第三章-提示词：从0到1，提示词实训全攻略，解锁大语言模型无限潜能（14/36）

摘要：文章系统梳理了提示词在驱动大模型（DeepSeek、ChatGPT 等）中的关键作用，从 Transformer 原理、提示词设计原则（清晰明确、分隔符、Few-Shot、思维链）到新闻、小说、文案、图像生成等多场景实战，再到反馈迭代、元指令、量化评估矩阵（指令有效性、目标匹配度、可控性、创意涌现度）与 PromptBench、W&B 等调试工具的优化闭环；并展望了多模态融合、知识图谱结合及隐私安全前沿。附 36 篇 AI 通识课索引，帮助读者从 0 到 1 掌握提示词工程。

目录

引言

一、提示词与大语言模型基础探秘

1.1 大语言模型的奇妙世界

1.2 提示词的关键作用

二、提示词的设计原则与核心技巧

2.1 清晰明确是第一要义

2.2 巧用分隔符与格式指定

2.3 让模型检查条件

2.4 Few-Shot 提示的奥秘

2.5 赋予模型思考时间

三、提示词在不同场景的实战应用

3.1 文本创作场景实战

3.1.1 新闻写作

3.1.2 小说创作

3.1.3 文案撰写

3.2 图像生成场景实战

3.2.1 风格化图像生成

四、提示词的优化与评估

4.1 优化策略

4.1.1 反馈迭代

🏯 ​​一、必游景点推荐​​

🍜 ​​二、地道美食地图​​

📅 ​​三、经典行程规划​​

🏨 ​​四、住宿与交通贴士​​

⚠️ ​​五、关键注意事项​​

🎁 ​​特产手信推荐​​

4.1.2 元指令设计

4.2 评估指标与工具

4.2.1 量化评估矩阵

4.2.2 专业调试工具

五、提示词工程的进阶与前沿探索

5.1 思维链技术的深度应用

5.2 多模态指令融合的创新实践

5.3 提示词与知识图谱的结合

5.4 经典代码案例

六、常见问题与解决方案

6.1 模型理解偏差

6.2 输出结果不稳定

6.3 敏感信息与隐私问题

七、总结与展望

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引言

在当今的人工智能时代，大语言模型如DeepSeek、ChatGPT、文心一言、通义千问等已逐渐融入我们的工作与生活，从智能客服到内容创作，从代码生成到语言翻译，它们展现出了强大的语言处理能力。而在与这些大语言模型交互的过程中，提示词（Prompt）无疑扮演着至关重要的角色，它就像是开启大语言模型强大能力的钥匙🔑。

简单来说，提示词就是我们输入给大语言模型的文本，用于引导模型生成我们期望的输出。不同的提示词会使模型产生截然不同的回答，精心设计的提示词能够让模型生成准确、详细且符合需求的内容，而模糊或不恰当的提示词则可能导致模型输出混乱、无用甚至错误的信息。比如，当我们想要让模型创作一篇科技类的新闻稿时，如果只是简单地输入 “写一篇新闻稿”，模型可能不知道从何下手，或者生成的内容缺乏针对性；但如果我们输入 “以最近人工智能领域的重大突破为主题，写一篇 800 字左右的科技新闻稿，要求包含突破的具体内容、相关专家的评价以及对未来的影响”，模型就能根据这些明确的指令生成更符合我们期望的新闻稿。

正因为提示词如此关键，提示词实训也就显得尤为重要。通过系统的提示词实训，我们可以深入了解提示词的设计原则、技巧和策略，掌握如何根据不同的任务和需求构建有效的提示词，从而充分发挥大语言模型的潜力，提高工作效率和质量。在接下来的内容中，我将详细介绍提示词实训的相关知识和方法，希望能帮助大家提升在这方面的能力，更好地驾驭大语言模型这个强大的工具🚀。

一、提示词与大语言模型基础探秘

1.1 大语言模型的奇妙世界

大语言模型（Large Language Model，LLM）是基于深度学习技术构建的一种语言处理模型，它通过在海量文本数据上进行训练，学习到语言的语法、语义和语用等知识，从而具备了强大的语言理解和生成能力。其核心架构 Transformer 在自然语言处理领域掀起了一场革命，彻底改变了传统的语言处理方式。

Transformer 架构于 2017 年在论文《Attention Is All You Need》中被提出，它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）结构，引入了自注意力机制（Self-Attention）。自注意力机制使得模型在处理序列数据时，能够同时关注输入序列中的不同位置，从而更好地捕捉长距离依赖关系，这是 RNN 和 CNN 难以做到的。例如，在处理句子 “我喜欢吃苹果，它富含维生素 C” 时，RNN 需要按顺序依次处理每个单词，当处理到 “它” 时，较难捕捉到与前面 “苹果” 的关联；而 Transformer 的自注意力机制可以直接计算 “它” 与 “苹果” 之间的注意力权重，从而明确 “它” 指代的就是 “苹果”。

Transformer 架构主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将输入文本转换为一种中间表示，这种表示包含了输入文本的语义信息；解码器则根据编码器的输出，生成目标文本。在机器翻译任务中，编码器将源语言文本编码成语义向量，解码器再将这些向量解码为目标语言文本。以将英文句子 “Hello, how are you?” 翻译成中文为例，编码器会对这个英文句子进行处理，提取出其语义特征，形成语义向量；解码器根据这些向量，结合语言生成的规则和学习到的知识，输出 “你好，你怎么样？” 这样的中文翻译。

除了自注意力机制和编码器 - 解码器结构，Transformer 还包含多头注意力（Multi-Head Attention）、前馈神经网络（Feed Forward Network）、位置编码（Positional Encoding）等组件。多头注意力通过多个头并行计算注意力，能够从不同角度捕捉输入序列的特征，进一步提升模型的表达能力；前馈神经网络对注意力机制输出的结果进行进一步的特征转换和处理；位置编码则为模型引入了位置信息，因为 Transformer 本身不具备对序列中位置的感知能力，通过位置编码可以让模型区分不同位置的单词，例如 “我喜欢苹果” 和 “苹果喜欢我”，位置编码能帮助模型理解这两个句子中单词顺序的差异。

大语言模型在众多领域都有广泛的应用，涵盖了自然语言处理的各个方面：

• 文本生成：包括文章写作、故事创作、诗歌生成等。例如，OpenAI 的 GPT-4 可以根据给定的主题和提示，生成高质量的新闻报道、小说片段等。假设给定提示 “写一篇关于人工智能在医疗领域应用的科普文章”，GPT-4 能够生成包含人工智能在疾病诊断、药物研发、医疗影像分析等方面应用的详细内容，且语言通俗易懂，逻辑清晰。

• 对话系统：实现智能客服、聊天机器人等功能。像小米的小爱同学、苹果的 Siri 等智能语音助手，背后都可能运用了大语言模型技术，它们能够理解用户的自然语言提问，并给出合理的回答，还能进行多轮对话，理解上下文语境。当用户询问 “明天北京的天气如何？” 小爱同学可以通过调用相关的天气数据接口，并结合对用户问题的理解，准确地回答出明天北京的天气状况。

• 机器翻译：将一种语言翻译成另一种语言。谷歌翻译在大语言模型的支持下，翻译的准确性和流畅性都有了很大提升。例如，将一段法语新闻翻译成中文时，谷歌翻译能够快速准确地完成翻译，并且翻译后的中文文本符合中文的表达习惯。

• 信息检索与问答：帮助用户在大量文本中快速找到所需信息，以及回答用户的问题。在搜索引擎中应用大语言模型，可以更好地理解用户的查询意图，提供更精准的搜索结果。例如，当用户在百度搜索 “如何提高机器学习模型的准确率” 时，搜索引擎结合大语言模型对用户问题的理解，能够从海量网页中筛选出最相关的内容呈现给用户。

• 代码生成：根据自然语言描述生成相应的代码。GitHub Copilot 是一个基于大语言模型的代码生成工具，它可以根据程序员的注释和代码上下文，自动生成代码片段，提高编程效率。比如，当程序员输入注释 “计算两个整数的和”，GitHub Copilot 可以自动生成相应的 Python 代码：

def add_numbers(a, b):

return a + b

1.2 提示词的关键作用

提示词，作为与大语言模型交互的输入文本，是引导模型生成期望输出的关键。它就像是给模型下达的指令，模型会根据提示词的内容、结构和意图来生成相应的回答。不同的提示词会导致模型输出截然不同的结果，这充分体现了提示词对模型输出的决定性影响。

例如，当我们向 ChatGPT 输入简单提示词 “介绍一部电影” 时，它可能会随机选择一部大众熟知的电影进行介绍，如 “《泰坦尼克号》是一部由詹姆斯・卡梅隆执导，莱昂纳多・迪卡普里奥和凯特・温斯莱特主演的经典爱情灾难片。影片以 1912 年泰坦尼克号邮轮在其处女航时触礁冰山而沉没的事件为背景，讲述了穷画家杰克和贵族女露丝抛弃世俗的偏见坠入爱河，最终杰克把生存的机会让给了露丝的感人故事。”

但如果我们输入更详细的提示词 “以科幻为主题，介绍一部近五年内上映的电影，要包含电影的主要情节、视觉效果以及对科幻概念的展现”，ChatGPT 则会给出符合这个特定要求的回答，比如 “《星际穿越》是 2014 年上映的一部科幻巨作。影片主要讲述了一组宇航员穿越虫洞，前往另一个星系寻找新家园的冒险故事。在这个过程中，他们面临着时间膨胀、黑洞、高维空间等一系列科幻概念带来的挑战。电影的视觉效果堪称震撼，通过逼真的特效展现了壮丽的宇宙景观，如巨大的黑洞‘卡冈图雅’，其吸积盘和引力透镜效应的呈现让人仿佛身临其境。在科幻概念的展现上，《星际穿越》深入探讨了时间、空间、引力等科学理论，将复杂的科学概念以通俗易懂且极具视觉冲击力的方式呈现给观众，引发了人们对宇宙和人类未来的深刻思考。”

从这个例子可以看出，简单模糊的提示词让模型的输出具有较大的随机性和通用性；而详细、明确的提示词则能引导模型生成更具针对性、符合特定需求的内容。这是因为大语言模型在生成回答时，会尽力理解提示词所传达的任务和要求，并利用其在训练过程中学习到的知识和语言模式来生成相应的文本。如果提示词不够清晰，模型可能会根据自己的理解进行猜测和推断，导致输出结果不符合用户的期望。

再比如，在图像生成领域，提示词同样起着关键作用。当使用 StableDiffusion 等图像生成模型时，输入 “一座古老的城堡，周围是茂密的森林，天空中飘着白云，阳光洒在城堡上” 这样的提示词，模型会根据这些描述生成一幅包含相应元素的图像，城堡的建筑风格、森林的茂密程度、白云的形状和阳光的效果等都会受到提示词的影响。如果将提示词改为 “一座现代风格的高楼大厦，矗立在繁华的城市中心，夜晚灯光璀璨”，生成的图像则会完全不同，展现出一个充满现代气息的城市夜景。

