在提示词工程发展的初期，为了能让大语言模型更好的输出，提示工程师设计了很多提示方法：角色定义、多范例提示、规范化提示、组合提示、思维链提示、零样本思维链等等。无论哪种提示方法其实都在做一件事，那就是对齐双方的信息。
随着大语言模型越来越“聪明”，简单提示也变得越来越有效。提示工程中角色扮演的方法现在也并非必须，但对齐这件事变得更加普遍。比如我们不用角色扮演来定义输出，而是让大语言模型知道输入者的背景，让大语言模型输出符合输入者真实需求的内容。
在提示词工程中，“对齐”并不是简单地让大语言模型（LLM）按照你的指令输出，而是让模型真正理解你的意图、背景和需求。这种理解就像一场对话中的默契：你不需要把每件事都说得清清楚楚，模型却能“心领神会”。以编写 Python 脚本为例，我们可以通过对齐输入者的背景和目标，引导模型生成更贴合实际需求的代码，而不是泛泛而谈的通用答案。
这里用一个编写python脚本的案例来说明“对齐”这种提示方法。
案例：从模糊需求到精准脚本
假设你是一个数据分析师，日常工作涉及处理 CSV 文件、生成统计报表。你需要一个 Python 脚本，用于从一个包含销售数据的 CSV 文件中提取特定列，并计算每月的总销售额。传统的提示方法可能会直接说：
写一个 Python 脚本，读取 CSV 文件，计算每月的总销售额。
这样的提示虽然直白，但缺乏背景信息，模型可能生成一个过于通用的脚本，比如只处理固定的列名，或者假设数据格式非常理想化。这时候，“对齐”提示方法的核心在于提供足够的上下文，让模型明白你的真实需求。
一个更好的提示可能是：
我是一个数据分析师，每天需要处理销售数据的 CSV 文件，文件通常包含“日期”、“产品”、“销售额”等列，但列名和格式可能因供应商不同而变化。我需要一个 Python 脚本，能让我指定输入文件路径和“日期”“销售额”列名，自动解析日期（格式可能为 YYYY-MM-DD 或 MM/DD/YYYY），并按月汇总销售额，输出为新的 CSV 文件。最好能处理缺失值和异常数据，比如销售额为负数的情况。
这个提示通过描述使用者的背景（数据分析师）、数据特点（列名和格式不固定、可能有缺失值或异常值）以及具体目标（按月汇总、输出 CSV），实现了与模型的“对齐”。模型不仅知道要做什么，还知道为什么要这样做，以及在什么场景下做。
对齐的核心在于减少模型的“猜想”。大语言模型本质上是一个概率机器，它会根据输入猜测最可能的输出。如果你的提示过于模糊，模型可能会基于自己的“假设”生成答案，而这些假设可能与你的需求不符。比如，在上面的例子中，如果不说明“列名可能变化”或“日期格式不统一”，模型可能默认所有 CSV 文件都有固定的列名和格式，导致生成的脚本在实际使用中报错。
通过对齐，你在提示中主动提供关键信息：
背景：你是谁？你的工作场景是什么？ 约束：数据有什么特点？有哪些潜在问题？ 目标：你希望模型输出什么？格式、功能、甚至语气？
这些信息就像给模型画了一张“需求地图”，让它在生成答案时更精准地命中目标。
实现对齐的技巧1
明确你的身份和场景告诉模型你是谁（比如“初学者”或“专业开发者”），以及你的工作环境（比如“在 Jupyter Notebook 上运行”或“部署到服务器”）。这能帮助模型调整输出的复杂度和风格。 描述数据的细节如果涉及数据处理，说明数据的格式、可能的异常情况（如缺失值、乱码）、以及你希望如何处理这些问题。模型会据此生成更健壮的代码。 定义输出格式明确你想要的输出形式，比如“返回一个 Python 函数”“生成带注释的代码”或“输出 JSON 格式的结果”。这能让模型直接命中你的期望。 提供“假设”边界如果你的需求有特殊限制（比如“不能使用某个库”或“代码需要在 Python 3.6 运行”），提前说明，避免模型生成不适用的答案。
一个具体的 Python 脚本示例
基于上面的提示，我们可以进一步细化，得到一个更贴合实际需求的脚本。以下是一个可能的提示和对应的输出：
提示：
我是一个数据分析师，经常处理供应商提供的销售数据 CSV 文件，文件包含“日期”和“销售额”列，但列名可能不同（如“Date”或“Sale_Amount”），日期格式可能是 YYYY-MM-DD 或 MM/DD/YYYY。我需要一个 Python 脚本，接受文件路径和列名作为输入，解析日期，按月汇总销售额，并将结果保存为新的 CSV 文件。脚本需要处理缺失值（填充为 0）和异常值（比如销售额为负，忽略这些行）。代码要简洁，带注释，适合在 Jupyter Notebook 中运行。
实现对齐的技巧2
深化对齐：通过反问明确需求边界
在提示词工程中，“对齐”不仅是通过提供背景和约束来减少模型的“猜想”，还可以通过主动让模型反问来挖掘潜在的模糊点：
