大模型 “不解风情”？Prompt 工程教你如何高效沟通

在人工智能的飞速发展中，大模型已经成为了一个不可忽视的存在。它们以其强大的数据处理能力和深度学习技术，在自然语言处理、图像识别等多个领域展现出了惊人的潜力。然而，尽管这些模型在技术上取得了巨大进步，但在与人类的交流中，它们却常常显得“不解风情”。本文将带你深入了解大模型在沟通中的障碍，并介绍如何通过Prompt工程来提高与大模型的沟通效率。通过这些策略，你将能够更有效地与大模型对话，释放它们的全部潜力。

1、理解大模型的沟通障碍

大模型，如其名，是基于大量数据训练而成的复杂机器学习模型。其训练过程涉及对海量文本数据的学习，模型通过识别词汇之间的关系和模式来生成输出。尽管如此，这种基于统计的学习方式并不意味着模型能够理解人类的意图和情感。在与大模型的互动中，我们经常遇到的障碍包括指令不明确、上下文理解不足以及输出结果与预期不符。

指令不明确：用户往往期望大模型能够理解模糊或不完整的指令，但大模型需要明确的指示才能提供准确的反馈。例如，当用户询问“告诉我关于气候变化的事情”时，模型可能无法判断用户具体想了解哪些方面的信息。

上下文理解不足：大模型可能无法完全理解对话的上下文，导致它们的回答与用户的预期不符。例如，在多轮对话中，模型可能会忘记之前的讨论内容，从而无法提供连贯的回答。

输出结果与预期不符：即使大模型理解了指令，它们生成的输出有时也可能与用户的预期大相径庭。这种情况常常发生在用户没有提供足够上下文信息时，模型可能会根据其训练数据生成与用户需求不符的内容。

这些问题通常源于大模型对人类语言的复杂性和模糊性的理解限制。

2、Prompt工程入门

2.1什么是Prompt

Prompt是一种指令，它允许我们通过输入简单的指令或问题，获得AI的响应或解答。它不需要复杂的编程知识，只需要直接的人类语言提问，就像你在搜索栏中输入关键词，搜索引擎会根据你的问题提供最合适的答案。在与大模型的互动中，Prompt的设计直接影响到大模型的输出质量，一个精心设计的Prompt可以帮助模型更好地理解任务需求，减少误解和错误。因此，理解Prompt的构成和使用方法是与大模型有效沟通的关键。

2.2基本Prompt结构

一个基本的Prompt结构包括角色设定、任务说明和输入输出格式。

角色设定

在设计Prompt时，为AI设定一个角色可以帮助模型以更合适的方式回应。例如，如果你希望模型提供教育建议，可以设定角色为“你是一名小学数学老师”。

任务说明

清楚地说明任务要求是Prompt设计的关键。明确需要完成的任务或回答的问题，这包括具体的目标、预期的结果和任何特定的限制条件。例如，“请制定一个针对小学生的数学学习计划。”

输入输出格式

输入格式是指模型接收的原始数据的结构和形式。输出格式是指模型生成结果的预期结构和形式。确保输入和输出格式的清晰，可以减少模型的理解负担，提高生成内容的质量。例如，“请按天输出，每一天包含需要学习的内容和相关练习题目。”

一个符合基本结构的Promt为：

你是一名小学数学老师，请制定一个针对小学生的数学学习计划。请按天输出，每一天包含需要学习的内容和相关练习题目。

3、提升沟通效率的Prompt技巧

3.1 明确的目标和任务

在设计一个有效的Prompt时，需要具体而清晰地阐明你的预期结果和要求。这包括明确Prompt的整体目标和具体希望进行的任务，例如生成文本、回答问题、翻译语言或进行情感分析等。通过使用清晰、简洁和准确的语言，有助于缩小模型的输出范围，减少误解和生成不相关内容的风险，从而提高生成内容的质量和相关性。

3.2 提供充足的上下文信息

上下文和背景信息可以帮助更好地理解如何创建高质量的提示，引导生成型人工智能模型产生准确、高效和有针对性的回应。提供足够的上下文信息可以减少模型的猜测，提高其生成的准确性。例如，在询问某个特定问题时，提供相关的背景信息可以帮助模型更好地理解问题的核心。

3.3 设定清晰的衡量标准

一个优秀的Prompt应具实现任务目标的详细衡量标准或考评维度，提供清晰、全面、高效的评估，确保任务目标的实现。明确的衡量标准可以帮助用户评估模型的输出质量，并为后续的优化提供依据。例如，在要求模型生成一篇文章时，可以设定字数、主题、风格等具体要求，以便后续评估其是否符合预期。

