提示词工程（Prompt Engineering）

定义与概念

近几年，人工智能弯道超车，让人直呼“跟不上”，这里面提示词工程扮演着极为重要的角色——人机交互语言。它专注于设计、优化以及构建输入提示（prompts），以此作为与人工智能大模型交流的语言工具。像大型语言模型、图像生成模型，如果你不能给出它能理解的提示词，它们也很难输出理想的结果。说白了，提示词工程就是人类与 AI 系统之间沟通的桥梁，我们通过输入精心设计的提示语，能够让 AI明确理解我们的意图并顺利完成各式各样特定的任务。例如，在让语言模型创作一篇新闻稿时，准确且清晰的提示词可以保证输出的新闻稿在内容、风格等方面都符合我们的预期；在图像生成模型中，恰当的提示词可以引导模型生成精准展现特定场景或物体的图像。换句话说，如果不了解提示词，就相当于不懂AI交流语言，没办法让AI为我们所用，意味着在别人拿AI横空出世时，你只能望洋兴叹，岂不可惜？

核心要素

1. 提示词结构与组成

• 明确指令：明确表达任务需求和期望结果。在与 AI 交互时，明确的指令是关键。比如，当我们希望 AI 生成一份市场调研报告时，不能只简单说 “写个市场调研报告”，而应具体说明 “请生成一份关于 2025 年上半年智能手机市场的调研报告，需涵盖市场份额、消费者偏好、热门机型分析等方面，报告字数控制在 3000 字左右”。像这样明确的指令，可以让 AI 精准把握任务方向，输出更贴合需求的内容。

• 上下文提供：为 AI 提供必要的背景信息。如果你想让 AI 续写一篇小说，只给出像 “主人公走到了一个神秘的森林” 这样简单的提示，AI 续写的内容可能会与我们心中预期大相径庭。但如果补充背景信息，如 “这是一部奇幻小说，故事发生在一个魔法世界，主人公具有操控火焰的能力，此前他一直在寻找传说中的魔法宝石”，AI 就能结合这些背景，生成更连贯、更符合小说设定的续写内容。这本质上和人与人的交流没什么区别。

• 示例展示：通过少样本学习（few-shot learning）引导模型理解任务。就是说，为了让 AI 帮我们执行文本分类的任务，我们要先给打个样子，比如 “苹果 - 水果”、“汽车 - 交通工具”、“椅子 - 家具”，然后再给出 “香蕉”，让 AI 判断类别。通过这些的示例，AI 能很快理解文本分类的任务逻辑，从而准确地对新的文本分类。

• 角色定义：为 AI 赋予特定的身份或专业背景。当我们需要利用AI 撰写专业的学术论文时，可设定其角色为 “某知名大学的物理学教授”，这样 AI在生成内容时，会运用该专业背景下的语言风格、知识体系，使论文更具学术领域的专业性和可信度。

2. 技术方法

• 链式思考（Chain-of-Thought）：引导模型在场景中逐步推理。比如，我们出一道数学题 “小明有 5 个苹果，小红的苹果数比小明多 3 个，小刚的苹果数是小红的 2 倍，问小刚有几个苹果？” ，然后运用链式思考的提示词分解解题过程给AI打个样。我们可以这样提示： “首先，计算小红的苹果数，即小明的 5 个苹果加上 3 个，得到小红有 8 个苹果。然后，计算小刚的苹果数，因为小刚的苹果数是小红的 2 倍，所以用小红的 8 个苹果乘以 2”，引导 AI 按照这样的步骤逐步推理，得出正确答案。然后，AI就会明白这套推理算法的基本形式，给出更匹配的方案。

• 思维树（Tree of Thoughts）：探索多条思考路径。当我们创作一个故事时，遇到卡点 “一个少年在森林中迷路了，接下来会发生什么？” 就可以通过思维树的方式给出提示，像这样 “路径一：少年遇到了一个善良的jing灵，jing灵帮助他找到了出路；路径二：少年发现了一条神秘的小溪，顺着小溪他走出了森林；路径三：少年在森林中找到了一个古老的木屋，在木屋中他找到了一些线索从而走出森林”，让 AI 从多个角度去探索故事发展，丰富故事内容。

