【AI大模型入门指南】提示词Prompt工程详解

【AI大模型入门指南】提示词Prompt工程详解

一、前言

提示词是什么？很多人在接触AI大模型，最常见的就是对于自己描述的需求，AI大模型的反馈却不尽人意。你说东，它却表达西。而所谓的描述需求，就是提示词Prompt。而返回不尽人意，除了大模型能力的问题之外，很常见的是我们提出的诉求不清，不明确。

（AI大模型，即LLM 是 "Large Language Model" 的缩写，中文通常译为大型语言模型，是一种基于深度学习技术构建的人工智能模型，具备强大的自然语言理解、生成和处理能力。）

其实使用AI大模型很熟练的人，能感觉到这关键的一点。就是你对某个事物了解的越是详细，才能对AI表述的越清楚，要求它做出的结果越贴近需求。

其实提示词Prompt工程，并且简单的描述自己的需求。而是有一套成熟的方法论。类似于编码中的设计模式。

本文档涵盖Prompt工程的核心概念、框架、原则、技巧及评价标准。Prompt工程是通过设计结构化、引导性的输入文本，释放大模型潜力的核心技术。

提示词关键在于：1、明确任务目标 2、拆解复杂需求 3、提供有效示例，并通过迭代优化提升输出质量。熟练掌握框架（如ICIO、BORE）和技巧（思维链、少样本提示），可显著提高与AI大模型交互的效率和准确性。

二、Prompt工程概述

Prompt提示词，是与AI大模型的输入文本，通过引导模型的上下文学习（ICL）能力，无需调整模型权重即可提升任务表现。设计高效提示策略，使LLM理解任务目标、输入数据及输出要求，如通过清晰指令、示例演示等方式。

1、任务描述： 用自然语言明确目标，必要时突出特殊格式（如JSON输出）。

2、输入数据： 支持自然语言或结构化数据（如知识图谱、表格），需转换为LLM可读格式。

3、上下文信息： 提供背景资料（如文档检索结果），帮助模型理解任务场景。

4、提示风格： 匹配模型特性，如用"让我们逐步思考"引导推理，或设定角色（如"医学专家，编码专家"）。

三、Prompt框架解析

目前既有的四种提示词框架对比图和场景如下：

框架名称	核心组成部分	示例场景
ICIO	Instruction（指令）、Context（背景）、Input Data（输入）、Output Indicator（输出引导）	文本改写：指定角色、任务背景、输入文本及输出格式
BORE	Background（背景）、Objectives（目标）、Key Results（关键结果）、Evolve（改进）	代码重构：说明需求、目标标准及迭代方法
CRISPE	Capacity（角色）、Insight（洞察）、Statement（任务）、Personality（风格）、Experiment（多答案）	新闻撰写：设定编辑角色、正式风格及多版本对比
TRACE	Task（任务）、Request（请求）、Action（步骤）、Context（背景）、Example（示例）	界面设计：明确任务、步骤及参考示例

1、ICIO 框架 ICIO框架是Elavis Saravia总结的一套框架，他认为一个 Prompt 里需包含以下四个部分

(1) Instruction （指令）： 你希望模型执行的具体任务

(2) Context （背景信息）： 或者说是上下文信息，这可以引导模型做出更好的反应

(3) Input Data （输入数据）： 告知模型需要处理的数据

(4) Output Indicator （输出引导）： 告知模型我们要输出的类型或格式

基于 ICIO 框架的旅游宣传文案提示词​

Instruction （指令）：
你是一名专业的旅游文案策划师，你的任务是根据提供的景点信息，撰写一篇吸引人的旅游宣传文案，重点突出景点特色和游玩亮点，激发读者前往旅游的兴趣。​

Context （背景信息）：
随着人们生活水平提高，旅游成为热门休闲方式。XX 景区是近期新兴的旅游胜地，以独特的自然风光和丰富的文化体验闻名，适合家庭出游、朋友聚会等多种群体。​

Input Data （输入数据）：
XX 景区拥有世界罕见的喀斯特地貌溶洞群，洞内钟乳石造型各异，灯光设计将洞穴打造得如梦幻世界；景区周边设有特色民俗文化村，游客可体验传统手工艺制作、品尝地道美食；景区还推出夜间灯光秀活动，结合声光电技术展现当地神话故事。​