在实际应用中，提示词的设计需要考虑多个因素，包括任务的类型、所需信息的详细程度、语言风格、格式要求等。对于不同的大语言模型，由于其训练数据和模型结构的差异，可能对提示词的敏感度和理解能力也有所不同，因此需要根据具体的模型进行适当的调整和优化，以获得最佳的输出效果。

二、提示词的设计原则与核心技巧

2.1 清晰明确是第一要义

在设计提示词时，清晰明确的表达是确保大语言模型生成准确、有用输出的基础。避免使用模糊、笼统或容易产生歧义的表述，尽可能地将任务、要求和期望的结果以具体、详细的方式传达给模型。

以一个简单的文本生成任务为例，如果我们希望模型创作一篇关于旅游的文章，模糊的提示词可能是 “写一篇旅游相关的文章”。这样的提示词没有明确文章的主题方向、风格要求、篇幅限制等关键信息，模型生成的文章可能会涵盖旅游的各个方面，缺乏重点和针对性，比如可能只是简单列举一些常见的旅游景点，或者泛泛而谈旅游的好处，无法满足我们对特定内容的需求。

而清晰明确的提示词则会是 “以背包客的视角，写一篇 2000 字左右的关于云南大理旅游的攻略文章，包括推荐的景点、美食、住宿以及当地的文化体验，要求语言生动活泼，富有感染力，文章结构清晰，分为景点介绍、美食推荐、住宿选择和文化体验四个部分，每个部分至少包含三个具体的推荐内容，并附上每个推荐的简要理由”。通过这样详细的提示，模型能够清楚地了解任务的具体要求，生成的文章会更符合我们的期望，包含详细的大理旅游攻略信息，如在景点介绍部分，可能会推荐洱海生态廊道，理由是可以骑行欣赏洱海的绝美风光，感受大自然的宁静与美好；在美食推荐部分，会介绍饵丝，说明其口感软糯，配上鲜美的汤汁和丰富的配菜，是大理特色的美味早餐。

再比如，在图像生成任务中，如果提示词是 “生成一幅美丽的画”，模型对于 “美丽” 的理解可能因人而异，生成的图像可能风格各异，无法准确呈现我们心中所想的画面。但如果提示词改为 “生成一幅以春天为主题的水彩画，画面中有盛开的樱花树，树下有一条蜿蜒的小溪，溪水中倒映着粉色的花瓣，天空是淡蓝色的，飘着几朵洁白的云朵，整体色调明亮、清新”，模型就能根据这些具体的描述，生成一幅更具针对性和符合预期的水彩画，展现出春天的明媚与生机。

因此，在设计提示词时，我们要尽可能地细化任务描述，明确各种参数和要求，从任务类型、主题内容、风格偏好、格式规范、字数限制等多个维度进行详细说明，让模型能够准确理解我们的意图，从而生成高质量的输出结果。

2.2 巧用分隔符与格式指定

分隔符和格式指定是优化提示词的重要技巧，它们可以帮助我们更清晰地组织输入信息，引导大语言模型生成符合特定格式要求的输出，提高交互的效率和准确性。

在输入提示词时，使用分隔符能够有效地区分不同的输入部分，使模型更好地理解各个信息之间的关系和层次结构。常见的分隔符有逗号（,）、句号（.）、斜杠（/）、竖线（|）、三个反引号（```）等，我们可以根据具体的任务和需求选择合适的分隔符。例如，在要求模型对一段文本进行情感分析并提取关键词时，我们可以这样设计提示词：“请对以下文本进行情感分析，并提取其中的关键词：今天天气真好，阳光明媚，我和朋友们一起去公园游玩，度过了非常愉快的一天”。这里使用反引号将需要分析的文本括起来，清晰地将任务描述和输入文本区分开来，模型能够明确知道需要处理的内容是反引号内的文本，从而更准确地进行情感分析和关键词提取，可能输出的结果为：“情感：积极；关键词：天气好、阳光明媚、公园、游玩、愉快”。

指定输出格式可以让模型生成的结果更具规范性和可读性，便于我们后续的处理和使用。不同的任务可能需要不同的输出格式，如文本段落、列表、表格、JSON 格式等。以信息提取任务为例，如果我们希望模型从一篇科技新闻文章中提取出关键信息，如事件、时间、涉及的公司和主要观点等，要求输出为 JSON 格式会非常方便。提示词可以设计为：“从下面的科技新闻中提取关键信息，以 JSON 格式输出，包含事件、时间、涉及的公司和主要观点四个字段：近日，谷歌公司宣布成功研发出一款新型人工智能芯片，该芯片在处理复杂数据时的速度比现有芯片提升了50%。据悉，这项研发工作历时两年，于今年5月完成。谷歌表示，这款芯片将为人工智能领域的发展带来新的突破，有望推动智能设备的性能大幅提升。”。模型生成的输出可能如下：

{

"事件": "谷歌公司宣布成功研发新型人工智能芯片",

"时间": "今年5月",

"涉及的公司": "谷歌公司",

"主要观点": "这款芯片在处理复杂数据时的速度比现有芯片提升了50%，将为人工智能领域的发展带来新的突破，有望推动智能设备的性能大幅提升"

}

这样的 JSON 格式输出结构清晰，每个信息字段都一目了然，我们可以很方便地将其应用到各种数据处理流程中，比如存储到数据库、进行数据分析或者作为其他程序的输入。

在实际应用中，我们还可以结合分隔符和格式指定来设计更复杂的提示词。例如，在要求模型生成一份包含多个部分的报告时，我们可以使用分隔符将各个部分的要求分开，同时指定报告的整体格式为 Markdown 格式，以确保输出的结构清晰、易于阅读。如：“请生成一份关于人工智能发展趋势的报告，分为现状分析、技术突破、应用场景和未来展望四个部分。各部分之间用三个短横线（---）分隔，报告整体采用 Markdown 格式，每个部分要有相应的二级标题：现状分析：简述当前人工智能在全球的发展状况，包括市场规模、主要应用领域等。---技术突破：介绍近年来人工智能领域的关键技术突破，如大语言模型的进展、新型算法等。---应用场景：列举人工智能在至少三个不同行业的具体应用案例，并分析其带来的价值。---未来展望：预测人工智能在未来5 - 10年的发展方向和潜在影响。”。通过这样的提示词，模型能够生成一份结构严谨、内容丰富且格式规范的报告，满足我们对信息组织和呈现的需求。

2.3 让模型检查条件

在与大语言模型交互的过程中，设置条件让模型进行判断并输出，是一种非常实用的提示词技巧。这种方法在存在多种可能性或需要根据特定条件筛选结果的场景中尤为重要，它能够引导模型按照我们设定的规则进行思考和输出，提高结果的准确性和实用性。

例如，在一个问答系统中，我们希望模型根据问题的类型给出不同形式的回答。可以这样设计提示词：“如果问题是关于历史事件的，回答时要包含事件发生的时间、地点、主要人物和事件的简要经过；如果问题是关于科学知识的，回答要以通俗易懂的语言解释相关概念和原理；如果问题是关于生活常识的，回答要提供具体的建议和方法。现在的问题是：‘工业革命是什么时候发生的？’”。模型在接收到这个提示词和问题后，会根据设定的条件判断这是一个关于历史事件的问题，然后生成类似这样的回答：“工业革命发生于 18 世纪 60 年代，首先在英国兴起。主要人物有詹姆斯・瓦特（改良蒸汽机）等。其简要经过是，随着纺织机等一系列机器的发明和应用，工厂制度逐渐确立，机械化生产取代了手工劳动，极大地提高了生产力，随后工业革命传播到欧洲大陆和北美等地，对世界经济、社会和文化产生了深远影响。”

再比如，在处理文本分类任务时，我们可以设置条件让模型对输入的文本进行分类判断。提示词可以是：“请判断以下文本属于科技、文化、体育、财经中的哪一类。如果是科技类，总结文本中提到的主要技术突破；如果是文化类，概括文本所涉及的文化现象或艺术形式；如果是体育类，列出涉及的体育项目和主要运动员；如果是财经类，提取关键的经济数据和市场动态。文本：‘近日，苹果公司发布了新款 iPhone，这款手机采用了全新的芯片技术，性能有了显著提升，同时在拍照功能上也有了重大改进。’”。模型会根据条件判断该文本属于科技类，并输出：“类别：科技。主要技术突破：新款 iPhone 采用全新芯片技术，性能显著提升，拍照功能有重大改进。”

在实际应用中，还可以设置更复杂的条件逻辑。比如在一个智能客服场景中，我们可以根据用户的问题和之前的对话历史设置多重条件：“如果用户的问题与产品功能相关，且之前的对话中没有涉及过该功能，详细介绍该功能的使用方法和优势；如果用户的问题与产品功能相关，但之前已经介绍过该功能，简要回复并提供相关的参考信息；如果用户的问题是关于售后服务的，询问用户遇到的具体问题，并告知售后服务的联系方式和流程；如果用户的问题是其他类型，尝试理解用户意图并提供一般性的帮助和建议。现在用户的问题是：‘你们产品的文件编辑功能怎么用？’”。通过这样的条件设置，模型能够根据不同的情况提供更个性化、准确的服务，提升用户体验。

2.4 Few-Shot 提示的奥秘

Few-Shot 提示是一种强大的提示词技巧，它通过在提示中给出少量的示例，引导大语言模型理解任务的模式和要求，从而生成更符合期望的输出。这种方法在模型对于特定任务或领域的理解不够准确时，能够起到很好的引导作用。

例如，当我们希望模型进行文本摘要时，如果只是简单地输入 “请对以下文本进行摘要”，模型可能生成的摘要效果并不理想。但如果我们采用 Few-Shot 提示，先给出几个示例，效果就会大不相同。假设我们有以下示例：

示例1：

输入：“苹果公司今天发布了最新款的智能手机，这款手机配备了更强大的处理器和高清摄像头，同时还引入了全新的操作系统，为用户带来了更流畅的使用体验。”

输出：“苹果发布新款智能手机，配备强大处理器和高清摄像头，引入新操作系统，提升使用体验。”

示例2：

输入：“科学家们经过多年研究，终于发现了一种新的抗癌药物，这种药物能够有效抑制癌细胞的生长，并且副作用较小，有望为癌症患者带来新的希望。”

输出：“科学家发现新抗癌药物，能抑制癌细胞生长，副作用小，有望给癌症患者带来希望。”