在提示词最后加入一句：“以上是我的需求，你为了完成这个需求，你会向我提问哪些内容以便于你更好地完成这个任务，你可以每次提一个问题，直至你觉得信息对齐，可以输出再开始执行任务”
这种方法让模型有机会“主动”澄清需求，确保输出的结果更贴合实际场景。
反问如何助力对齐？
反问的核心在于将模型从“被动执行者”转变为“主动探索者”。当模型提出问题时，它实际上在梳理你的需求边界，识别可能被忽略的细节。比如，在编写 Python 脚本的场景中，模型可能会注意到你没有提到某些关键信息，比如文件的编码格式、输出文件的命名规则，或者是否需要可视化结果。通过反问，模型可以补全这些信息，避免生成不符合预期的代码。
这种方法尤其适用于复杂任务或模糊需求。例如，你可能只说了“写一个处理 CSV 文件的脚本”，但没有说明文件大小、数据量级，或者是否需要并行处理。模型通过反问，可以逐步明确这些细节，从而生成更健壮、更实用的代码。
反问的实践：一个具体的例子
让我们回到之前的案例：你是一个数据分析师，需要一个 Python 脚本处理销售数据的 CSV 文件，汇总每月销售额。假设你提供了以下提示：
我是一个数据分析师，经常处理供应商提供的销售数据 CSV 文件，文件包含“日期”和“销售额”列，但列名可能不同（如“Date”或“Sale_Amount”），日期格式可能是 YYYY-MM-DD 或 MM/DD/YYYY。我需要一个 Python 脚本，接受文件路径和列名作为输入，解析日期，按月汇总销售额，并将结果保存为新的 CSV 文件。脚本需要处理缺失值（填充为 0）和异常值（比如销售额为负，忽略这些行）。代码要简洁，带注释，适合在 Jupyter Notebook 中运行。 以上是我的需求，你为了完成这个需求，你会向我提问哪些内容以便于你更好地完成这个任务，你可以每次提一个问题，直至你觉得信息对齐，可以输出再开始执行任务。
模型的第一次反问：
你的 CSV 文件是否有特定的编码格式，比如 UTF-8、GBK，或者其他编码？如果没有指定，我会假设 UTF-8，但这可能会影响读取非标准编码文件时的正确性。
这个反问非常关键，因为 CSV 文件的编码问题在实际工作中很常见。如果用户没有提到编码，模型默认 UTF-8 可能导致乱码，尤其是在处理来自不同供应商的数据时。假设你回答：
大多数文件是 UTF-8，但有些老旧系统导出的文件可能是 GBK。
模型的第二次反问：
你是否需要脚本自动检测文件编码（比如使用 chardet 或 charset-normalizer 库），还是希望脚本接受一个可选的编码参数，由你手动指定？
这个问题进一步挖掘了编码处理的细节。如果用户选择自动检测，脚本需要引入额外的库并增加编码检测逻辑；如果用户选择手动指定，脚本可以更轻量，但需要用户提供更多输入。假设你回答：
我希望脚本接受一个可选的编码参数，默认是 UTF-8，这样我可以手动指定 GBK 或者其他编码。
模型的第三次反问：
输出 CSV 文件是否需要特定的命名规则，比如基于输入文件名或日期生成文件名？还是简单地使用固定的文件名（如 monthly_sales.csv）？
这个反问关注输出的细节，体现了模型对实际工作场景的敏感性。用户可能希望输出文件名动态生成，以避免覆盖现有文件。假设你回答：
输出文件名可以基于输入文件名加上 _monthly 后缀，比如输入 sales.csv，输出为 sales_monthly.csv。
模型确认信息对齐：
好的，我已经了解了你的需求：脚本需要处理 UTF-8 或用户指定的编码（如 GBK），输出文件名基于输入文件名加 _monthly 后缀，其他需求（如日期解析、缺失值处理等）也已明确。我会根据这些信息生成代码。你是否还有其他细节需要补充？如果没有，我将开始编写脚本。
通过这几轮反问，模型不仅明确了编码和输出文件名的细节，还给了用户最后一次补充信息的机会。这种交互式的对齐过程，确保了最终输出的脚本高度贴合用户的需求。
反问的设计技巧
聚焦关键模糊点模型的反问应集中在需求中可能缺失或不明确的细节，比如数据格式、环境限制、或输出偏好。避免问无关紧要的问题，以免增加用户的认知负担。 逐步深入每次只问一个问题，基于用户的回答再提出下一个问题。这种渐进式澄清能让用户逐步完善需求，而不会感到被“轰炸”。 提供假设和选项在反问时，模型可以提供合理的假设或选项，比如“是否需要自动检测编码？”或“是否使用固定文件名？”。这能帮助用户更快地做出决策。 确认对齐完成在反问结束后，模型应总结已收集的信息，确认是否可以开始执行任务。这一步相当于“闭环”，确保双方对需求达成一致。
对齐是一种思维方式
对齐将提示工程从机械的任务转化为动态、上下文丰富的对话。通过结合反向提问，我们不仅能清晰表达需求，还能与模型共同完善方案。这就像人与人之间的沟通——理解请求背后的“为什么”，往往比请求本身更重要。
