LLM大模型中的提示词是什么? 作者:马育民 • 2025-12-26 14:06 • 阅读:10003 # 介绍 在大模型(如GPT、Claude、文心一言等)的应用体系中,**提示词(Prompt)** 是用户向大模型输入的**指令、问题或上下文信息**,本质是**引导模型生成预期输出的“沟通桥梁”**。简单来说,提示词就是你“告诉模型要做什么、怎么做”的文字内容。 # 作用 大模型的输出高度依赖输入的提示词,它的核心作用有3个: 1. **明确任务目标**:让模型知道需要执行的具体任务(如翻译、写代码、总结文章、生成创意文案等)。 示例:`请把这段英文翻译成中文` 2. **约束输出范围**:限定模型的回答方向、格式、风格,避免输出偏离需求。 示例:`用300字以内总结这篇论文的核心观点,语言简洁专业` 3. **补充上下文信息**:提供必要的背景、数据或规则,让模型的输出更精准。 示例:`基于以下用户反馈,分析产品的3个核心问题:[用户反馈内容]` # 提示词的基本结构 一个高质量的提示词通常包含 **4个核心要素**,可以类比为“给模型的作业要求”: | 要素 | 作用 | 示例(以“写鸿蒙应用开发教程”为例) | |--------------|---------------------------------------|-----------------------------------| | **角色设定** | 定义模型的身份,匹配任务专业度 | 你是一名资深鸿蒙应用开发工程师,有5年教学经验 | | **任务描述** | 明确要完成的具体目标 | 请写一篇面向零基础学生的鸿蒙Hello World教程 | | **约束条件** | 限定输出格式、长度、风格等 | 分步骤讲解,每步配代码示例和注释,字数控制在800字内 | | **输入数据** | 提供任务必需的背景、素材或参数 | 开发环境:DevEco Studio 4.1;设备:鸿蒙4.0模拟器 | ### 完整示例 你是一名资深鸿蒙应用开发工程师,有5年教学经验。请写一篇面向零基础学生的鸿蒙Hello World教程,分步骤讲解,每步配代码示例和注释,字数控制在800字内。开发环境:DevEco Studio 4.1;设备:鸿蒙4.0模拟器。 # 分类 根据教学场景,你可以给学生讲解以下常见的提示词类型: 1. **指令型提示词** 直接下达任务指令,适用于简单明确的需求。 示例:`解释大模型的注意力机制` `用Python写一个冒泡排序算法` 2. **上下文型提示词** 提供背景信息+任务,适用于需要结合特定场景的需求。 示例:`已知以下是某电商平台的用户行为数据:[数据表格],请分析用户的购买偏好` 3. **示例型提示词(少样本学习)** 给模型提供1-3个示例,让模型模仿输出格式或逻辑,适用于格式要求严格的任务。 示例: > 请按照以下格式提取文本中的人物信息: > 示例1:输入“小明,25岁,北京人” → 输出:姓名:小明,年龄:25,籍贯:北京 > 输入“小红,30岁,上海人” → 输出: 4. **思维链提示词(Chain-of-Thought, CoT)** 引导模型“一步步思考”,适用于复杂推理、数学计算、逻辑分析类任务,核心是加入`“请分步推理”“说明思考过程”`等关键词。 示例:`一个笼子里有鸡和兔共30只,脚共86只,请问鸡和兔各有多少只?请分步推理,写出计算过程` # 提示词设计原则 重点强调 **“精准、明确、可落地”**,避免模糊表述。核心原则有: 1. **越具体,越精准**:避免“写一篇文章”这种模糊指令,换成“写一篇面向大学生的人工智能科普短文,1000字,分3个部分:定义、应用场景、未来趋势”。 2. **善用角色设定**:给模型赋予专业身份,输出会更贴合领域需求(如“你是一名金融风控分析师”“你是一名初中数学老师”)。 3. **格式约束优先**:如果需要特定格式(如表格、代码块、markdown),直接在提示词中说明。 4. **逐步优化迭代**:一次提示达不到效果时,基于输出结果补充信息(如“上一轮回答太笼统,请补充具体的技术实现步骤”)。 # 案例(对比效果) 可以用同一个任务展示**好提示词 vs 差提示词**的区别,让学生直观理解: | 差提示词(模糊) | 好提示词(精准) | |------------------|------------------| | `写一个鸿蒙页面` | `你是鸿蒙应用开发工程师,请用ArkTS语言写一个简单的登录页面,包含账号输入框、密码输入框(隐藏显示)、登录按钮。要求代码有注释,适配手机竖屏` | 原文出处:http://www.malaoshi.top/show_1GW2TcdahBW3.html