然后我们给出需要摘要的文本：“研究人员成功开发出一种新型材料，这种材料具有超高的强度和良好的导电性，在航空航天和电子领域具有广阔的应用前景。”，模型在参考了前面的示例后，更有可能生成高质量的摘要，如：“研究人员开发新型材料，具超高强度和良好导电性，在航空航天和电子领域应用前景广阔。”

Few-Shot 提示中示例的选择非常关键，要确保示例具有代表性，能够涵盖任务的各种情况和特点。同时，示例的数量也需要适当控制，虽然 Few-Shot 通常指 2 到 20 个示例之间，但在实际应用中，3 - 5 个示例往往就能取得较好的效果。过多的示例可能会增加模型处理的负担，导致效率降低，而且不一定能提升输出的质量。

此外，示例的呈现方式也会影响模型的学习效果。可以采用结构化的方式，如上述示例中 “输入 - 输出” 的格式，让模型更清晰地理解任务的输入和输出要求。还可以在示例中加入一些解释或说明，帮助模型更好地把握任务的关键要点。比如在示例 1 中，我们可以在输出后面补充说明：“这个摘要保留了关键信息，如发布主体（苹果）、发布内容（新款智能手机）、产品特点（强大处理器、高清摄像头、新操作系统）以及带来的效果（提升使用体验）”，这样模型就能更深入地理解摘要的生成规则。

不同的大语言模型对 Few-Shot 提示的敏感度和适应能力可能有所差异，因此在实际应用中，需要根据具体的模型进行调整和优化。通过不断尝试不同的示例组合和提示方式，找到最适合特定模型和任务的 Few-Shot 提示策略，以充分发挥模型的潜力，提高输出的准确性和可靠性。

2.5 赋予模型思考时间

在处理复杂任务时，大语言模型需要足够的思考时间来梳理逻辑、整合知识，从而生成高质量的输出。赋予模型思考时间可以通过两种主要方式实现：一是将复杂任务拆解成子任务，引导模型逐步思考；二是先让模型自行思考解决方案，再对其输出进行校验和优化。

将复杂任务拆解成子任务是一种有效的策略，它能够降低任务的难度，使模型更容易理解和处理。例如，在要求模型撰写一篇关于人工智能在医疗领域应用的深度分析文章时，如果直接给出这个大任务，模型可能会感到无从下手，或者生成的文章结构混乱、内容不全面。我们可以将其拆解成以下几个子任务：

1. 介绍人工智能的基本概念和主要技术，如机器学习、深度学习等。
2. 阐述医疗领域的主要需求和挑战，如疾病诊断的准确性、医疗资源的分配不均等。
3. 分析人工智能在医疗领域的具体应用场景，如疾病诊断、药物研发、医疗影像分析等，每个场景举例说明至少一个实际应用案例。
4. 探讨人工智能在医疗应用中面临的问题和挑战，如数据隐私、伦理道德等。
5. 对人工智能在医疗领域的未来发展趋势进行预测和展望。

通过这样的拆解，模型可以按照子任务的顺序逐步进行思考和输出，每完成一个子任务，都能为下一个子任务提供更明确的方向和基础。在每个子任务的提示中，还可以进一步细化要求，如在介绍人工智能技术时，要求模型解释每种技术的原理和特点；在分析应用场景时，要求详细描述案例中的技术实现方式和取得的效果。这样一步步引导模型深入思考，最终生成的文章会更有条理、内容更丰富。

另一种方式是先让模型自行思考解决方案，再对其输出进行校验和优化。例如，在解决一个复杂的数学问题时，我们可以这样设计提示词：“请你先仔细思考如何解决以下数学问题，列出详细的解题思路和步骤，然后再给出最终答案。问题：已知一个直角三角形的两条直角边分别为 3 和 4，求这个三角形外接圆的半径。”。模型在接收到这个提示后，会先进行思考，输出类似这样的内容：

解题思路：

1. 根据直角三角形的外接圆半径公式R = c / 2（其中c为直角三角形的斜边），我们需要先求出斜边的长度。

2. 利用勾股定理a² + b² = c²（其中a、b为直角边，c为斜边），已知a = 3，b = 4，可计算出斜边c的值。

3. 将计算出的斜边c的值代入外接圆半径公式，即可求出半径R。

解题步骤：

1. 计算斜边c的值：

- 根据勾股定理，c² = 3² + 4² = 9 + 16 = 25，所以c = √25 = 5。

2. 计算外接圆半径R：

- 由外接圆半径公式R = c / 2，将c = 5代入，可得R = 5 / 2 = 2.5。

最终答案：这个直角三角形外接圆的半径为2.5。

我们可以对模型输出的解题思路和步骤进行检查，确认其逻辑的正确性。如果发现问题，可以进一步引导模型进行修正，如指出某个步骤的计算错误或逻辑漏洞，让模型重新思考和完善。这种方式能够充分发挥模型的思考能力，同时通过人工的校验和优化，确保输出结果的准确性和可靠性。

三、提示词在不同场景的实战应用

3.1 文本创作场景实战

3.1.1 新闻写作

在新闻写作场景中，利用大语言模型生成新闻稿件时，提示词的设计至关重要，它直接影响着新闻的质量和专业性。我们可以从以下几个方面来引导模型创作新闻：

确定主题：明确新闻的核心主题是创作的基础。例如，如果我们关注科技领域，主题可以是 “人工智能芯片的新突破”；若是关注社会民生，主题可以是 “城市老旧小区改造工程的进展”。以 “人工智能芯片的新突破” 为例，提示词可以写成 “以人工智能芯片的新突破为主题，撰写一篇新闻稿”。这样简单的提示词能够让模型初步了解创作方向，但信息较为宽泛，可能生成的新闻内容不够具体和深入。

明确风格：新闻的风格通常要求客观、准确、简洁明了。在提示词中明确风格要求，能使模型生成的新闻更符合新闻写作的规范。比如 “请以客观、准确、简洁的新闻风格，撰写一篇关于人工智能芯片新突破的新闻稿，避免使用夸张或带有个人情感倾向的词汇”。这样的提示词能够约束模型的语言表达，使其生成的新闻更具可信度和专业性。

规划结构：新闻一般具有特定的结构，常见的是倒金字塔结构，即把最重要的信息放在开头（导语部分），然后按照重要性依次阐述其他内容。我们可以在提示词中引导模型按照这种结构进行创作。例如 “请按照倒金字塔结构，撰写一篇关于人工智能芯片新突破的新闻稿。导语部分要简洁明了地概括芯片突破的核心内容；主体部分详细介绍芯片的技术特点、研发团队、应用前景等信息；结尾部分简要提及该突破对行业的影响”。通过这样详细的结构引导，模型能够生成结构清晰、层次分明的新闻稿件。

下面是针对不同类型新闻的提示词示例：

• 时政新闻：“请以严肃、权威的语言风格，撰写一篇关于 [会议名称] 召开的时政新闻稿。新闻稿需包含会议的时间、地点、参会主要领导、会议主要议题和重要决策。导语部分突出会议的核心成果或重要意义；主体部分详细阐述会议讨论的重点内容和决策过程；结尾部分对会议成果的未来影响进行简要展望”。比如，对于一场关于国家经济政策调整的会议新闻，提示词可以是 “请以严肃、权威的语言风格，撰写一篇关于国家经济工作会议召开的时政新闻稿。新闻稿需包含会议于 [具体时间] 在 [具体地点] 召开，参会主要领导有 [领导名单]，会议主要议题是经济政策调整方向和重点领域，重要决策是 [具体决策内容]。导语部分突出此次会议对国家经济发展的重要指导意义；主体部分详细阐述会议对经济政策调整的讨论过程和决策依据；结尾部分对新经济政策实施后国家经济发展的前景进行简要展望”。

• 体育新闻：“以生动、激情的语言风格，撰写一篇关于 [体育赛事名称] 决赛的体育新闻稿。要详细描述比赛的精彩瞬间、双方运动员的表现、比赛结果以及赛事的影响力。导语部分抓住比赛最激动人心的时刻或关键转折点进行描述，吸引读者兴趣；主体部分按照比赛进程，依次介绍各阶段的亮点和运动员的突出表现；结尾部分对获胜队伍或运动员进行祝贺，并对赛事的后续影响进行简单分析”。例如，对于一场足球世界杯决赛的新闻，提示词可以是 “以生动、激情的语言风格，撰写一篇关于足球世界杯决赛的体育新闻稿。要详细描述比赛中双方球队激烈对抗的精彩瞬间，如 [具体球员] 的关键进球、[具体球员] 的精彩扑救等，以及双方运动员在比赛中的拼搏表现、最终比赛结果是 [获胜队伍] 夺冠。赛事吸引了全球数十亿观众关注，具有极大的影响力。导语部分抓住决赛中决定胜负的关键进球瞬间进行精彩描述，吸引读者兴趣；主体部分按照比赛的上半场、下半场和加时赛（如有）的进程，依次介绍各阶段的亮点和双方球员的突出表现；结尾部分对夺冠队伍进行热烈祝贺，并分析此次夺冠对该球队和国家足球事业发展的深远影响”。

• 娱乐新闻：“采用轻松、活泼的语言风格，撰写一篇关于 [明星姓名] 新电影上映的娱乐新闻稿。内容涵盖电影的基本信息（如导演、主演、电影类型）、宣传活动、观众期待以及明星在电影中的表现亮点。导语部分可以从明星的人气或电影的热门话题入手，引发读者关注；主体部分详细介绍电影的相关信息和宣传活动的有趣细节；结尾部分提及电影的预售情况或观众的初步评价，增加新闻的时效性”。比如，对于一部由知名明星主演的浪漫喜剧电影，提示词可以是 “采用轻松、活泼的语言风格，撰写一篇关于 [明星姓名] 新电影《浪漫之旅》上映的娱乐新闻稿。电影由 [导演姓名] 执导，除 [明星姓名] 外，还有 [其他主演姓名] 参演，是一部浪漫喜剧类型的影片。近期电影举办了盛大的首映礼和多场宣传活动，吸引了众多粉丝和媒体关注。观众对这部电影充满期待，都想看看 [明星姓名] 在片中如何演绎浪漫爱情故事。导语部分从 [明星姓名] 超高的人气和粉丝对其新作品的热烈期待入手，引发读者关注；主体部分详细介绍电影的导演、主演、类型等基本信息，以及首映礼和宣传活动中有趣的互动环节和明星的精彩发言；结尾部分提及电影的预售票房成绩或社交媒体上观众对电影预告的积极评价，增加新闻的时效性”。

3.1.2 小说创作

在小说创作领域，大语言模型借助精心设计的提示词，能够为创作者提供丰富的创意和灵感，帮助构建引人入胜的故事世界。提示词在小说创作中的运用主要体现在以下几个关键方面：