• 自我反思（Self-reflection）：让模型评估自己的输出。同样的场景，当 AI 为我们完成一篇稿子创作后，我们可以添加提示词 “请评估你刚刚创作的文章在逻辑连贯性、内容丰富度、语言准确性方面的表现，并指出存在的问题以及改进方向”，促使 AI 对自身输出进行反思，提升输出质量。然后，AI会按照指定的逻辑形式展开反思检查，并在检查过程中发行可能存在的纰漏或可能存在的优化项。而这个过程中，人作为观察者，也能遍历反思的过程，从人的角度给出一个评判，这就是典型的结对创作。

• 提示词模板：针对特定任务的标准化提示结构。我们以撰写产品推广文案为例，可采用 “产品名称 - 产品特点 - 目标受众 - 推广目的 - 文案风格” 这样的提示词模板，如 “智能扫地机器人 - 具有高效清洁、自动避障功能 - 上班族、家庭主妇 - 提高产品销量 - 幽默风趣”，让 AI 依据模板生成更规范、更符合要求的推广文案。

3. 优化策略

• 迭代优化：通过反复测试改进提示词效果。当使用 AI 生成广gao标语时，开始可能生成 “这款产品很不错” 这样平淡的标语。通过分析不理想的原因，如果是因为表述太笼统，那么优化提示词，比如 “突出产品独特功能，以简洁有力、吸引眼球的方式生成广gao标语”，再次测试，得到如 “独特功能加持，这款产品让生活更便捷” 这样更优质的标语，不断迭代，直至达到满意效果。

• 提示词分解：将复杂任务分解为简单步骤。对于让 AI 设计一个网站这样的任务，可分解为 “先设计网站首页布局，包括导航栏、主体内容区、页脚的位置和样式；再设计网站的二级页面，如产品介绍页、用户登录页等的结构；最后考虑页面的色彩搭配和交互效果”，逐步引导 AI 完成复杂任务。

• 关键词强化：强调重要概念和要求。在让 AI 翻译一篇文献时，强化关键词提示，如 “yi学专业术语准确翻译，保持原文逻辑结构，注意yi学文献的严谨风格”，让 AI 更关注关键信息，提高翻译质量。

• 约束设定：明确输出的格式、长度和风格要求。比如，要求 AI 写一首现代诗，设定约束为 “格式为每段 4 行，全诗共 3 段，长度控制在 100 字左右，风格清新自然”，使 AI 生成的诗歌符合特定规范。

应用领域

1. 文本生成与处理

• 内容创作（文章、故事、脚本）：在内容创作领域，提示词工程大显身手。写一篇关于旅游的文章，通过提示词 “描述一个你zui难忘的旅游目的地，包括当地的风景、美食、人文特色，文章风格生动活泼，能激发读者的旅游欲望”，AI 能创作出引人入胜的旅游文章。 “以一个神秘的城堡为背景，创作一个冒险故事，故事中要有勇敢的主人公、神奇的魔法道具和邪恶的反派”，AI 能构建出精彩的冒险故事框架。在脚本创作方面，提示词 “创作一个 5 分钟的短视频脚本，主题是环保，包含 3 - 4 个场景，每个场景有角色对话和画面描述”，助力 AI 生成实用的短视频脚本。

• 信息提取与总结：对于大量的文本资料，AI 可依据提示词进行信息提取与总结。为了处理一批企业年度报告，提示词可以写作 “提取所有报告中关于企业营收、利润、市场拓展方面的关键数据，并总结各企业的发展趋势”，AI 能快速准确地完成信息提取和总结工作，为企业决策提供有力支持。

• 代码生成与调试：在软jian开发中，提示词工程也发挥着重要作用。为了开发一个简单的网页计算器功能，提示词 “使用 HTML、CSS 和 JavaScript 编写一个网页计算器，能实现加、减、乘、除运算，界面简洁美观”，AI 可生成相应的代码框架，甚至在代码调试时，通过提示词 “检查这段代码中是否存在语法错误，若有，指出错误位置和原因”，帮助ma农快速定位和解决问题。

