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大模型越來越強(qiáng)，但輸出卻越來越“廢話”？問題不在模型，而在提示詞。本文將從新手視角出發(fā)，拆解提示詞工程的底層邏輯與應(yīng)用場景，幫助你理解如何通過結(jié)構(gòu)化提示詞，讓大模型真正“有用、有力、有邊界”。

你有沒有遇到過這些崩潰時刻？

? 讓大模型寫個工作總結(jié)，它給你來了3000字的流水賬

? 問個簡單問題，大模型繞了十八個彎還沒說到點(diǎn)子上

? 明明想要個創(chuàng)意方案，卻得到一堆”標(biāo)準(zhǔn)答案”模板

問題不在大模型，在于你不會用提示詞！

本文是介紹新手入門提示詞工程的第1篇內(nèi)容，通過解讀Google權(quán)威發(fā)布的大模型提示詞指南，學(xué)習(xí)提示詞的基本框架和常用技巧，讓大模型真正聽明白你的要求。

首先，我們回顧下提示詞（Prompt）的定義。

提示詞是用戶與大模型交互時輸入的指令性文字，用于引導(dǎo)大模型生成符合需求的內(nèi)容。提示詞可以是簡短的請求，也可以是詳細(xì)的指示。它可以是一個問題，一個命令，或者一系列引導(dǎo)大模型完成特定任務(wù)的句子。

最重要的是，我們需要通過提示詞，清晰、完整地表達(dá)自己的想法和需求。

一、提示詞框架

一個優(yōu)秀的提示詞，往往不是一開始就寫出來的，需要結(jié)合大模型的反饋逐步去優(yōu)化、迭代。

聽起來很復(fù)雜，但是Google大模型提示詞指南提到，我們可以遵循一個清晰的框架來構(gòu)建提示詞，即PTCF框架。具體內(nèi)容如下：

1、角色（Persona）。你要告訴大模型要扮演什么角色。例如，你是”一名項目經(jīng)理”，”一位總裁助理”，”一名小說作家”，或”一名銷售顧問代表”。賦予角色有助于大模型從特定的視角和知識背景出發(fā)，生成更專業(yè)、更符合身份的回復(fù)。

2、任務(wù)（Task）。這是提示詞的核心，即你希望大模型執(zhí)行的具體操作。它通常包含一個明確的動詞或命令，如”編寫”、”總結(jié)”、”設(shè)計”、”分析”等。這是告訴大模型”做什么”的關(guān)鍵指令。

3、情境（Context）。提供任務(wù)所需的背景信息。例如，和角色、任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)、事實、目標(biāo)、受眾、限制條件等等，或者，你希望大模型考慮的其他細(xì)節(jié)。例如，”你需要參考[相關(guān)項目文檔的詳細(xì)信息]”，”你需要引用XX行業(yè)大佬的名言”，”不能抄襲、內(nèi)容原創(chuàng)度大于70%”。情境能讓大模型更準(zhǔn)確地理解你的需求，生成更相關(guān)、更高質(zhì)量的內(nèi)容。

4、格式（Format）。說明你希望大模型以何種形式進(jìn)行輸出。這可以是”以JSON格式輸出”，”以表格格式輸出”，”按照觀點(diǎn)-案例-行動的三段論輸出”等。明確格式，有助于你獲得結(jié)構(gòu)清晰、易于閱讀和使用的內(nèi)容。

Google大模型提示詞指南給出了很多示例。這里列舉一個：

用戶需要大模型扮演客服回應(yīng)投訴；具體任務(wù)是針對投訴內(nèi)容撰寫一份電子郵件；情境是客戶購買的耳機(jī)在到貨時已經(jīng)損壞，且客戶希望享受加急配送；格式輸出要求是

①表達(dá)對客戶沮喪清晰的認(rèn)可

②列出3個解決方案。

現(xiàn)在，我們已經(jīng)了解了提示詞的構(gòu)成要素。接下來，本文將詳細(xì)介紹指南中提到的7種行之有效的提示詞編寫技巧，并輔以具體的案例，讓你能夠輕松上手。

注意，這里的案例均依托DeepSeek V3.1大模型。

技巧一：使用自然語言

不要把大模型當(dāng)作一個搜索引擎或命令行工具。請像與同事或助手交流一樣，使用完整的句子和自然的表達(dá)方式。這樣大模型能更好地理解你的意圖，并提供更人性化的回應(yīng)。

案例：規(guī)劃團(tuán)隊活動場景：你是一位行政支持人員，需要為新成立的營銷團(tuán)隊組織一個為期三天的異地會議。你希望大模型幫你規(guī)劃內(nèi)容。