设定人物：人物是小说的核心要素之一，通过提示词可以详细设定人物的各种特征。包括外貌描写，如 “主角是一位身材高挑，留着黑色长发，眼神深邃且透着坚毅的年轻女性”；性格特点，像 “她性格开朗乐观，总是充满活力，面对困难时从不退缩，有着强烈的好奇心和冒险精神”；背景故事，例如 “她出生在一个神秘的古老家族，家族拥有特殊的能力，但也背负着不为人知的诅咒，她从小就被家族寄予厚望，肩负着解开诅咒的使命”。这些详细的人物设定提示词能够让模型生成更具个性和立体感的人物形象，为故事发展奠定坚实基础。

构建情节：情节是小说的骨架，决定了故事的走向和吸引力。提示词可以引导模型构思独特的情节。比如设定故事的冲突，“主角所在的小镇突然被一股神秘的黑暗势力笼罩，居民们接连失踪，主角必须挺身而出，与黑暗势力展开一场惊心动魄的较量，拯救小镇和居民”；设置悬念，“主角在一次偶然的机会中发现了一本古老的日记，日记中记载着一些奇怪的符号和预言，这些预言似乎与即将到来的一场巨大灾难有关，主角决定探寻日记背后的秘密，一场充满未知和危险的冒险就此展开”；设计情节转折，“主角一直以为自己是一个普通的平凡人，然而在一次意外中，他发现自己拥有一种超乎想象的超能力，这个发现不仅改变了他的生活，还将他卷入了一场复杂的权力斗争之中，他将如何应对这突如其来的变化”。通过这些情节相关的提示词，能够激发模型创作出跌宕起伏、扣人心弦的小说情节。

营造背景：背景是小说的舞台，为故事提供了发生的环境和氛围。提示词可以从多个角度营造背景，如时代背景，“故事发生在遥远的未来，科技高度发达，人类已经实现了星际旅行，但同时也面临着资源短缺和外星文明威胁等问题”；地理环境，“这是一个位于神秘山脉深处的古老村庄，四周被茂密的森林环绕，村庄里的建筑风格独特，充满了神秘的气息，村民们过着与世隔绝的生活，守护着一个古老的传说”；社会文化背景，“在这个魔法盛行的世界里，魔法师分为不同的派别，每个派别都有自己独特的魔法技能和理念，他们之间既有合作，也存在着激烈的竞争和冲突，社会等级分明，魔法能力的强弱决定了一个人的地位和命运”。丰富的背景设定提示词能够让模型生成的小说具有独特的世界观和浓厚的氛围，增强读者的代入感。

以下是一些激发模型创作独特小说情节的提示词技巧：

• 组合元素：将不同的元素进行组合，创造出新颖的情节。例如 “将武侠元素与科幻元素相结合，创作一个故事。在一个未来的世界里，科技与武术并存，主角是一位精通古老武术的侠客，他意外获得了一个神秘的科技装置，这个装置拥有强大的能量，但也引来了各方势力的争夺，主角凭借着自己的武术和智慧，在这个充满科技与危险的世界中展开冒险”。通过这种元素组合的提示词，打破常规的思维模式，让模型生成独特的小说情节。

• 改变视角：从不同的视角来讲述故事，能够为情节增添新的亮点。比如 “以反派的视角创作一个爱情故事。反派一直被视为邪恶的代表，但他内心深处却隐藏着一份真挚的爱情，他为了保护自己心爱的人，不惜与全世界为敌，在这个过程中，他的内心发生了怎样的变化，这段爱情又将走向何方”。这种独特的视角提示词能够让模型挖掘出不同寻常的故事内涵，展现出全新的情节发展。

• 设定限制条件：给模型设定一些限制条件，促使其在有限的框架内发挥创意。例如 “创作一个小说情节，要求故事中的主角不能使用任何语言进行交流，但他必须解决一系列复杂的难题，拯救世界。他将如何通过其他方式与他人沟通，又如何克服重重困难完成使命”。通过设定这样的限制条件提示词，激发模型的创造力，生成具有挑战性和独特性的小说情节。

3.1.3 文案撰写

在文案撰写场景中，为不同产品撰写推广文案时，提示词的精心设计是吸引目标受众、传达产品价值的关键。我们需要从以下几个重要方面来构思提示词：

明确产品特点：深入了解产品的独特卖点和优势是撰写文案的基础。对于一款智能手机，它可能具有高性能处理器、高清摄像头、长续航电池等特点。在提示词中，我们可以详细列出这些特点，例如 “为一款配备高性能处理器，能流畅运行各类大型游戏和多任务处理；拥有高清摄像头，支持夜景模式和专业拍摄功能；电池续航能力强，一次充电可满足一整天重度使用需求的智能手机撰写推广文案”。这样清晰的产品特点描述，能让大语言模型准确把握产品核心，为文案创作提供有力依据。

定位目标受众：不同的产品面向不同的消费群体，了解目标受众的需求、兴趣和消费习惯对于撰写针对性强的文案至关重要。如果产品是针对年轻的游戏爱好者，提示词可以是 “以年轻游戏爱好者为目标受众，为上述智能手机撰写推广文案。这些年轻人追求游戏的极致体验，对手机的性能和画面质量要求较高，喜欢分享游戏成果和体验。文案要突出手机在游戏方面的优势，如处理器性能带来的流畅帧率、高清屏幕呈现的精美游戏画面，以及方便分享游戏精彩瞬间的功能”。通过明确目标受众，模型能够生成更符合受众口味和需求的推广文案。

确定文案风格：文案风格应与产品特点和目标受众相匹配。对于时尚美妆产品，文案风格可能偏向于时尚、感性和富有创意；对于科技产品，文案风格通常更注重简洁明了、专业准确且突出技术优势。例如，为一款时尚口红撰写推广文案时，提示词可以是 “以时尚、感性的风格，为一款具有独特色号，显色度高、持久不脱妆，质地滋润不拔干的口红撰写推广文案。文案要能够激发消费者对美的追求和对时尚的向往，运用形象生动的语言描述口红的颜色魅力和使用后的效果，如‘这款口红的色号是当下最流行的复古红，一抹上唇，浓郁的色彩瞬间绽放，仿佛带你穿越回那个充满魅力的复古年代。它的显色度极高，轻轻一笔就能展现出饱满的色泽，而且持久不脱妆，无论是白天的工作还是夜晚的约会，都能始终保持完美妆容。质地滋润不拔干，让你的双唇时刻保持水润娇嫩，散发迷人魅力’”。而对于一款科技智能手表，提示词则可以是 “以简洁明了、专业准确的风格，为一款具备健康监测功能，如实时心率监测、睡眠质量分析；支持多种运动模式识别，能精准记录运动数据；具备智能语音助手，可快速查询信息和执行指令的智能手表撰写推广文案。文案要重点突出手表的科技功能和实用价值，如‘这款智能手表是你的健康生活好帮手，它能实时监测你的心率，让你随时了解自己的身体状况。睡眠质量分析功能可以深入解读你的睡眠数据，为你提供改善睡眠的建议。多种运动模式识别功能，无论是跑步、游泳还是骑行，都能精准记录你的运动数据，助你科学健身。智能语音助手更是方便快捷，只需一句话，就能帮你查询天气、设置提醒、播放音乐等，让你的生活更加智能高效’”。

此外，在撰写文案时，还可以在提示词中加入一些引导性的要求，如呼吁行动、制造紧迫感等。例如 “为上述智能手机撰写推广文案，结尾部分要呼吁消费者立即购买，如‘如此强大的智能手机，你还在等什么？赶快行动起来，拥有它，开启你的智能生活新篇章’”；或者制造紧迫感，“这款口红数量有限，先到先得，赶快下单，让自己成为时尚焦点”。通过这些引导性要求，进一步提升文案的营销效果。

3.2 图像生成场景实战

3.2.1 风格化图像生成

在图像生成领域，利用提示词生成特定风格的图像是一项非常有趣且实用的应用。不同的艺术风格具有独特的视觉特征和表现手法，通过准确的提示词，我们可以引导图像生成模型创作出具有各种风格的精美图像。

写实风格：写实风格追求对现实世界的真实再现，注重细节、光影和色彩的还原。生成写实风格图像的提示词应包含对物体形态、质感、光影效果等方面的详细描述。例如，“生成一幅写实风格的风景图像，画面中有一座古老的城堡矗立在山顶，城堡的建筑材质为灰色的石头，表面粗糙且带有岁月的痕迹。城堡周围环绕着郁郁葱葱的森林，树木的枝叶繁茂，阳光透过树叶的缝隙洒在地面上，形成斑驳的光影。天空是湛蓝的，飘着几朵洁白的云朵，云朵的形状自然逼真，投影在地面上。远处有一条蜿蜒的河流，河水清澈见底，波光粼粼，河面上倒映着城堡和天空的景象”。这样详细的提示词能够让模型捕捉到写实风格的关键要素，生成高度逼真的风景图像。

卡通风格：卡通风格通常具有夸张的造型、鲜明的色彩和简洁的线条，富有童趣和想象力。提示词可以从角色造型、色彩搭配和画面氛围等方面来设计。比如，“生成一幅卡通风格的动物图像，主角是一只可爱的小兔子，它有着大大的耳朵，耳朵尖是粉色的。眼睛又圆又亮，像两颗黑色的宝石。身体毛茸茸的，主色调为白色，身上点缀着一些淡蓝色的小花图案。小兔子站在一片绿色的草地上，草地的颜色鲜艳明快，草地上还有一些五颜六色的蘑菇和飞舞的蝴蝶。画面整体氛围活泼欢快，充满了生机”。通过这样的提示词，模型能够创作出充满卡通特色的可爱图像。

油画风格：油画风格以其丰富的色彩层次、独特的笔触和厚重的质感而闻名。在提示词中，需要强调色彩的运用、笔触的表现和画面的质感。例如，“生成一幅油画风格的人物肖像图像，人物是一位优雅的女性，她身着一袭红色的复古长裙，裙子的褶皱和纹理通过细腻的笔触表现出来，色彩层次丰富，从深红到浅红过渡自然。女性的皮肤白皙细腻，脸上带着温柔的微笑，眼睛深邃有神。背景是一片金色的麦田，阳光洒在麦田上，呈现出暖色调的光影效果。画面的笔触明显，模仿油画的厚涂技法，使整个画面具有强烈的艺术感和质感”。这样的提示词能够引导模型生成具有油画艺术风格的人物肖像。

以下是不同风格图像生成的提示词模板：

• 水彩风格：“生成一幅水彩风格的 [主题] 图像，画面以清新淡雅的色彩为主，运用水彩的透明感和晕染效果，表现出 [物体或场景] 的柔和质感和光影变化。画面中 [主要物体] 的轮廓线条简洁流畅，色彩过渡自然，给人一种灵动、清新的感觉。背景可以是 [具体背景元素]，与主体相互映衬，营造出 [整体氛围]”。例如，“生成一幅水彩风格的花卉图像，画面以清新淡雅的色彩为主，运用水彩的透明感和晕染效果，表现出花朵的柔和质感和光影变化。画面中盛开的玫瑰轮廓线条简洁流畅，从粉色到白色的色彩过渡自然，给人一种灵动、清新的感觉。背景是淡蓝色的天空和绿色的枝叶，与主体相互映衬，营造出宁静美好的氛围”。

