从基础到高级的系统性方法

大语言模型提示词编写是与AI有效沟通的关键技能，直接影响模型输出的质量和相关性。通过精心设计的提示词，用户可以引导模型生成更准确、符合预期的内容，甚至能够解决复杂问题。提示词编写遵循"明确目标、提供上下文、使用具体语言、分步骤引导、设定输出格式"的核心原则，并结合不同场景需求采用相应的优化技巧。在实际应用中，提示词可视为一种结构化的指令，通过合理组织能显著提升模型表现，使大语言模型从"黑箱"变为可预测、可控的工具。

一、提示词的基本概念与作用机制

提示词(Prompt)是用户输入给大语言模型的指令或问题，用于引导模型生成符合特定需求的文本。其本质是一种结构化的查询方式，通过精心设计的自然语言指令，影响模型的推理过程和输出结果。大语言模型基于海量训练数据和复杂的神经网络架构，能够理解上下文并生成连贯文本，但提示词的质量直接影响模型能否准确捕捉用户意图并提供有价值的回答。

提示词的核心作用体现在三个方面：首先，它能够引导模型输出，确保生成内容与用户需求相关；其次，通过特定指令，可以控制输出风格，如正式、幽默或技术性等；最后，提供充分的背景信息和明确的格式要求，能够显著增强模型回答的准确性和实用性。例如，在医疗咨询场景中，一个清晰的提示词可以引导模型提供专业、准确的医学信息，而不是泛泛而谈或提供错误建议。

二、提示词编写的核心原则与技巧

编写高质量提示词需要遵循几个核心原则。首先是明确目标，在提示词中直接指出需要完成的任务类型和期望的输出形式。例如，"请撰写一篇关于人工智能在医疗领域应用的文章，重点讨论影像诊断和辅助治疗，并提供三个具体案例"比"写点关于AI在医疗方面的内容"更有效。其次是提供充分上下文，补充背景信息或相关数据，帮助模型更好地理解需求。如"根据2025年最新市场调研数据，分析新能源汽车在中国市场的增长趋势"比"分析新能源汽车市场"更精准。

第三是使用具体语言，避免模糊或宽泛的词汇。例如，"请解释量子计算的基本原理和与传统计算机的区别"比"谈谈量子计算"更清晰。第四是结构化指令，通过分点、编号或特殊符号(如###、####)划分任务说明、背景信息和具体要求，提高模型理解效率。第五是避免歧义，通过重复关键词或限定范围消除多义性。例如，"请介绍苹果公司最新发布的iPhone系列"比"谈谈苹果"更明确。

此外，适当的指令词使用也至关重要，如"请"、"必须"、"不要"等可以强化指导，提升输出可控性。最后，持续反馈与迭代是优化提示词的关键过程，根据模型输出结果不断调整提示词，以获得更理想的响应。

三、分步骤引导与任务分解策略

对于复杂任务，分步骤引导是提高模型输出质量的有效策略。将复杂问题拆分为多个清晰的子步骤，可以引导模型进行系统性思考，减少信息遗漏或逻辑混乱。例如，在要求模型解释量子计算时，可以分三个步骤："首先，请简要介绍量子计算的基本原理；其次，解释量子比特与传统比特的区别；最后，讨论量子计算在当前科技领域的应用前景。"

在编程任务中，分步骤引导尤为有效。例如，要求编写一个Python程序来计算列表中所有偶数的平方和时，可以分步提示："第一步，定义一个函数接收整数列表作为参数；第二步，遍历列表筛选出偶数；第三步，对筛选出的偶数进行平方计算；第四步，将所有平方值求和并返回结果。"这种结构化指令使模型能够逐步构建解决方案，而非一次性处理复杂问题。

任务分解策略还适用于需要多角度分析的场景。例如，要求分析某公司的市场策略时，可以分解为："1. 分析目标市场特点；2. 评估竞争对手策略；3. 提出差异化竞争优势；4. 设计具体实施步骤。"这种分解不仅帮助模型组织思路，也使输出结果更有条理和深度。