• 翻译与语言转换：在翻译工作中，精准的提示词能提高翻译质量。如 “将这段中文科技文献翻译成英文，注意专业术语的准确翻译，保持原文的逻辑结构”，AI 可输出更符合专业要求的英文译文。在语言转换方面，如 “将这段正式商务邮件转换为口语化、亲切的表达方式”，AI 能依据提示完成语言风格的转换。

2. 图像生成

• Stable Diffusion、DALL-E 等模型的引导：以 Stable Diffusion 模型为例，当我们想要生成一幅梦幻森林的图像时，输入提示词 “一片充满奇幻色彩的森林，树木高大且形状奇特，有发光的蘑菇，阳光透过树叶洒下，色彩鲜艳丰富”，模型就能依据这些提示生成相应的梦幻森林图像。对于 DALL-E 模型，若要生成一幅未来城市的图像，提示词 “一座未来感十足的城市，高楼大厦林立，空中有飞行汽车，街道上有机器人在工作”，可引导模型呈现出充满科技感的未来城市画面。

• 风格控制与艺术创作：在图像生成中，可通过提示词控制风格。比如，想要生成一幅具有梵高风格的星空图像，提示词 “以梵高的绘画风格，生成一幅星空图像，色彩浓烈，笔触富有动感”，模型就能生成带有梵高独特艺术风格的星空图，为艺术创作提供了新的途径和灵感。

• 图像编辑与修改：当我们有一张普通的风景照片，想要将其修改为复古风格时，对 AI 输入提示词 “将这张风景照片调整为复古风格，色彩偏黄偏棕，对比度适当降低”，AI 可对图像进行相应编辑修改，满足用户对图像的个性化需求。

• 概念可视化：对于一些抽象的概念，如 “时间的流逝”，通过提示词 “用图像来表现时间的流逝，可采用沙漏、时钟指针移动、树木年轮增长等元素”，AI 能将抽象概念转化为直观的视觉图像，帮助人们更好地理解和表达抽象想法。

3. 多模态应用

• 文本到图像转换：通过文本描述生成对应的图像是多模态应用的常见场景。例如，输入提示词 “一个穿着红色连衣裙的小女孩在绿色草坪上放风筝，天空中有白云”，AI 能够将这段文本转换为一幅生动的图像，实现文本与图像之间的跨模态转换，为创意表达和设计工作带来便利。

• 图像描述与理解：当给 AI 一张图片时，输入提示词 “描述这张图片中的场景、人物动作和可能的情绪”，AI 可以对图像进行分析并输出相应的文字描述，如 “图片中一个年轻人坐在公园长椅上，面带微笑，手里拿着一本书，周围是盛开的花朵”，有助于视觉障碍人士理解图像内容，也为图像检索等应用提供支持。

• 视频内容生成：在视频内容生成方面，通过一系列提示词，如 “生成一个 30 秒的宣传视频，主题是新款运动鞋，包含运动鞋的外观展示、穿着运动的场景、品牌标识展示，音乐节奏明快”，AI 可以合成相应的视频片段，为视频创作提供高效的解决方案。

• 交互式创作工具：在一些交互式创作工具中，提示词工程让用户与 AI 的交互更加流畅。比如在一款绘画创作工具中，用户输入 “在画布左上角画一个红色的圆形，圆形周围有黄色的光芒”，AI 能依据提示在画布上实时绘制出相应图形，提升用户创作体验。

挑战与发展趋势

1. 当前挑战

• 一致性问题：相似提示可能产生不同结果抽盲盒效应。例如，在使用语言模型生成文案时，两次输入 “写一篇关于春天的抒情散文”，模型可能会生成两篇风格、内容差异较大的散文。这是因为模型在生成过程中存在一定的随机性，受到内部算法和训练数据分布等多种因素影响，导致即使相似提示也难以保证输出的一致性，给用户带来困扰，尤其是在对输出结果有严格一致性要求的场景中，如合同撰写、品牌宣传文案标准化等。

• 幻觉现象：模型可能生成不准确信息。在知识问答场景中，当用户询问 “某部电影中某个特定情节发生的时间”，模型可能会生成看似合理但实际上与电影情节不符的时间信息。这是由于模型在训练过程中可能对部分信息理解不准确，或者在生成回答时未能准确检索到真实信息，从而产生幻觉现象，降低了模型输出的可信度，在对信息准确性要求极高的领域，如yi疗、票子知识解答等，这种幻觉现象可能会造成严重后果。