• 素描风格：“生成一幅素描风格的 [主题] 图像，以黑白灰为主色调，通过细腻的线条和明暗对比，展现 [物体或场景] 的形态和结构。画面中 [主要物体] 的轮廓线条准确清晰，细节部分如 [具体细节] 通过线条的疏密变化来表现。阴影部分的过渡自然，体现出物体的立体感和质感，整体画面具有简洁、质朴的艺术效果”。比如，“生成一幅素描风格的静物图像，以黑白灰为主色调，通过细腻的线条和明暗对比，展现桌上摆放的花瓶和水果的形态和结构。画面中花瓶的轮廓线条准确清晰，瓶口和瓶身的细节通过线条的疏密变化来表现。水果的光影效果明显，阴影部分的过渡自然，体现出水果的立体感和质感，整体画面具有简洁、质朴的艺术效果”。

• 赛博朋克风格：“生成一幅赛博朋克风格的 [城市 / 场景

四、提示词的优化与评估

4.1 优化策略

4.1.1 反馈迭代

反馈迭代是优化提示词的核心方法之一，它基于模型的输出结果，通过不断调整提示词来逐步提升输出的质量和符合度。在实际应用中，我们输入初始提示词后，模型会生成相应的输出。我们需要仔细分析这个输出，判断它是否满足我们的需求。如果输出存在问题，如信息不准确、内容不完整、风格不符合要求等，我们就需要根据这些问题对提示词进行修改。

例如，在让模型生成一篇关于旅游攻略的文章时，初始提示词为 “写一篇关于北京旅游的攻略”。模型输出的文章可能只是简单列举了几个著名景点，如故宫、天安门、长城，缺乏具体的游玩建议、交通指南和美食推荐。

以下是为您精心规划的北京旅游攻略，结合历史文化、现代地标、美食体验和实用贴士，助您高效玩转京城：

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🏯 ​​一、必游景点推荐​​

1. ​​故宫博物院​​

   • ​​特色​​：世界最大宫殿建筑群，明清皇家宫殿，红墙黄瓦尽显皇家气派。珍宝馆、钟表馆必看。
   • ​​贴士​​：提前7天20:00官网预约，从中山公园或文化宫穿行至午门可避排队高峰。游览至少需4小时。

2. ​​天安门广场及周边​​

   • ​​亮点​​：全球最大城市广场，升旗仪式（提前查时间）、人民英雄纪念碑、毛主席纪念堂（需预约，禁带包）。
   • ​​拍照点​​：天安门西站不过安检，在国博外与天安门合影。

3. ​​长城​​

   • ​​八达岭​​：交通便利（德胜门877路/高铁），设施全，适合家庭。
   • ​​慕田峪​​：人少景美，适合徒步。
   • ​​夜游推荐​​：司马台长城（古北水镇内），提灯夜爬体验独特。

4. ​​颐和园​​

   • ​​玩法​​：租自行车环昆明湖，重点看长廊、佛香阁、万寿山。​​避雷​​：不必买联票，园区过大选精华游览。

5. ​​胡同文化区​​

   • ​​什刹海​​：划船、逛胡同、酒吧小坐，串联恭王府（清代最大王府）和宋庆龄故居。
   • ​​南锣鼓巷​​：文艺小店+小吃，但商业化较重，建议浅逛即可。

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🍜 ​​二、地道美食地图​​

​​类别​​	​​推荐店铺​​	​​招牌菜​​	​​人均​​	​​位置​​
​​烤鸭​​	四季民福	巧拌豆苗、蜜汁酥皮虾	130-180元	南池子大街
​​铜锅涮肉​​	玺源居/南门涮肉	干式熟成羊肉、鲜上脑	100-120元	王府井/永定门
​​炸酱面​​	海碗居	传统炸酱配手擀面	50-60元	增光路
​​小吃集合​​	护国寺小吃	豌豆黄、驴打滚、面茶	30-50元	护国寺街
​​爆肚卤煮​​	门框胡同百年卤煮	卤煮火烧、爆肚	40-60元	廊坊二条

​​避坑​​：王府井/前门小吃街多为游客店，地道味去​​牛街​​（聚宝源涮肉、洪记包子）或​​北新桥​​（丰年灌肠、三元梅园）。

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📅 ​​三、经典行程规划​​

​​📌 3日精华版​​

• ​​Day1​​：天安门升旗→故宫（中轴线+东西六宫）→景山俯瞰全景→什刹海夜游。
• ​​Day2​​：颐和园（划船+长廊）→圆明园（西洋楼遗址）→鸟巢/水立方夜景。
• ​​Day3​​：八达岭长城→返程逛前门大街（买稻香村点心、六必居酱菜）。

​​📌 深度5日游​​：增加天坛（晨练体验老北京生活）、国家博物馆（“古代中国”展必看）、798艺术区。

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🏨 ​​四、住宿与交通贴士​​

• ​​住宿​​
  • ​​便利首选​​：前门/王府井（近核心景区，价格较高）。
  • ​​性价比​​：地铁2号线沿线（西直门、东直门），交通枢纽方便去长城。
• ​​交通​​
  • ​​机场​​：首都/大兴机场快轨直达市区。
  • ​​市内​​：地铁为主（下载“北京一卡通”APP），共享单车短途灵活，​​避高峰打车​​（早7-9点/晚5-8点拥堵）。

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⚠️ ​​五、关键注意事项​​

1. ​​预约​​：故宫/国博/毛主席纪念堂等需提前1-7天预约，周一多数博物馆闭馆。
2. ​​证件​​：身份证随身带！学生证可享半价（研究生无效）。
3. ​​穿着​​：舒适运动鞋（日均2万步），参观纪念堂需衣着得体（无背心拖鞋）。
4. ​​季节贴士​​：
   • 夏季：防晒+遮阳帽，多补水。
   • 冬季：羽绒服+围巾，室内外温差大。

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🎁 ​​特产手信推荐​​

• ​​点心​​：稻香村（认准三禾标志）山楂锅盔、枣花酥。
• ​​酱料​​：六必居干黄酱（做炸酱面神器）。
• ​​茶叶​​：吴裕泰茉莉花茶、张一元龙毫。

北京是一座需要慢品的城市，胡同里的鸽哨声、故宫角楼的夕阳、长城上的苍茫山峦，都是千年古都的呼吸。提前规划+灵活调整，祝您邂逅最动人的京城！

针对这个问题，我们可以在提示词中增加更详细的要求，如 “写一篇关于北京旅游的攻略，要包含故宫、天安门、长城等主要景点的详细游玩路线，提供从机场和火车站到各个景点的交通方式，推荐当地特色美食及就餐地点，文章字数在 2000 字左右”。再次输入修改后的提示词，模型生成的文章可能会更丰富、更符合我们的期望，但也许还存在一些细节问题，比如交通方式只提到了地铁，没有提及公交和打车的情况。

以下是精心规划的北京旅游攻略，涵盖景点路线、交通指南、美食推荐及实用贴士，助你高效玩转京城：

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🏯 ​​一、经典行程规划​​

​​📌 3日精华游（适合时间紧凑者）​​

• ​​Day 1：中轴线文化巡礼​​

  • ​​上午​​：天安门广场（看升旗需提前查时间并预约）→ 毛主席纪念堂（预约）→ 故宫（中轴线三大殿+东西六宫，预约时租电子讲解器）。
  • ​​下午​​：景山公园（万春亭俯瞰故宫全景）→ 南锣鼓巷（胡同小吃+文艺小店）。
  • ​​晚餐​​：方砖厂69号炸酱面（手擀面配秘制肉酱）或四季民福烤鸭店（故宫店观景位需早到）。

• ​​Day 2：长城与皇家园林​​

  • ​​上午​​：八达岭长城（高铁清河站→八达岭站，30分钟；或德胜门乘877路直达）→ 登北八楼“好汉坡”。
  • ​​下午​​：颐和园（重点游昆明湖泛舟、长廊、佛香阁）→ 圆明园（西洋楼遗址）。
  • ​​夜晚​​：鸟巢/水立方夜景（地铁8号线奥体中心站）。

• ​​Day 3：坛庙与市井烟火​​

  • ​​上午​​：天坛（联票必买！祈年殿+回音壁）→ 前门大街（乘铛铛车体验老风情）。
  • ​​下午​​：什刹海骑行（绕湖赏胡同）→ 恭王府（“福”字碑探秘）→ 烟袋斜街淘手信。

​​📌 5日深度游（适合家庭/老人）​​

• ​​增加行程​​：
  • ​​Day 4​​：国家博物馆（“古代中国”展必看）→ 798艺术区（工业风拍照）。
  • ​​Day 5​​：北海公园划船（重温《让我们荡起双桨》）→ 牛街清真美食街（聚宝源涮肉、洪记包子）。

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🚇 ​​二、交通全攻略​​

​​1. 机场/火车站→市区​​

• ​​首都机场→天安门​​：
  • 最快：机场快轨（25元）→ 东直门换2号线→ 天安门东站（约50分钟）。
  • 省钱：机场大巴至西单（24元）→ 步行或公交1站至天安门。
• ​​北京站→故宫​​：
  • 地铁2号线→ 建国门换1号线→ 天安门西站B口（30分钟）。
• ​​北京西站→天安门​​：
  • 地铁7号线→ 珠市口换8号线→ 奥体中心（鸟巢）或直转1号线至天安门。

​​2. 市内景点交通​​

​​景点​​	​​推荐交通方式​​	​​关键贴士​​
​​八达岭长城​​	高铁（清河→八达岭）或877路公交	黑车多！认准德胜门正规车站。
​​颐和园​​	地铁4号线北宫门站	东宫门进可避人流高峰。
​​南锣鼓巷​​	地铁6/8号线南锣鼓巷站	避开周末午后，人挤人！。

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🍜 ​​三、美食地图：必吃榜与防坑指南​​

​​1. 特色美食推荐​​

​​类别​​	​​推荐店铺​​	​​招牌菜​​	​​人均​​	​​位置​​
​​烤鸭​​	四季民福（故宫店）	酥皮烤鸭+巧拌豆苗	180元	南池子大街，观故宫东华门。
​​铜锅涮肉​​	南门涮肉（后海店）	鲜切羊上脑+麻酱糖蒜	120元	什刹海银锭桥畔。
​​炸酱面​​	方砖厂69号	免费续面+腊八蒜	40元	方砖厂胡同。
​​小吃集合​​	牛街清真小吃街	爆肚满、奶酪魏、白记年糕	30-50元	地铁7号线广安门内站。