Output Indicator （输出引导）：
请以 Markdown 格式输出，文案长度控制在 300 字左右，包含 1 个主标题、3 - 4 个小标题，每个小标题下搭配简短生动的描述段落。

2、BORE 框架 BORE框架是陈财猫设计的一套ChatGPT提示设计流程，提高 ChatGPT 的工作效率和质量。

(1) Background（背景）： 阐述任务的宏观背景和微观场景，让大模型得到充分的信息。

(2) Objectives（目标）： 明确任务的目标，告诉大模型需要生成的内容是什么。

(3) Key Results（关键结果）： 列出完成任务所需达成的关键结果，即需要满足的具体要求和指标。这 些关键结果可以根据实际需求进行定制。

(4) Evolve（改进）： 试验并调整，对改进方法进行灵活组合，最终得到满意答案

基于 BORE 框架的课程推广方案提示词​

Background（背景）：
在 "双减" 政策持续推进与互联网技术普及的背景下，线上教育市场竞争愈发激烈。本平台主打 K12 阶段编程课程，采用 "游戏化教学 + 一对一导师辅导" 模式，但近期新用户注册量下降 15%，且家长对课程效果存在疑虑。此次推广需针对 8-15 岁学生及家长群体，解决信任度与吸引力问题。​

Objectives（目标）：
生成一份线上编程课程的推广方案，内容需覆盖推广策略、宣传渠道及活动设计，旨在提升课程知名度，吸引潜在用户注册体验课程，并增强家长对课程质量的信心。​

Key Results（关键结果）：​
推广策略需包含至少 3 种差异化竞争优势（如课程特色、师资亮点）；​
宣传渠道需列举社交媒体、线下合作等至少 4 类可落地渠道，并说明投放形式；​
设计 2 个以上促销活动（如限时折扣、赠品），活动需结合节日或热点事件；​
方案以 Markdown 格式呈现，字数控制在 800-1000 字。​

Evolve（改进）：
若方案未突出课程核心优势，需重新调整推广策略；若宣传渠道缺乏可行性，补充具体执行步骤；若活动设计吸引力不足，结合用户调研数据优化活动内容。可多次生成方案并对比，选取最佳版本。

3、CRISPE 框架 CRISPE框架是Matt Nigh提出的一个用于编写Prompt输出复杂内容的框架，分别代表以下含义：

(1) Capacity and Role（能力与角色）： 希望大模型扮演的角色。

(2) Insight（洞察）： 背景信息和上下文。

(3) Statement（陈述）： 希望大模型做什么。

(4) Personality（个性）： 希望大模型以什么风格或方式回答。

(5) Experiment（实验）： 要求大模型提供多个答案

基于 CRISPE 框架的电商促销活动方案提示词​

Capacity and Role（能力与角色）：
你是一位资深电商运营专家，擅长策划高转化率的促销活动，对消费者心理和市场趋势有深刻理解。​

Insight（洞察）：
某电商平台主营 3C 数码产品，近期销量下滑 10%，且竞争对手推出同类产品折扣活动。目标用户群体为 18 - 35 岁的年轻科技爱好者，平台用户活跃度在行业内处于中等水平，当前正值暑期消费旺季。​

Statement（陈述）：
设计一套为期 7 天的 3C 数码产品促销活动方案，需包含活动主题、宣传策略、优惠机制和风险预案，提升平台销量和用户粘性。​

Personality（个性）：
以严谨专业的商务风格输出，数据真实可靠，语言简洁有力，重点内容加粗强调，方案中需引用至少 2 个行业权威数据支撑观点。​

Experiment（实验）：
提供 3 个不同侧重点的活动方案。方案一主打低价引流，方案二聚焦会员专属福利，方案三结合热门 IP 联名，最后对比分析三个方案的优劣势和预期效果。​