• 提示注入：恶意提示可能绕过安全限制。一些不法分子可能通过精心构造恶意提示词，试图让 AI 输出违反道德、法律或安全规定的内容。比如，在图像生成模型中，通过特殊提示词诱导模型生成侵犯他人隐私或宣扬暴力恐怖的图像；在语言模型中，诱导模型生成虚假有害信息。这对 AI 系统的安全性和合规性构成了巨大威胁，需要不断加强安全防护机制来抵御提示注入攻击。

• 技能门槛：有效提示需要专业知识和经验。要设计出能让 AI 生成高质量输出的提示词，并非易事。例如，在让 AI 进行复杂的科学研究论文创作时，需要提示者对相关科学领域有深入了解，知道如何准确描述研究问题、实验方法和预期结果等。对于普通用户而言，缺乏相关专业知识和提示词设计经验，很难充分发挥 AI 的潜力，限制了 AI 在更广泛用户群体中的高效应用。

2. 未来发展

• 自动化提示优化：AI 辅助提示词设计。未来，可能会出现专门的 AI 工具，它能够根据用户输入的简单任务描述，自动生成优化后的提示词。例如，用户只说 “我想让 AI 写一篇销售报告”，该工具就能根据大量的案例和算法，为用户生成如 “生成一份关于本季度产品销售情况的报告，包含各产品销售额、销售渠道分析、客户反馈总结以及下季度销售策略建议，报告采用正式商务风格，字数在 2000 字左右” 这样详细且优化的提示词，大大降低了用户使用 AI 的门槛，提高提示词设计效率。

• 个性化提示系统：适应用户习惯和偏好。随着技术发展，AI 系统将能够学习用户的使用习惯和偏好，为每个用户量身定制提示词系统。比如，一位经常使用 AI 创作科幻小说的用户，系统会根据其过往创作中对情节设定、角色塑造、语言风格等方面的偏好，自动生成符合该用户风格的提示词，如 “以宏大的宇宙为背景，主角具有超能力，在探索神秘星球的过程中与外星文明发生冲突，小说语言风格富有科技感和想象力”，提升用户与 AI 交互的满意度和创作成果的质量。

• 提示词标准化：行业通用的提示词框架。不同行业可能会制定出通用的提示词框架，以规范 AI 在本行业的应用。在yi疗行业，针对jibing诊断、bing例分析等任务，会有标准的提示词模板，如 “输入症状（详细描述症状表现、出现时间、加重或缓解因素等）、过往bing史、家族bing史，输出可能的疾bing诊断结果及诊断依据”，这有助于保证 AI 在yi疗领域应用的准确性和规范性，促进yi疗 AI 的广泛应用和发展。

• 提示词市场：专业提示词的交易与共享。未来可能会形成一个提示词市场，专业的提示词设计师或团队可以将自己精心设计的提示词在市场上出售，其他用户根据自身需求购买使用。例如，一个设计精美的dian商产品推广文案提示词，如 “突出产品独特卖点，针对年轻女性消费者，以活泼有趣的语言风格，生成吸引人的产品推广文案，包含产品图片描述、促销活动介绍”，可以在市场上供电shang从业者购买，实现提示词的价值变现，同时也促进提示词设计的专业化和多样化发展。

总结

提示词工程作为人机协作的关键技术，其重要性不言而喻。首先是一种需要严谨技术能力支撑的专业领域，能够通过科学的方法和策略引导 AI 高效完成各类任务；其次是一种充满创意的艺术形式，不同的提示词组合和设计能够激发 AI 产生独特、新颖的输出。随着 AI 技术持续深入发展，提示词工程也将不断演化和完善。未来，它将为人类的创造性工作，如艺术创作、文学写作、设计工作等，提供更为强大、便捷的工具；在解决各种复杂问题，如科学研究、数据分析、决策制定等方面，也将发挥更大的作用，成为推动社会进步和创新发展的重要力量。

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作者简介：

元悉宇宙的世界，围绕云物互联应用的理论、研发和落地，分享认知和商机等。