​​2. 防坑贴士​​

• ​​王府井/前门小吃街​​：慎买“按斤称”的驴打滚（刺客！），正宗小吃去牛街或护国寺。
• ​​豆汁儿初体验​​：尹三豆汁店配焦圈（磁器口站），少量尝试避免浪费。

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⚠️ ​​四、关键注意事项​​

1. ​​预约！预约！预约！​​
   • 故宫/国博/毛主席纪念堂 ​​提前7天​​ 官网预约（周一闭馆）。
   • 天安门广场 ​​至少提前1天​​ 预约。
2. ​​证件随身​​：身份证必带！学生证享半价（研究生无效）。
3. ​​季节装备​​：
   • 夏季：防晒帽+墨镜+补水（日均2万步）。
   • 冬季：羽绒服+防滑鞋（长城台阶结冰危险）。
4. ​​住宿选址​​：
   • 便利首选：前门/王府井（近核心区，价格较高）。
   • 性价比：地铁2号线沿线（西直门、东直门枢纽）。

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🎁 ​​特产手信推荐​​

• ​​点心​​：三禾标志稻香村（山楂锅盔、枣花酥）。
• ​​酱料​​：六必居干黄酱（回家做炸酱面）。
• ​​文创​​：故宫角楼咖啡周边、兔儿爷泥塑。

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​​北京的魅力，在红墙金瓦的紫禁城晨曦里，在长城烽火台的苍茫山风中，更在豆汁焦圈的市井烟火气间。​​ 提前规划+灵活调整，愿你的京城之旅不留遗憾！✨
（附：最新景点预约官网：故宫“故宫博物院”小程序；天安门广场“天安门广场预约参观”公众号）。

这时，我们可以继续调整提示词，补充关于多种交通方式的要求，如此反复迭代，直到模型输出的结果达到我们的满意程度。

在反馈迭代过程中，还可以利用一些外部工具或参考资料来辅助判断模型输出的质量。比如，在生成代码相关的任务中，可以使用代码检查工具来验证模型生成代码的正确性和规范性；在生成学术论文相关内容时，可以参考学术数据库中的文献，检查模型输出的观点和引用是否准确、合理。通过不断地根据反馈调整提示词，我们能够逐渐引导模型生成更优质、更符合特定任务需求的输出。

4.1.2 元指令设计

元指令设计是一种更高级的提示词优化策略，它构建了一个自优化的指令系统，使模型能够根据特定条件自动调整输出。简单来说，元指令就是关于指令的指令，它赋予模型一定的自主性和智能性，让模型能够根据不同的情况灵活地生成合适的输出。

例如，我们可以设计这样一条元指令：“当输出的文本长度超过 1000 字时，自动生成一个 200 字以内的摘要放在文本开头；如果文本中涉及专业术语，在文本末尾添加一个术语表，对这些专业术语进行解释”。当我们使用包含这个元指令的提示词与模型交互时，模型在生成输出的过程中会自动检查自身的输出是否满足设定的条件。如果输出文本长度超过 1000 字，模型就会按照元指令的要求，生成一个简洁的摘要并添加到文本开头；若文本中出现专业术语，模型也会自动整理并生成术语表附在文本末尾。

元指令设计还可以应用于更复杂的场景，如根据不同的用户需求或输入数据的特点来动态调整输出。假设我们有一个智能客服系统，使用元指令可以实现：“如果用户提问的关键词与产品功能相关，且用户历史记录显示其为新用户，输出内容要以通俗易懂的方式详细介绍产品功能，并提供操作示例；如果用户是老用户，输出则重点强调新功能和改进之处，同时提供相关的快捷操作方法”。通过这样的元指令设计，智能客服系统能够根据用户的不同情况，自动生成更个性化、更有针对性的回答，提升用户体验。

构建元指令系统需要对任务需求和模型能力有深入的理解，合理设定各种条件和规则。同时，要注意元指令的复杂度不能过高，否则可能会超出模型的处理能力，导致输出异常或错误。在实际应用中，可以通过不断测试和优化元指令，使其能够有效地引导模型自动生成高质量的输出，实现更智能化的交互。

4.2 评估指标与工具

4.2.1 量化评估矩阵

量化评估矩阵为提示词效果评估提供了全面且细致的分析框架，通过多个关键指标的考量，能够准确衡量提示词在不同维度上的表现，从而为优化提供有力依据。

指令有效性得分：指令有效性得分衡量的是模型对提示词中指令的执行程度。其计算方法可以通过对比模型输出与预期结果中关键信息的匹配程度来确定。假设我们要求模型生成一篇关于人工智能发展现状的文章，并在提示词中明确指令要涵盖技术突破、应用领域和面临挑战三个方面。那么在评估时，我们可以统计模型输出中实际涉及这三个方面内容的完整度和准确性。如果模型详细且准确地阐述了这三个方面，指令有效性得分就高；若只提及了部分内容或者表述存在偏差，得分则相应降低。可以使用如下公式计算指令有效性得分：

目标匹配度：目标匹配度关注的是模型输出与我们期望目标的契合程度。这不仅包括内容上的匹配，还涉及风格、格式等方面。例如，我们期望模型生成一篇小红书风格的美妆产品推广文案，那么评估时就要考察输出文案是否具有小红书文案常用的活泼语言风格、丰富的表情符号运用以及符合小红书平台的排版格式。可以通过人工打分的方式，从内容相关性、风格一致性、格式准确性等多个维度进行综合评估，每个维度按照一定的标准（如 1 - 5 分）打分，最后计算加权平均分作为目标匹配度得分。

输出可控性：输出可控性主要评估我们对模型输出的控制能力，即模型是否能按照提示词的要求生成稳定、可预测的结果。比如，在提示词中明确要求模型按照特定的步骤进行问题解答，或者按照指定的格式输出数据。如果模型每次都能严格按照要求进行输出，输出可控性就高；反之，如果模型的输出经常出现步骤混乱、格式错误等情况，输出可控性则低。可以通过多次输入相同的提示词，统计模型输出符合要求的次数占总次数的比例来衡量输出可控性，公式如下：

创意涌现度：创意涌现度用于评估模型输出的创新性和独特性。在一些需要创新的任务中，如故事创作、广告创意生成等，这个指标尤为重要。评估创意涌现度可以采用与基准数据对比的方式，例如收集大量同类主题的常规作品作为基准，计算模型输出与这些基准作品之间的文本相似度（如使用余弦相似度算法）。相似度越低，说明模型输出的独特性越高，创意涌现度也就越高。同时，也可以结合人工评估，邀请专业人士从创意新颖性、独特视角等方面对模型输出进行打分，综合计算创意涌现度得分。

4.2.2 专业调试工具

在提示词的优化过程中，专业调试工具能够提供高效、科学的测试和分析手段，帮助我们更好地了解提示词的性能和效果，从而进行针对性的优化。

PromptBench：PromptBench 是一款专门用于提示词 AB 测试的工具。在 AB 测试中，我们可以同时设计两个或多个不同版本的提示词（即 A 版本和 B 版本等），然后使用 PromptBench 将这些不同版本的提示词分别输入到模型中，并记录模型的输出结果。该工具会对不同版本提示词下模型的输出进行详细的对比分析，包括输出的内容、质量、生成时间等多个方面。例如，在优化一个产品推广文案的提示词时，我们设计了 A 版本提示词强调产品功能，B 版本提示词突出用户使用后的体验。通过 PromptBench 进行 AB 测试，我们发现使用 B 版本提示词时，模型生成的推广文案在情感共鸣和吸引力方面表现更优，用户点击购买的转化率更高，从而确定 B 版本提示词为更优选择。

W&B 平台：W&B（Weights & Biases）平台在提示词优化中主要用于版本监控和实验跟踪。当我们对提示词进行多次修改和优化时，W&B 可以记录每个版本提示词的详细信息，包括提示词的具体内容、使用的时间、对应的模型输出结果以及相关的评估指标数据（如指令有效性得分、目标匹配度等）。通过 W&B 的版本监控功能，我们可以清晰地看到不同版本提示词的性能变化趋势，分析哪些修改对提示词效果产生了积极或消极的影响。例如，我们在对一个图像生成提示词进行优化时，通过 W&B 平台发现当我们增加了对图像细节描述的部分后，生成图像的质量评分有了显著提升，从而确定这种修改方向是正确的，继续在此基础上进行进一步的优化。同时，W&B 还支持团队协作，方便团队成员之间共享提示词优化的实验结果和经验，提高整体的优化效率。

五、提示词工程的进阶与前沿探索

5.1 思维链技术的深度应用

思维链（COT，Chain of Thought）技术是提升大语言模型在复杂推理任务上表现的一种强大提示技术。它通过让模型在输出最终答案之前，显式输出中间逐步的推理步骤，从而增强模型在算术、常识和推理等方面的能力。思维链技术的核心在于将一个复杂问题分解为一系列子问题，并依次求解这些子问题，最终得出完整的答案。

在数学任务中，思维链技术展现出了显著的优势。例如，对于问题 “一个班级有 30 名学生，其中男生占 40%，后来又转来了 5 名男生，请问现在男生占全班人数的百分之几？” 若直接让大语言模型回答，可能会因为计算步骤较多而出现错误。但使用思维链提示，模型会按照推理步骤逐步分析：首先计算原来班级中男生的人数，即 30×40% = 12 人；然后加上转来的 5 名男生，得到现在男生的人数为 12 + 5 = 17 人；接着计算现在班级的总人数，是 30 + 5 = 35 人；最后计算现在男生占全班人数的比例，17÷35×100%≈48.6%。通过这样的思维链推理，模型能够清晰地展示计算过程，提高答案的准确性和可解释性。

在逻辑推理任务中，思维链同样发挥着重要作用。比如，有这样一个逻辑问题：“甲、乙、丙三人中，一人是医生，一人是教师，一人是警察。已知甲比警察年龄大，乙和教师不同岁，教师比丙年龄小。请问甲、乙、丙分别是什么职业？” 利用思维链技术，模型会进行如下推理：从 “乙和教师不同岁，教师比丙年龄小” 可以推断出甲是教师；因为甲（教师）比警察年龄大且比丙年龄小，所以丙不是警察，那么丙是医生；最后得出乙是警察。通过这样逐步的推理，模型能够有条不紊地解决复杂的逻辑问题，让用户更好地理解其推理过程。

思维链技术还可以根据任务的特点和需求，设计不同的推理路径和策略。例如，在解决一些需要多步决策的问题时，可以采用分支推理的方式，让模型考虑不同的情况和可能性，然后根据条件进行筛选和判断，最终得出最优解。在处理一些涉及知识图谱的推理任务时，思维链技术可以结合知识图谱中的信息，进行基于知识的推理，从而提高推理的准确性和可靠性。通过深度应用思维链技术，大语言模型能够在各种复杂任务中展现出更强大的推理能力，为用户提供更有价值的服务和解决方案。