四、示例驱动与少样本提示技术

示例驱动是提升模型输出质量的重要技巧，通过提供一个或多个具体示例，可以清晰展示期望的输出格式、风格和内容结构，使模型更准确地理解用户需求。少样本提示(few-shot prompting)是指在提示词中加入示例，引导模型遵循给定示例的逻辑进行推理。研究表明，当模型规模足够大时，这种特性开始出现，模型会模仿示例的推理过程。

示例驱动在内容生成任务中特别有效。例如，要求模型创作科幻故事时，可以提供一个示例："以'在一个遥远的星球上...'开头，创作一个科幻故事，要求包含至少三个角色和两个冲突点。示例：'在一个遥远的星球上，蓝色的天空下生活着三个不同的种族...'"这种提示方式不仅明确了任务要求，还展示了期望的叙事风格和结构。

在情感分析等分类任务中，少样本提示尤为有用。例如："请判断以下评论的情感倾向（正面/负面/中立），并给出理由。示例：'这款产品的功能非常强大，使用起来很方便！' → 情感倾向：正面，理由：明确表达了产品功能强大和使用便捷的满意态度。现在分析：'虽然服务态度不错，但产品质量令人失望。'"

示例驱动还可以用于格式控制，特别是在需要特定数据格式的场景中。例如："请以JSON格式列出2025年中国主要城市的平均气温，包括城市名称、月份和温度值。示例：{\n '城市': '北京',\n '月份': '5月',\n '温度': 25.3\n}"这种提示方式确保模型输出符合特定格式要求，便于后续处理。

五、结构化提示与格式控制方法

结构化提示是通过特定格式或模板组织提示词内容，帮助模型更清晰地理解任务要求。使用分隔符(如###、---)或特定标记(如#Instruction#、#Example#)划分不同部分，可以显著提升模型处理复杂任务的准确性和效率。常见的结构化提示形式包括指令-示例-问题格式、角色定位-任务描述-输出要求格式等。

指令-示例-问题格式在需要特定输出风格的任务中效果显著。例如：

#Instruction#
请为以下产品撰写一份用户说明书，要求结构清晰、语言简洁、包含所有必要信息。

#Example#
## 产品名称：智能手表
### 功能介绍
- 实时心率监测
- 通知提醒（来电、短信、应用通知）
- GPS定位
- 防水设计，支持游泳模式
- 多种运动模式选择

### 使用方法
1. 充电：使用配套充电器为手表充满电
2. 连接手机：打开手机蓝牙，在设置中添加智能手表设备
3. 下载App：在应用商店下载官方应用程序，通过App进行更多个性化设置

### 常见问题解答
Q1: 手表可以游泳吗？
A: 支持防水设计，适合浅水活动如游泳，但避免深潜或热水浴环境。

Q2: 如何更换手表界面？
A: 通过官方App可自定义各种表盘样式。

角色定位-任务描述-输出要求格式适用于需要特定专业视角的任务。例如："你是一位高级会计师，请分析以下公司财务报表，并以JSON格式输出关键财务指标及其分析。角色定位：专业财务分析师；任务描述：分析公司财务健康状况；输出要求：JSON格式，包含营收、利润、资产负债率等指标。"

结构化提示还特别适用于API调用等需要严格格式的场景。例如，调用DeepSeek API时使用的系统提示：

你是一名AI助手，旨在帮助小学生解决学科作业问题。你需要分析题目描述，判断其所属的年级、学科、知识点及难度，并给出答案和解析。

输入结构：
- QuestionContext

任务要求：
1. 如果输入是合法学科题目，输出isALegalQuestion true
2. 重述题目，使其描述更清晰
3. 解答题目，给出正确答案和详细解析
4. 分析题目所属年级、学科、知识点和难度

输出格式：
- isALegalQuestion
- QuestionDescription
- Answer
- Analysis
- Grade
- Subject
- QuestionType
- DifficultyLevel

这种结构化提示确保模型输出符合API接口的格式要求，便于后续处理和集成。

六、思维链提示与推理过程引导

思维链提示(Chain-of-Thought, CoT)是一种引导模型展示推理过程的技术，通过要求模型逐步解释思考过程，可以增强答案的可信度和准确性，特别是在需要复杂推理的任务中。研究表明，思维链提示能够显著提升模型在数学问题解答、逻辑推理等任务上的表现。