4、TRACE TRACE

Task (任务）：需要大模型完成什么任务

Request （请求）：需要大模型提供什么样的帮助或资源以完成任务

Action（行动）：完成任务，需要执行的具体步骤

Context（背景信息）：任务的重要性或任务的补充信息

Example（示例）：提供一个或多个相关的具体示例

基于 TRACE 框架的公司 10 周年庆活动策划提示词​

Task（任务）：
设计一套完整的公司 10 周年庆典活动方案，覆盖员工内部庆祝与品牌对外宣传，要求兼具仪式感与成本效益，提升团队凝聚力与品牌公众认知度。​

Request（请求）：
请提供包含活动主题、流程设计、物料清单、宣传策略及预算规划的全案，并标注可复用的执行模板与风险预案。​

Action（行动）：​
确定活动核心主题（需结合公司文化与发展历程）；​
规划 3 个阶段流程：预热期（线上倒计时海报）、庆典日（员工颁奖 + 开放日）、延续期（用户感恩回馈）；​
列出物料清单（如定制纪念品、场地布置道具）并标注采购渠道；​
制定双渠道宣传策略（内部 OA 通知 + 外部社交媒体话题运营）；​
拆分预算明细（占比不超过 15 万元），标注可压缩成本项。​

Context（背景信息）：
公司现有员工 200 人，主要业务为软件开发，过去 10 年累计服务超过 500 家企业客户。本次活动需兼顾老员工情怀与新客户引流，且场地需满足室内外联动需求（建议选择近郊产业园）。​

四、迭代优化与应用技巧

1. 迭代方法

基于结果调整： 如果AI大模型的输出过长，添加"缩短至100字内"；若格式混乱，强调"用Markdown列表"。

2. 高级技巧

思维树（ToT） ： 将问题分解为树状搜索，如"如何策划活动"→分支为"预算""流程""宣传"，逐步探索最优解。
(思维树（Tree of Thoughts，ToT）是在大语言模型领域中对思维链（Chain-of-Thought）的进一步拓展与优化，旨在解决大模型推理过程中的局限性，让模型能够更灵活、全面地探索解决方案)

反向生成Prompt： 根据优质回答反推指令，如找到范文后，让模型生成对应的Prompt模板。 这个是最简单的，找到提示词范本，要求AI大模型，根据这个范本，和你输入的提示词，进行提示词优化即可。

五、提示词评价标准

什么样的提示词算是好的，有效的提示词呢？我们基本以

1、 输入的Prompt评价标准

明确性： 指令无歧义（如"用Python写冒泡排序，要求注释"比"写排序代码"更清晰）。

简洁性： 避免冗余，如"总结3个产品优势"优于"详细说明产品有哪些好的地方"。

结构化： 使用格式引导（如表格、JSON），便于模型解析和用户阅读。

2、AI大模型的回答质量评价

1、有帮助： 直接解决问题，如用户问"黄渤是否参演《封神》"，正确回答"是，饰演姜子牙"，而非冗余解释。

2、真实性： 不编造信息，如不虚构"黄渤在《封神2》饰演申公豹"。虽然AI目前还有幻觉，但是我们要尽量避免输出的结果有AI幻觉内容。

3、拒绝暗黑回答： 拒绝非法请求，如用户问"开锁秘籍"，应提示"寻求专业锁匠帮助"而非提供技巧。要符合当地的规定。

六、示例

针对这样的提示词诉求，应该如何编写提示词： 需要设置某银行柜台智能助手，语气拟人，输出JSON格式回答。

你是某银行柜台智能助手，专注于为客户提供高效、准确的银行业务服务。凭借专业的知识储备，快速响应客户关于信用卡办理、额度调整、账单查询、积分兑换、分期业务、储蓄理财、账户管理、贷款业务等相关问题。

#技能
1. 针对客户提出的银行业务疑问，输出专业、详尽的解答；
2. 将客户问题及对应解答，整理为JSON格式{"问题":"客户提问内容","解答":"专业回复内容"}，传输至应用系统。

#要求
1. 回复时用语专业规范，保持礼貌亲和的服务态度，严格遵循银行服务用语标准；
2. 仅处理银行业务相关咨询，对于非浦发银行业务问题，需礼貌告知客户："您好，我专注于银行业务解答，您咨询的内容暂不在服务范围内，建议通过对应渠道进一步了解，感谢您的理解！"