5.2 多模态指令融合的创新实践

多模态指令融合是指将来自不同模态（如文本、图像、音频等）的指令信息进行融合处理，以实现更全面、更智能的交互和任务执行。随着人工智能技术的发展，多模态数据的应用越来越广泛，多模态指令融合也成为了一个重要的研究和应用方向。

在图像与文本跨模态任务中，多模态指令融合展现出了独特的优势。例如，在图像描述生成任务中，输入一张图片和相关的文本指令，如 “描述这张图片中人物的动作和表情，并推测他们的心情”，模型可以结合图像中的视觉信息和文本指令的语义信息，生成更准确、更丰富的图像描述。通过对图像中人物的姿态、面部表情等特征的分析，以及对文本指令的理解，模型可能会输出 “图片中，两个孩子正开心地在草地上放风筝，他们脸上洋溢着灿烂的笑容，眼睛眯成了弯弯的月牙，从他们的表情和动作可以推测出他们此刻的心情十分愉悦，享受着放风筝的快乐时光”。这种融合了图像和文本信息的指令处理方式，能够充分利用不同模态数据的互补性，提升任务的完成质量。

在音频与文本的跨模态应用中，多模态指令融合也有着广泛的应用场景。比如，在语音助手系统中，用户既可以通过语音指令与系统交互，也可以通过输入文本指令。当用户同时给出语音和文本指令时，系统可以融合这两种模态的信息，更准确地理解用户的意图。假设用户先语音说 “播放一首周杰伦的歌曲”，然后又输入文本 “要他的经典老歌”，系统融合这两个指令后，就能够更精准地筛选出符合用户需求的周杰伦经典老歌进行播放，提供更个性化、更智能的服务。

多模态指令融合还可以应用于智能驾驶领域。在自动驾驶汽车中，传感器收集到的图像信息（如道路状况、交通标志等）和语音指令（如驾驶员的语音控制）可以进行融合处理。当驾驶员说 “前方路口右转”，同时车载摄像头识别到前方的路口标识，汽车的控制系统通过融合这两种模态的信息，能够更准确地执行右转操作，提高驾驶的安全性和智能化水平。通过不断创新实践多模态指令融合技术，我们能够为各种应用场景带来更强大的功能和更好的用户体验，推动人工智能技术向更高级的阶段发展。

5.3 提示词与知识图谱的结合

将提示词与知识图谱结合，能够充分利用知识图谱丰富的语义信息和结构化知识，增强大语言模型对领域知识的理解和应用能力，使模型在处理相关任务时更加准确和智能。

知识图谱是一种语义网络，它以图形的方式展示了实体之间的关系，包含了大量的事实性知识。例如，在一个关于历史人物的知识图谱中，包含了人物的基本信息（如姓名、出生年月、出生地等）、人物之间的关系（如父子关系、师生关系、同时代关系等）以及人物参与的事件等知识。当我们向大语言模型输入与历史人物相关的提示词时，结合知识图谱可以让模型更好地理解问题，并从知识图谱中获取准确的信息来生成回答。

比如，当提示词为 “介绍一下孔子的教育理念以及他的著名弟子” 时，模型可以借助知识图谱，快速定位到孔子这个实体，获取其教育理念相关的知识，如 “有教无类”“因材施教” 等，并从知识图谱中检索出孔子的著名弟子，如颜回、子路、子贡等，以及他们的相关事迹和特点。然后，模型根据这些知识生成详细的回答：“孔子是中国古代伟大的教育家，他的教育理念对后世产生了深远影响。其核心教育理念之一是‘有教无类’，主张不论贵贱、贫富，人人都应有受教育的权利，打破了当时贵族对教育的垄断。另一个重要理念是‘因材施教’，他根据每个学生的性格、才能和兴趣等特点，采用不同的教育方法进行教导。孔子有许多著名弟子，颜回以德行著称，他安贫乐道，对孔子的学说领悟深刻，孔子曾称赞他‘贤哉，回也！一箪食，一瓢饮，在陋巷，人不堪其忧，回也不改其乐’；子路性格豪爽、勇敢，他跟随孔子周游列国，在政事方面表现出色；子贡则是一位出色的外交家和商人，他口才出众，善于言辞，曾凭借其外交才能，成功化解了多个国家的危机，同时他也通过经商积累了大量财富，为孔子及其弟子的周游提供了经济支持。”

在医疗领域，提示词与知识图谱的结合也能发挥重要作用。当医生输入关于疾病诊断和治疗的提示词时，结合医疗知识图谱，模型可以快速获取疾病的症状、诊断标准、治疗方法、药物信息等相关知识，为医生提供辅助诊断和治疗建议。例如，对于提示词 “一名患者出现咳嗽、发热、乏力症状，可能是什么疾病，如何诊断和治疗？” 模型结合医疗知识图谱，分析这些症状与多种疾病的关联性，可能会回答：“根据这些症状，可能的疾病有感冒、流感、肺炎等。对于感冒，一般通过临床症状即可诊断，治疗方法主要是对症治疗，如使用退烧药缓解发热，止咳药缓解咳嗽，同时注意休息、多喝水。流感的诊断除了症状判断外，还可通过流感病毒核酸检测等实验室检查来确诊，治疗通常使用抗流感病毒药物，如奥司他韦。肺炎的诊断则需要结合胸部影像学检查（如 X 线、CT）、血常规等，治疗根据病原体的不同选择相应的抗生素或抗病毒药物等。” 通过这种方式，提示词与知识图谱的结合能够为医疗工作者提供更全面、准确的信息支持，辅助他们做出更科学的决策。

5.4 经典代码案例

 （1）固定随机种子保证输出稳

from transformers import pipeline
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')
generator.model.config.seed = 42
print(generator("北京旅游攻略", max_length=200)[0]['generated_text'])

 （2）JSON 格式信息提取提

prompt = '''
从新闻中提取事件、时间、公司、观点，以 JSON 输出：
“谷歌 5 月发布 AI 芯片，速度提升 50%。”
'''
# 期望返回：{"事件":"谷歌发布 AI 芯片","时间":"5 月","公司":"谷歌","观点":"速度提升 50%"}

 （3）思维链提示解数学题

cot_prompt = '''
请分步计算：班级 30 人，男生占 40%，又转来 5 名男生，现在男生占比多少？
步骤：1) 原男生=30*0.4=12；2) 现男生=12+5=17；3) 现总人数=30+5=35；4) 占比=17/35≈48.6%
答案：48.6%
'''

六、常见问题与解决方案

6.1 模型理解偏差

在与大语言模型交互的过程中，模型对提示词理解出现偏差是一个常见的问题，这可能导致输出结果与我们的预期大相径庭。理解偏差的产生原因较为复杂，主要包括语义模糊和背景知识不足等方面。

语义模糊是导致模型理解偏差的重要因素之一。自然语言具有丰富的语义和表达方式，同一个词汇或短语在不同的语境中可能具有不同的含义。当提示词中存在语义模糊的表述时，模型可能会根据自身的理解进行解读，从而产生与我们期望不符的结果。例如，提示词 “苹果掉到地上了”，这里的 “苹果” 通常会被理解为一种水果。但如果在特定的科技产品讨论语境中，“苹果” 可能指的是苹果公司。模型如果没有准确捕捉到这个语境信息，就可能对提示词产生误解，进而生成错误的内容。再比如，“他走了一个小时了” 这句话，“走” 既可以表示步行的动作，也可以表示离开的意思，模型在理解时可能会因为这种语义的模糊性而出现偏差。

背景知识不足也是模型理解偏差的一个关键原因。大语言模型虽然在大规模文本数据上进行了训练，但对于一些特定领域、特定场景或最新发生的事件，可能缺乏足够的背景知识。例如，在医学领域，如果提示词涉及到一种罕见病的诊断和治疗，模型可能因为对这种罕见病的研究资料学习不足，无法准确理解提示词中的专业术语和相关信息，从而无法给出准确的回答。同样，对于一些刚刚发生的热点事件，由于模型的训练数据可能没有及时更新，它可能对事件的背景和细节缺乏了解，导致对相关提示词的理解出现偏差。比如，在某新型技术刚刚发布时，询问模型关于该技术在未来智能家居中的应用，模型可能因为对该技术的了解有限，无法准确理解问题并给出有价值的答案。

为了解决模型理解偏差的问题，我们可以采取以下几种方法：

• 细化提示词：尽可能使用清晰、具体、明确的语言来表达我们的需求，避免使用模糊、笼统或容易产生歧义的词汇和表述。例如，将 “介绍一下苹果” 改为 “介绍一下作为水果的苹果，包括它的营养价值、常见品种和食用方法”，或者 “介绍一下苹果公司最近发布的产品及其特点”，通过这样的细化，让模型能够准确理解我们所指的 “苹果” 具体是什么，从而减少理解偏差。

• 补充背景信息：在提示词中提供足够的背景知识和上下文信息，帮助模型更好地理解任务。对于涉及特定领域或专业知识的问题，可以简要介绍相关的概念、原理和背景。比如在询问关于罕见病的问题时，可以先简单介绍一下这种罕见病的基本情况，如发病率、主要症状等，让模型在理解提示词时有更丰富的背景信息作为支撑。对于热点事件相关的问题，可以补充事件的起因、经过等关键信息，确保模型能够准确把握问题的背景和意图。

• 多轮对话澄清：如果发现模型对提示词的理解出现偏差，可以通过多轮对话的方式进行澄清。在模型输出结果后，仔细检查其是否符合我们的预期，如果发现理解有误，及时向模型反馈并进一步解释我们的需求，引导模型重新理解和生成正确的回答。例如，当模型对 “苹果” 的理解出现偏差时，我们可以回复 “我指的是水果苹果，不是苹果公司，请重新介绍一下”，通过这样的反馈和澄清，帮助模型准确理解我们的意思。

6.2 输出结果不稳定

大语言模型输出结果不稳定是另一个在实际应用中经常遇到的问题，这给我们的使用带来了一定的困扰。输出结果不稳定的原因涉及多个方面，其中随机种子和模型版本是两个重要的影响因素。

随机种子在模型的计算过程中起着关键作用。在许多大语言模型中，为了增加计算的多样性和模拟真实世界的不确定性，会引入一定的随机性。随机种子就是用来初始化这种随机过程的参数。不同的随机种子会导致模型在计算过程中产生不同的随机数序列，进而影响模型的输出结果。例如，在使用一个基于 Transformer 架构的大语言模型进行文本生成时，当我们输入相同的提示词，但设置不同的随机种子时，模型可能会生成不同的文本内容，可能在词汇选择、句子结构甚至整体逻辑上都存在差异。这是因为随机种子的变化使得模型在生成文本时的决策过程发生了改变，比如在选择下一个单词时，不同的随机数会导致模型从不同的候选单词中进行选择。

