Prompt

如何写出高质量的 prompt

2024 年 11 月 22 日

Prompt，作为一种结构化的输入序列，为模型提供了任务要求和背景信息，其质量直接决定了模型输出的内容质量和相关性。

Prompt的基础认知

Prompt，简而言之，就是引导模型生成所需输出的指令或提示。在大规模语言模型中，Prompt扮演着至关重要的角色。它不仅是模型理解任务要求的桥梁，更是确保输出内容符合预期的保障。一个设计巧妙的Prompt，能够最大程度地减少误解，使模型准确理解用户需求，生成高质量的响应。

Prompt的运行过程包括接收输入、文本处理与编码、模型计算、生成输出以及格式调整与后处理等环节。其中，格式调整与后处理步骤尤为重要，它确保生成的输出文本符合Prompt要求的输出格式和风格。例如，当Prompt要求生成不超过200字的摘要时，后处理步骤将确保生成的文本在保持完整和连贯的同时，满足字数限制要求。

精准打造Prompt的基本要素

一、明确目标与需求

在开始撰写 Prompt 之前，你必须清晰地知道自己想要实现什么目标以及有哪些具体需求。这是 Prompt 写作的基础和核心。

（一）确定任务类型

你是要让人工智能生成一篇文章、回答一个问题、进行数据分析，还是完成其他特定的任务？不同的任务类型需要不同的 Prompt 设计思路。例如，如果你希望人工智能写一篇关于未来城市生活的科幻小说，你的 Prompt 就需要围绕科幻元素、城市生活场景、故事情节等方面进行构建，明确告诉它你期望的创作方向和重点。

（二）分析具体要求

对于任务，你有哪些具体的要求？比如文章的字数、风格、语气，回答问题的深度和广度，数据分析的维度和方法等。这些详细的要求应该在 Prompt 中明确体现，以便引导输出结果符合你的预期。比如，你要求人工智能生成一篇 800 字左右的、语言简洁明了的科技产品评测文章，那么在 Prompt 中就要准确地传达这些信息，避免模糊不清导致结果不理想。

二、提供背景信息

丰富的背景信息可以帮助模型更好地理解你的需求，从而生成更准确、更有针对性的内容。

（一）相关主题知识

如果你涉及到某个特定领域或主题，提供一些相关的基础知识是很有必要的。这可以让模型在这个领域的框架内进行思考和创作，避免出现偏离主题或常识性错误的情况。例如，当你要求写一篇关于量子计算的文章时，简单介绍一下量子计算的基本原理、发展现状等背景知识，会使生成的文章更具专业性和可信度。

（二）上下文情境

说明任务所处的上下文情境也非常重要。这包括任务的来源、目的、使用场景等。例如，你是为了一个学术研究项目撰写 Prompt，那么就要说明该项目的研究方向、已有的研究成果以及你希望通过这个 Prompt 获得什么样的新见解或补充内容。这样模型就能更好地融入到你的研究情境中，为你提供更有价值的输出。

三、使用具体而清晰的语言

模糊和歧义的语言会导致模型理解困难，从而影响输出质量。因此，在 Prompt 中要尽量使用具体、明确、清晰的语言。

（一）精确的词汇

选择准确的词汇来表达你的意思。避免使用过于笼统、抽象的词汇，尽量使用具体的名词、动词和形容词。比如，不要说 “一个好的产品”，而要说 “一款具有创新设计、高性能和良好用户体验的电子产品”。这样模型能够更清楚地理解你所描述的对象和特征，从而给出更符合你期望的内容。

（二）明确的指令

给出明确的指令和要求，让模型知道应该做什么以及如何做。例如，如果你希望模型对一段文本进行总结，你可以这样写 Prompt：“请对以下文本进行概括，提取关键信息，并用简洁的语言表达出来，字数不超过 100 字。” 这里明确告诉了模型任务是总结文本，以及具体的要求如提取关键信息、简洁表达和字数限制等。

