提示詞（Prompt）是人類與大語言模型進行交互的指令性文本，它告訴模型"做什么"和"怎么做"。好的提示詞能夠引導模型產生符合預期的輸出，就像巧妙的鑰匙能打開精密的鎖一樣。

1.2 提示詞的類型

系統提示詞（System Prompt）：

設定模型的整體行為模式、角色定位和回答風格

通常在會話開始時一次性設置，后續可微調

例如：“你是一位資深產品經理，擅長將復雜需求轉化為清晰的產品規劃”

用戶提示詞（User Prompt）：

具體任務或問題的描述，是用戶實際輸入的內容

可以是問題、指令、文本片段或其他需要模型處理的內容

例如：“請分析這款應用的用戶界面存在哪些可優化的地方”

引導性提示詞（Guided Prompt）：

包含明確的步驟引導或思考框架

幫助模型按照特定方法或流程完成任務

例如：“首先分析問題的核心，然后列出可能的解決方案，最后評估每個方案的優缺點”

示例性提示詞（Few-shot Prompt）：

通過提供完成任務的例子來指導模型

有助于模型理解任務模式和預期輸出格式

例如：“問題：北京的人口是多少？回答：北京人口約為2170萬（2020年數據）。問題：上海的人口是多少？回答：”

結構化提示詞（Structured Prompt）：

明確規定輸出的形式、格式或結構

便于后續處理或展示

例如：“請以JSON格式回答，字段包括’標題’、‘作者’、‘摘要’和’關鍵詞’”

1.3 提示詞的基本結構

高效的提示詞通常包含以下要素：

角色定義：告訴模型它應該以什么身份回答

任務描述：明確指出需要完成什么任務

背景信息：提供必要的上下文或參考資料

輸出要求：指定格式、長度、風格等具體要求

示例說明：通過實例展示期望的輸出方式

評估標準：告訴模型用什么標準來衡量回答質量