出错。

• 优化后:
  > “请分步计算以下问题，并给出最终答案：
  > 一个篮子里有5个苹果，小明拿走了2个，又放进去了1个，后来小红拿走了剩下的一半。请问篮子里最后还剩几个苹果？
  >
  > 请先列出你的计算步骤，然后再给出最终结果。”

  加上“请先列出你的计算步骤”这句指令后，豆包会先进行逻辑推导：
  1. 初始有5个苹果。
  2. 小明拿走2个，剩下 5 – 2 = 3个。
  3. 又放进去1个，现在有 3 + 1 = 4个。
  4. 小红拿走一半，就是拿走 4 / 2 = 2个。
  5. 篮子里最后剩下 4 – 2 = 2个。
  最终答案： 2个。

  这个过程不仅提高了准确率，也让你能清楚地看到它的思考路径是否正确。

字节官方工具的加持：PromptPilot

值得一提的是，字节跳动官方也推出了一个叫做PromptPilot的工具，它可以帮助用户优化提示词。 你可以把一个简单的想法输入进去，它会自动帮你生成一个结构更清晰、指令更明确的专业级提示词。 这对于刚开始接触提示词工程的人来说，是个不错的辅助工具。

总而言之，和豆包这类大模型打交道，核心就是把话说清楚、说明白。把它当成一个非常聪明但没有主观能动性的实习生，你需要把任务背景、具体要求、步骤、范例和限制条件都交代清楚，它才能给你一份满意的答卷。多试试上面这些方法，你会发现它比你想象的要能干得多。