四、设定合适的限制条件

为了确保输出结果符合你的预期，有时需要设定一些限制条件来约束模型的生成范围。

（一）内容范围限制

明确规定输出内容的范围。你可以指定涵盖的主题、时间范围、地域范围等。比如，你要求写一篇关于中国古代唐朝历史的文章，你可以在 Prompt 中限定只讨论唐朝的政治、经济和文化方面，时间范围为公元 618 年至 907 年，这样可以避免模型在其他无关的内容上浪费篇幅，使文章更加聚焦和深入。

（二）格式要求

如果对输出结果的格式有特定要求，也要在 Prompt 中明确说明。比如，你希望得到一份以表格形式呈现的市场调研报告，或者要求文章按照特定的结构（如引言、正文、结论）进行组织，都要提前告知模型。这样可以使输出结果更具规范性和可读性，方便你后续的使用和处理。

五、引导创新与多样性

虽然我们希望 Prompt 能够引导出符合要求的内容，但也不要过于限制模型的创造力和多样性。可以通过一些方式鼓励模型提供新颖的观点和多样的表达方式。

（一）鼓励创新思维

在 Prompt 中可以适当提示模型尝试新的思路、方法或观点。例如，你可以说 “请从一个独特的角度分析这个问题，提出一些新颖的见解”。这样可以激发模型的创新能力，为你带来意想不到的收获。有时候，一个独特的创新点可能会使整个内容更加出彩，为你的工作或学习带来新的启发。

（二）允许多样性输出

如果你希望得到多种不同的方案或答案，可以在 Prompt 中明确表示。比如，你可以说 “请提供至少三种不同的解决方案，并分别说明它们的优缺点”。这样模型会尝试从不同的方向思考问题，为你提供更多的选择和参考。在创意写作等领域，多样性的输出可以帮助你拓展思维，丰富创作素材。

六、测试与优化

写出一个好的 Prompt 往往需要经过多次测试和优化。不要期望一次就能写出完美的 Prompt，要不断尝试、调整和改进。

（一）初步测试

在实际使用 Prompt 之前，进行一些初步的测试是很有必要的。你可以选择一些简单的场景或样本数据，用你撰写的 Prompt 让模型生成内容，然后检查输出结果是否符合你的预期。如果存在偏差，分析原因是目标不明确、语言不清晰还是其他问题，以便针对性地进行修改。

（二）优化调整

根据测试结果，对 Prompt 进行优化调整。可以修改目标描述、补充背景信息、调整语言表达、改变限制条件等。然后再次进行测试，观察输出结果的变化。不断重复这个过程，直到你得到满意的结果为止。在优化过程中，要注意总结经验教训，逐渐掌握不同类型任务和需求下的 Prompt 写作技巧，提高自己的写作水平。

（三）参考优秀案例

学习和参考其他优秀的 Prompt 案例也是提升自己写作能力的有效途径。可以在相关的论坛、社区、博客等平台上寻找一些高质量的 Prompt 示例，分析它们的优点和特点，借鉴其中的好的做法和思路。同时，也可以与其他用户交流分享经验，共同进步。

掌握 Prompt 写作技巧是一个不断学习和实践的过程。通过明确目标与需求、提供背景信息、使用具体清晰的语言、设定合适的限制条件、引导创新与多样性以及进行测试与优化，你将能够写出更加完美的 Prompt，从而更好地利用各种工具和资源，提高工作效率和学习效果，在数字化时代中发挥更大的作用。

立即咨询 JOTO

JOTO 提供覆盖企业智能体规划与搭建、AI 平台私有化部署、RAG 知识工程、AI 安全治理、FDE 驻场共创及持续运营优化的全周期 AI 落地服务，帮助企业把验证中的 AI 能力转化为安全、可控、可持续迭代的生产力。联系 JOTO 获取 AI 落地咨询

想把这些做法用到你的业务里?

留下你的场景和痛点,我们帮你判断从哪一步开始。

联系我们

如何写出高质量的 prompt

立即咨询 JOTO

想把这些做法用到你的业务里?

开启企业级 AI 落地

填写需求单