模型版本的差异也是导致输出结果不稳定的重要原因。随着技术的不断发展和优化，大语言模型会不断更新版本。每个版本在模型架构、训练数据、训练算法等方面可能会有所改进或调整，这些变化会直接影响模型的性能和输出结果。例如，某个大语言模型在新版本中增加了更多的训练数据，或者改进了注意力机制的计算方式，那么对于相同的提示词，新版本模型的输出可能会与旧版本有所不同。可能在回答的准确性、完整性、语言风格等方面出现差异，比如新版本模型可能能够提供更详细、更准确的回答，但也有可能因为调整而在某些情况下出现新的理解偏差或输出异常。

针对模型输出结果不稳定的问题，我们可以采取以下应对策略：

• 固定随机种子：如果我们希望在多次使用模型时得到相对稳定的输出结果，可以固定随机种子。在调用模型的 API 或使用相关工具时，通常会有设置随机种子的参数，我们可以将其设置为一个固定的值，如 42（在机器学习和人工智能领域，42 是一个常用的固定随机种子值，被广泛用于实验和测试中，以确保结果的可重复性）。这样，无论何时输入相同的提示词，模型都会基于相同的随机数序列进行计算，从而得到相同或非常相似的输出结果。例如，在使用 Hugging Face 的 Transformers 库进行文本生成时，可以通过设置seed参数来固定随机种子，如下所示：

from transformers import pipeline

generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

# 固定随机种子为42

generator.model.config.seed = 42

prompt = "Once upon a time"

output = generator(prompt, max_length=50)

print(output)

• 了解模型版本变化：在使用大语言模型时，要密切关注模型版本的更新信息，了解每个版本的改进内容和可能带来的影响。对于一些对输出结果稳定性要求较高的应用场景，如医疗诊断辅助、金融风险评估等，在模型版本更新后，要进行充分的测试和验证，确保新版本模型的输出结果仍然符合要求。如果发现新版本模型的输出结果出现较大变化或不稳定的情况，可以考虑暂时回滚到旧版本，或者与模型开发者沟通，寻求解决方案。同时，也可以根据模型版本的变化，调整提示词的设计和使用方式，以适应模型的性能变化。例如，如果新版本模型对提示词的长度更加敏感，我们可以适当调整提示词的长度，以获得更稳定的输出结果。

6.3 敏感信息与隐私问题

在使用大语言模型的过程中，敏感信息与隐私问题是不容忽视的重要方面。保护敏感信息和隐私不仅关系到个人和组织的权益，也涉及到法律和道德的规范。因此，我们需要高度重视并采取有效的措施来避免在提示词中包含敏感信息，以及妥善处理模型输出涉及隐私内容的情况。

敏感信息包括个人身份信息（如姓名、身份证号、电话号码、家庭住址等）、财务信息（如银行账号、信用卡号码、资产状况等）、健康信息（如疾病诊断结果、医疗记录等）以及商业机密（如企业的核心技术、商业计划、客户名单等）。当我们向大语言模型输入包含这些敏感信息的提示词时，存在信息泄露的风险。一方面，模型可能会将这些敏感信息泄露给其他用户，尤其是在一些在线交互的场景中，如果模型的安全机制存在漏洞，攻击者可能会获取到我们输入的敏感信息。另一方面，模型在处理提示词的过程中，可能会将敏感信息存储在其训练数据或缓存中，从而增加了信息被泄露的可能性。例如，在一个智能客服系统中，如果用户在与客服机器人的对话中输入了自己的银行卡号和密码等敏感信息，而客服机器人的大语言模型存在安全隐患，那么这些信息就有可能被不法分子获取，导致用户遭受财产损失。

当模型输出涉及隐私内容时，我们同样需要谨慎处理。模型可能会因为对提示词的理解偏差或自身的学习误差，生成包含隐私信息的内容。比如，在一个文本生成任务中，要求模型生成一篇关于某社区的新闻报道，模型可能错误地将某个居民的个人隐私信息（如家庭纠纷细节）包含在报道内容中。对于这种情况，我们需要对模型输出进行严格的审查和过滤，确保不泄露任何隐私信息。如果发现模型输出中包含隐私内容，应立即采取措施进行处理，如删除相关内容、对敏感信息进行脱敏处理（如将姓名替换为化名、对身份证号进行部分隐藏等）。

为了避免敏感信息与隐私问题，我们可以采取以下方法：

• 避免输入敏感信息：在设计提示词时，要严格避免包含任何敏感信息。如果需要询问与敏感信息相关的一般性问题，可以使用匿名化或抽象化的方式来表达。例如，不要直接输入 “我的身份证号是 110101199001011234，请问如何办理身份证挂失？”，而是可以改为 “如果身份证丢失，一般需要通过哪些步骤办理挂失手续？”。通过这种方式，既能获取我们需要的信息，又能保护个人敏感信息的安全。

• 审查模型输出：在使用模型输出结果之前，要对其进行仔细审查，特别是对于可能涉及隐私的内容。可以使用自动化工具和人工审查相结合的方式，确保输出结果不包含任何隐私信息。自动化工具可以通过关键词匹配、正则表达式等技术，快速检测输出中是否存在敏感词汇或隐私信息的模式。例如，使用 Python 的re模块编写正则表达式来检测身份证号、电话号码等敏感信息的格式，如果匹配到相关格式的字符串，则进行进一步的检查和处理。同时，人工审查可以对自动化工具检测的结果进行确认和补充，确保不会遗漏任何隐私内容。

• 使用隐私增强技术：一些先进的大语言模型提供了隐私增强技术，如联邦学习、差分隐私等。联邦学习允许多个参与方在不共享原始数据的情况下联合训练模型，通过加密和安全聚合等技术，保护各方的数据隐私。差分隐私则通过在数据中添加一定的噪声，使得攻击者难以从模型输出中推断出具体的个人信息。在使用这些模型时，可以充分利用其隐私增强技术，提高敏感信息和隐私的保护水平。例如，在医疗领域使用联邦学习技术训练大语言模型，各个医疗机构可以在不泄露患者具体医疗数据的情况下，共同提升模型对疾病诊断和治疗建议的能力。

七、总结与展望

在本次提示词实训中，我们深入探索了提示词在大语言模型应用中的关键作用，并系统学习了一系列设计原则、核心技巧以及在不同场景下的实战应用方法。清晰明确的表达是设计提示词的基础，巧用分隔符与格式指定能够优化提示词结构，让模型检查条件可引导其按规则输出，Few-Shot 提示为模型理解任务提供示例引导，赋予模型思考时间则有助于处理复杂任务。

在文本创作场景，无论是新闻写作、小说创作还是文案撰写，精心设计的提示词能使模型生成高质量、符合特定需求的文本；在图像生成场景，通过提示词可生成不同风格的图像，满足多样化的创意需求。同时，我们还学习了提示词的优化策略和评估方法，反馈迭代与元指令设计为优化提示词提供了有效途径，量化评估矩阵和专业调试工具则帮助我们准确衡量和提升提示词的效果。此外，对思维链技术的深度应用、多模态指令融合的创新实践以及提示词与知识图谱的结合，展示了提示词工程在提升模型能力和拓展应用领域方面的巨大潜力。

随着大语言模型技术的不断发展，提示词工程也将迎来更广阔的发展空间和更多的挑战。未来，提示词工程可能会在以下几个方面取得进一步的突破：

• 更智能化的提示词生成：借助人工智能技术，实现提示词的自动生成和优化。通过对大量任务和用户需求的学习，模型能够根据具体任务自动生成最适合的提示词，减少人工设计的工作量和难度，提高提示词的质量和效果。

• 多模态融合的深入发展：随着多模态技术的不断成熟，提示词将不再局限于文本形式，而是能够融合图像、音频、视频等多种模态的信息。这将使我们与大语言模型的交互更加自然和丰富，模型也能更好地理解和处理复杂的多模态任务。

• 特定领域的精细化应用：针对不同的专业领域，如医疗、金融、法律等，开发更加精细化、专业化的提示词体系。结合领域知识和业务需求，设计出能够准确引导模型生成专业、可靠结果的提示词，为各领域的决策和工作提供更有力的支持。

• 与知识图谱的深度融合：进一步加强提示词与知识图谱的融合，使模型能够更有效地利用知识图谱中的结构化知识，提高对领域知识的理解和应用能力，实现更精准、智能的回答和服务。

• 伦理和安全方面的考量：随着提示词工程的广泛应用，伦理和安全问题将受到更多关注。未来需要制定相关的规范和准则，确保提示词的设计和使用符合伦理道德和安全要求，避免潜在的风险和负面影响。

提示词工程作为连接人类需求与大语言模型能力的桥梁，具有无限的潜力和发展前景。通过不断学习和实践，我们能够更好地掌握这门技术，为推动大语言模型在各个领域的应用和发展贡献力量。让我们期待提示词工程在未来创造更多的价值和惊喜，为人工智能时代的发展注入新的活力。

文中关键字解释：

1. 提示词（Prompt）：用户输入的文本指令，直接决定大语言模型输出内容与风格的核心要素。  
2. 大语言模型（LLM）：基于Transformer、经海量文本预训练的巨型神经网络，可理解与生成自然语言。  
3. Transformer：2017年提出的编码-解码架构，以自注意力机制并行捕捉长距离依赖，革新NLP。  
4. 自注意力（Self-Attention）：在序列内部计算词与词关联权重的机制，显著提升上下文理解能力。  
5. Few-Shot提示：在提问时给出少量输入-输出示例，引导模型快速对齐任务模式，提高准确率。  
6. 思维链（COT）：显式列出推理步骤的提示技巧，帮助模型分解复杂问题并给出可解释答案。  
7. 元指令：写在提示中的“指令的指令”，让模型根据条件自动调整格式、长度或内容策略。  
8. 知识图谱：以实体-关系-实体三元组构成的语义网络，提供结构化背景知识辅助精准回答。  
9. 多模态融合：把文本、图像、音频等不同模态信息整合输入，增强模型感知与生成能力。  
10. 量化评估矩阵：用指令有效性、匹配度、可控性、创意度等指标量化衡量提示词表现。  
11. PromptBench：专门对不同版本提示词进行A/B测试的开源工具，可对比效果并选优。  
12. W&B平台：Weights&Biases实验跟踪服务，记录提示词版本、输出结果及评估指标变化趋势。  
13. 分隔符：如“---”“```”等符号，用于清晰划分提示中的任务描述、示例与输出区域。  
14. 固定随机种子：在生成时锁定随机数种子，确保多次运行得到一致结果，提升可复现性。  
15. 隐私增强技术：联邦学习、差分隐私等方法，在不暴露原始数据的前提下训练或使用大模型。

 

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