思维链提示的关键在于明确要求模型分步思考。例如："请计算30除以6的结果。首先，确定除数和被除数；其次，进行除法运算；最后，给出最终结果。"这种提示方式引导模型展示完整的计算过程，而非直接给出答案。

在复杂问题解决中，思维链提示尤为有效。例如，要求模型解释为什么高尔夫球的目标是以最少杆数完成比赛，而非获得最高分时，可以使用思维链提示：

首先，回忆高尔夫球的基本规则；
其次，分析得分与杆数的关系；
然后，解释为什么最少杆数是获胜标准；
最后，总结高尔夫球的独特计分系统。

这种提示方式确保模型在回答前进行充分的推理和验证，减少错误答案的可能性。

思维树提示(F思维树)是思维链的扩展，用于处理需要多路径推理的问题。例如，要求模型分析影响气候变化的主要因素时，可以提示："从科学、经济、社会和政策四个角度，分析气候变化的主要驱动因素。每个角度至少提供三个具体因素，并说明其相对重要性。"

七、多场景提示词编写策略分析

不同应用场景需要不同的提示词编写策略。以下是几个常见场景的提示词设计示例：

教育场景：在教育领域，提示词需要考虑受众的认知水平和学习需求。例如，为高中生设计可再生能源课程计划时，提示词应包含："你是一名教育内容创作者，请为高中生设计一份关于可再生能源的课程计划，包括基本概念、技术类型、应用场景和未来发展。课程计划应分为5个课时，每课时包含教学目标、教学内容和互动环节。使用简单易懂的语言，避免过于专业的术语。"

商业场景：在商业分析或报告撰写中，提示词需要明确输出格式和专业要求。例如，分析某公司市场策略时："你是一位市场营销专家，请分析ABC公司的市场策略，包括目标市场、竞争优势、营销渠道和定价策略。请以PPT格式输出，包含10个幻灯片，每页不超过5个要点。使用专业术语，但确保内容易于理解。"

创意场景：在创意写作或设计中，提示词需要激发模型的创造力，同时保持方向性。例如，创作科幻故事时："以'在一个遥远的星球上...'开头，创作一个科幻故事，要求包含至少三个角色和两个冲突点。风格参考：《银河系漫游指南》的幽默风格和《三体》的宏大叙事。示例：'在一个遥远的星球上，蓝色的天空下生活着三个不同的种族...'"

技术场景：在编程或技术问题解决中，提示词需要明确任务要求和输出格式。例如，编写Python代码时："请编写一个Python函数，实现以下功能：输入一个整数列表，输出其中所有偶数的平方和。要求：1. 函数名为even_squares_sum；2. 输入参数为一个列表；3. 返回整数结果；4. 处理空列表情况，返回0；5. 提供函数使用示例。"

政策分析场景：在政策解读或法律咨询中，提示词需要强调准确性和来源。例如："请分析中国最新出台的《科技创新型企业扶持办法》，聚焦研发投入补贴、固定资产加速折旧及税收优惠。要求：1. 从会计准则角度解读政策影响；2. 标注所有数据来源；3. 生成500字左右分析文档；4. 避免使用专业术语，确保内容易于理解。"

通过分析这些场景的提示词设计，可以看出成功的提示词通常包含角色定位、具体任务描述、输出格式要求和风格指导等元素，这些元素共同作用，引导模型生成高质量、符合用户期望的输出。

八、提示词迭代优化与效果评估

提示词编写是一个需要不断迭代优化的过程。根据模型输出结果持续调整提示词，是提高AI辅助工作效率的关键。以下是一些提示词迭代优化的方法：

首先，分析模型输出与预期结果的差距。例如，如果模型生成的回答过于简短，可以在提示词中增加"请更加详细地描述..."的要求；如果模型偏离了主题，可以重新聚焦："请专注于...方面的讨论"。