3.4 简洁直接的指令

Prompt应避免不必要的背景信息和复杂措辞，明确指令、内容精简、直达要点，明确任务要求以便模型能够迅速聚焦任务，准确生成内容。简洁的指令不仅能提高模型的响应速度，还能减少误解的可能性，使得生成的内容更为精准。

3.5 避免歧义的用语

避免歧义指的是通过明确和详细描述语句或提示内容，以确保信息传达清晰、准确，并且能够被准确理解和执行，特别是对于语言模型和人类之间的沟通。使用明确的词汇和结构可以有效减少模型在理解指令时的困惑，从而提高生成内容的相关性。

3.6 分步骤和层次化指导

分步骤是指将一个复杂任务分解成多个简单且明确的步骤，每一个步骤都被清晰地表述。这种方法通过细化任务，减少复杂性，以确保每一环节都可以独立理解和执行。例如，在撰写一份研究报告时，将任务分解为选择主题、进行文献综述、设计研究方法、数据收集与分析、撰写报告等五个独立的步骤，使得每一步都有明确的目标和方法。

基本结构的Prompt通过技巧优化后：
作为一名小学数学老师，请为小学生制定一个详细的数学学习计划。
任务说明如下：
1、学习计划按天输出，每天包含以下内容：
需要学习的知识点；
知识点的解释和示例；
针对知识点的练习题（包括选择题、填空题和简答题等）；
预估的学习时间；
2、请确保每天的学习内容切合小学生的理解能力，并循序渐进地递增难度；
3、计划涵盖的范围应包括：加减法、乘除法、分数和小数，以及简单的几何知识；
请按照上述要求为整个数学学习计划提纲，并每日输出内容与练习题。

4、高级Prompt策略

4.1 样本和示例的使用

在提示工程中，样本是特定任务中用来指导和帮助模型理解任务要求的具体输入输出配对。样本可以是one-shot或few-shot，并且在提示的上下文中常常用于提供明确的任务示例。通过提供样本，模型可以更好地理解任务的目标和预期的输出格式，从而提高生成结果的准确性和一致性。

4.2 提供参考文本

给模型提供可信的信息来编写答案，或者引用参考文本编写答案，避免胡乱回答。参考文本可以帮助模型更好地理解任务的背景和要求，从而生成更符合预期的内容。例如，在要求模型撰写一篇文章时，可以提供相关的文献或资料作为参考，以确保模型能够准确把握文章的主题和论点。

4.3 将复杂任务拆分

将复杂任务分解成简单步骤，方便模型操作，提高准确性。这种方法通过降低任务的复杂性，使得模型能够更专注于每个小步骤的执行，从而提高整体任务的完成质量。例如，在进行数据分析时，可以将任务分解为数据清洗、特征提取、模型训练和结果评估等步骤，每个步骤都可以独立进行，确保每个环节都能得到充分的处理。

**4.**4 使用外部工具

使用基于嵌入的搜索来实现高效的知识检索，利用外部信息作为其输入的一部分，有助于模型生成更加明智和最新的回答。这种方法通过引入外部数据和知识，扩展了模型的信息来源，使其能够生成更全面和准确的输出。例如，在回答一个关于最新科技趋势的问题时，可以结合最新的研究论文和新闻报道来提供更详细的信息。

上述prompt示例通过高级策略优化后：
作为一名小学数学老师，请为小学生制定一个详细的数学学习计划。

要求如下：
1、学习计划按天输出，每天包含以下内容：
a. 需要学习的知识点；
b. 知识点的解释和示例；
c. 针对知识点的练习题（包括选择题、填空题和简答题等）；
d. 预估的学习时间；
2、确保每天的学习内容切合小学生的理解能力，并循序渐进地递增难度；
3、计划涵盖的范围应包括：加减法、乘除法、分数和小数，以及简单的几何知识；
4、推荐一些适合小学生的学习工具或资源，例如互动练习平台等；
请按照上述要求为整个数学学习计划提纲，并每日输出内容与练习题。

以下为示例参考：

第一天：
1、知识点：
加法（如1+1, 2+3）
2、知识点解释和示例：
加法就是将两个或更多的数值相加，例如：1加1等于2。
3、练习题：
选择题：1 + 2 = ？ A. 2 B. 3 C. 4
填空题：3 + __ = 5
简答题：请解释为什么2 + 2 = 4, 并举一个自己的例子。
4、预估学习时间：
30分钟
5、学习工具和资源推荐：
https://zujuan.xkw.com/

请生成接下来的每日学习计划内容与练习题。

5、结语

Prompt工程是与大模型有效沟通的关键。通过精心设计Prompt，我们可以引导AI模型更好地理解我们的需求，并生成更准确、更相关的输出。希望这篇文章能帮助你掌握Prompt工程的艺术，解锁AI的无限可能，并在实际应用中不断优化和创新。

作者：晏姗
单位：中国移动智慧家庭运营中心