提示詞：

我是一名團(tuán)隊總監(jiān)的執(zhí)行助理 [Persona]。我們新成立的團(tuán)隊由內(nèi)容營銷人員、數(shù)字營銷人員和產(chǎn)品營銷人員組成 [Context]。我們將在XX城市XX地點(diǎn)舉行首次的為期三天的異地會議。請為每一天規(guī)劃活動，包括團(tuán)隊建設(shè)活動和工作研討 [Task]。為我創(chuàng)建一個表格格式的議程 [Format]。

大模型輸出：

技巧二：描述具體且不斷迭代優(yōu)化

告訴大模型你具體想要它做什么，并提供盡可能多的上下文。如果第一次生成的結(jié)果不符合預(yù)期，請不要放棄，通過提供更多的細(xì)節(jié)要求，來迭代優(yōu)化你的提示詞。一個平均50個字的提示詞通常比10個字的提示詞的效果更好。

案例：細(xì)化團(tuán)建活動場景：延續(xù)上一個團(tuán)建議程的例子，大模型已經(jīng)為你提供了初步議程，但你還希望他能補(bǔ)充一些團(tuán)隊游戲，增加凝聚力。

提示詞：

請設(shè)計2-3種不同的團(tuán)隊小游戲 [Task]，每個小游戲要能在10分鐘之內(nèi)完成[Context]。

大模型輸出：

技巧三：賦予角色——讓大模型擁有專業(yè)視角

通過在提示詞中明確大模型應(yīng)該扮演的角色，你可以引導(dǎo)它以該角色的專業(yè)知識和語氣來生成回復(fù)。這對于需要特定專業(yè)背景或口吻的輸出尤為有效。

案例：寫古詩場景：你喜歡李白的詩，希望大模型幫你寫詩。

提示詞：

請你模仿唐代詩人李白的寫作風(fēng)格 [Persona]，以初秋為題材，寫一首七言絕句[Task]。

大模型輸出：

技巧四：提供情境和背景——豐富信息的維度

除了明確任務(wù)，提供足夠的情境信息是提升大模型輸出質(zhì)量的關(guān)鍵。你可以在提示詞中填入專業(yè)知識，或者讓大模型基于上傳的文件附件去生成內(nèi)容。

案例：對本地文檔進(jìn)行總結(jié)場景：你在閱讀一個人工智能芯片的白皮書，希望大模型給你回答關(guān)鍵問題。

提示詞：

請概況下人工智能芯片有哪些種類[Task]。

大模型輸出：

技巧五：提供明確的限制——規(guī)范輸出的結(jié)構(gòu)

如果你對輸出的結(jié)構(gòu)、長度或數(shù)量有特定要求，請在提示詞中明確指出。例如，”限制為項目符號”，”創(chuàng)建包含…列的表格”，”限制為兩句話”，”生成三種不同選項”。這有助于大模型提供更符合你實際應(yīng)用需求的結(jié)果。

具體使用方法，可以參考”技巧一”案例中的提示詞，讓大模型以表格形式輸出團(tuán)建方案。

技巧六：像對話一樣交流——持續(xù)改進(jìn)和引導(dǎo)

提示詞并非”一錘子買賣”。如果你對初次結(jié)果不滿意，可以通過后續(xù)的提示詞進(jìn)行微調(diào)、改進(jìn)和完善。這是一種迭代過程，你可以要求大模型”做得更短”、”改變語氣”、”提供更多細(xì)節(jié)”或”重新表述”。

案例：修改文案風(fēng)格場景：你寫了一篇朋友圈文案，希望把文案的語氣改的商務(wù)一些。

提示詞：

請你把下面的朋友圈文案的語氣改的商務(wù)一些[Task]。“今天和客戶一起出差，學(xué)到了很多業(yè)務(wù)知識！感謝X總的指導(dǎo)！”[Context]

大模型輸出：

技巧七：分解復(fù)雜任務(wù)——確保大模型的輸出更正確

在處理一些復(fù)雜問題，比如求解數(shù)學(xué)題、設(shè)計軟件系統(tǒng)架構(gòu)或者寫長篇文檔時，直接讓大模型輸出最終內(nèi)容往往效果不好。這時，你可以提供執(zhí)行的步驟，讓大模型分步驟去做，提升產(chǎn)出的質(zhì)量。

案例：求解數(shù)學(xué)題場景：你希望讓大模型求解一道初中數(shù)學(xué)方程題目。

提示詞：

請按照以下步驟解決這個數(shù)學(xué)問題[Task]。請確保在最終答案中，將你的最終答案用 \boxed{} 框起來[Format]。

問題[Context]：

解方程：x2

– 5x + 6 = 0

步驟[Context]：

首先，理解題意并識別出已知條件和需要求解的未知數(shù)。

第二步，列出解決這個問題可能需要用到的公式、定理或方法。

第三步，根據(jù)已知條件，一步步地進(jìn)行邏輯推理和計算。請確保每一步都要寫清楚，不能跳過任何關(guān)鍵步驟。

最后，驗證你的答案是否合理，并給出最終答案。請開始你的解答：

大模型輸出：