其次，根据反馈调整提示词的结构和内容。例如，如果模型在数学问题解答中频繁出错，可以尝试使用分步骤引导或思维链提示；如果模型生成的内容风格不符合预期，可以明确指定"请使用...风格"的要求。

第三，进行A/B测试，比较不同版本提示词的效果。例如，可以尝试两种不同风格的提示词，比较哪种能产生更符合需求的回答。或者，可以测试提供示例与不提供示例的提示词效果差异。

最后，建立提示词库，积累成功案例和模板。例如，可以为不同任务类型(如数据分析、创意写作、技术问题解决等)创建专用提示词模板，并根据使用反馈不断优化。

九、提示词编写进阶技巧与最佳实践

除了基础原则外，还有一些进阶技巧可以进一步提升提示词效果。首先是关键词重复与强调，通过在提示词中多次重复特定关键词，可以增强模型对这些概念的关注度。例如，在分析某个行业趋势时，可以重复使用"2025年"、"市场趋势"、"主要驱动因素"等关键词。

其次是输出引导与结尾提示，在提示词结尾处提供期望输出的开头，可以引导模型保持一致的风格和格式。例如，"请描述牛顿第一运动定律背后的原理。说明：..."这种结尾提示确保模型以特定方式开始回答。

第三是使用专业术语和行业知识，在需要专业分析的场景中，适当使用专业术语和行业知识可以提升模型回答的准确性和深度。例如，"请分析2025年全球半导体市场格局，重点关注台积电、三星和英特尔的产能规划和技术路线。"

最后是结合多种提示技术，对于复杂任务，可以结合使用分步骤引导、示例驱动、结构化提示等多种技术，形成综合解决方案。例如，在要求模型撰写一篇关于气候变化的文章时，可以结合使用角色定位(你是一名环境科学家)、分步骤引导(先分析现状，再探讨原因，最后提出解决方案)、示例驱动(参考《巴黎协定》的表述方式)和输出格式要求(请以Markdown格式输出，包含标题、子标题和要点)。

提示词编写的最佳实践包括：简洁明确、考虑受众、分解复杂任务、使用肯定性指令、寻求解释、结合思维链、示例驱动、格式化提示词、明确角色、遵守规则、自然语言回答、逐步思考、无偏见、互动提问和教学测试。这些实践共同构成了一个完整的提示词编写框架，帮助用户与大语言模型进行更高效的交互。

十、未来发展趋势与提示词工程化

随着大语言模型技术的不断发展，提示词工程(Prompt Engineering)也在持续演进。未来提示词编写将更加注重系统性和工程化，结合模型特性、用户需求和应用场景进行针对性设计。

一个明显趋势是提示词模板的标准化和专业化。针对不同行业和任务类型，将形成一系列标准提示词模板，用户只需填充特定参数即可生成高质量输出。例如，医疗领域的诊断提示词模板、教育领域的课程设计提示词模板等。

另一个趋势是提示词与模型架构的协同优化。随着模型理解能力的提升，提示词可以更加自然和灵活，同时保持足够的引导性。例如，未来模型可能能够更好地理解模糊指令并进行创造性思考，减少对严格结构化提示的依赖。

此外，提示词将更加注重多模态支持，不仅限于文本，还可能包含图像、表格等其他形式的输入和输出。例如，"请分析以下销售数据图表，识别主要趋势，并生成相应的市场策略报告。"

最后，提示词工程将与领域知识图谱、专业数据库等结合，形成更强大的辅助系统。例如，"请使用最新医疗知识库分析患者症状，给出可能诊断和治疗建议。"这种结合将显著提升模型在专业领域的表现。

总之，大语言模型提示词编写是一项需要持续学习和优化的技能。通过掌握核心原则、优化技巧和不同场景的编写策略，用户可以充分发挥大语言模型的潜力，解决更复杂的问题，创造更高的价值。随着AI技术的不断发展，提示词工程也将继续演进，为用户提供更强大的工具和支持。

备注

该文章是由阿里巴巴的QWen模型, 对"大语言模型的提示词如何书写"进行的 分析研究 生成的 报告.
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