如何让大模型秒懂你的意图？提示工程三大绝招揭秘

大型语言模型(LLMs)在分类任务中表现出色，但要发挥其最大潜力，关键在于掌握提示工程技巧。本文从零开始，深入解析如何通过精心设计的提示词让大模型准确完成分类任务。

为什么需要提示工程？

在传统机器学习中，我们需要大量标注数据来训练分类模型。而大模型通过提示工程，仅需少量示例就能达到甚至超越传统方法的性能。

核心优势：

无需大量训练数据
快速适应新任务
可解释性强
支持零样本学习

提示工程三大核心技巧

1. 结构化表示法

采用XML或JSON格式封装类别定义，让模型更容易理解任务要求：

xml 复制代码

<categories>
    <category>
        <label>账单查询</label>
        <description>关于发票、费用、收费和保费的问题</description>
    </category>
    <category>
        <label>政策咨询</label>
        <description>关于保险政策条款、覆盖范围和除外责任的问题</description>
    </category>
    <category>
        <label>理赔申请</label>
        <description>关于理赔流程、材料和状态的问题</description>
    </category>
</categories>

<content>我的保险费为什么比上个月高了？</content>

为什么有效？

清晰的层次结构帮助模型理解类别关系
描述信息提供分类依据
XML标签明确区分不同信息块

2. 边界控制与结果约束

通过明确的指令控制模型输出，避免不相关的回答：

makefile 复制代码

请根据提供的类别，对输入文本进行分类。
- 只需返回类别标签，不添加任何解释
- 如果无法分类，请返回"其他"
- 输出格式：直接返回类别名称

类别: [账单查询, 政策咨询, 理赔申请, 投诉建议, 其他]
输入: 我想了解我的保险是否涵盖意外医疗费用
输出:

关键要素：

明确输出格式要求
设置默认类别处理边界情况
限制输出长度避免冗余

3. 思维链提示

对于复杂分类任务，引导模型逐步思考：

makefile 复制代码

我需要对客户的问题进行分类。让我按步骤分析：

步骤1：理解问题核心
客户问题: "我的汽车保险理赔需要提供哪些材料？"

步骤2：识别关键词
关键词：汽车保险、理赔、材料

步骤3：匹配类别
这个问题涉及理赔流程和所需材料，属于理赔申请类别

步骤4：确认分类
最终分类: 理赔申请

思维链的优势：

提高复杂任务的准确性
增强结果可解释性
减少分类错误

实战案例：保险客服分类系统

让我们构建一个完整的保险客服问题分类系统：

系统设计

python 复制代码

class SimpleLLMClassifier:
    def __init__(self, categories):
        self.categories = categories
    
    def _build_prompt(self, query):
        # 构建结构化提示
        categories_xml = "<categories>\n"
        for label, desc in self.categories.items():
            categories_xml += f"    <category>\n"
            categories_xml += f"        <label>{label}</label>\n"
            categories_xml += f"        <description>{desc}</description>\n"
            categories_xml += f"    </category>\n"
        categories_xml += "</categories>\n"
        
        prompt = f"""
{categories_xml}

<content>{query}</content>

请根据提供的类别，对输入文本进行分类。
- 只需返回类别标签，不添加任何解释
- 如果无法分类，请返回"其他"
- 输出格式：直接返回类别名称

分类结果：
"""
        return prompt
    
    def classify(self, query, llm_client):
        prompt = self._build_prompt(query)
        response = llm_client.generate(prompt)
        return response.strip()

类别定义

python 复制代码

categories = {
    "账单查询": "关于发票、费用、收费和保费的问题",
    "政策咨询": "关于保险政策条款、覆盖范围和除外责任的问题", 
    "理赔申请": "关于理赔流程、材料和状态的问题",
    "投诉建议": "对服务、流程或结果的投诉和建议",
    "其他": "无法分类到以上类别的问题"
}

测试效果

python 复制代码

# 测试用例
test_cases = [
    "我的保险费为什么比上个月高了？",
    "我想了解我的保险是否涵盖意外医疗费用？",
    "我的汽车保险理赔需要提供哪些材料？",
    "你们的客服态度太差了！",
    "今天天气怎么样？"
]

classifier = SimpleLLMClassifier(categories)

for query in test_cases:
    result = classifier.classify(query, llm_client)
    print(f"问题: {query}")
    print(f"分类: {result}\n")

预期输出：

makefile 复制代码

问题: 我的保险费为什么比上个月高了？
分类: 账单查询

问题: 我想了解我的保险是否涵盖意外医疗费用？
分类: 政策咨询

问题: 我的汽车保险理赔需要提供哪些材料？
分类: 理赔申请

问题: 你们的客服态度太差了！
分类: 投诉建议

问题: 今天天气怎么样？
分类: 其他

常见问题与解决方案

问题1：分类结果不稳定

现象： 相同问题多次分类结果不同

解决方案：

降低temperature参数（建议0.0-0.3）
使用更明确的指令语言
增加示例说明

问题2：边界情况处理不当

现象： 模糊问题分类错误

解决方案：

增加"其他"类别作为兜底
提供边界情况的示例
使用思维链提示分析

问题3：输出格式不规范

现象： 模型返回额外解释或格式错误

解决方案：

明确指定输出格式
使用停止序列控制输出长度
后处理清理输出结果

性能优化技巧

1. 提示词长度优化

保持提示词简洁明了
避免冗余信息
使用关键词而非完整句子

2. 批量处理

python 复制代码

def batch_classify(self, queries, llm_client, batch_size=5):
    results = []
    for i in range(0, len(queries), batch_size):
        batch = queries[i:i+batch_size]
        batch_prompts = [self._build_prompt(q) for q in batch]
        batch_results = llm_client.batch_generate(batch_prompts)
        results.extend(batch_results)
    return results

3. 缓存机制

python 复制代码

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=1000)
def cached_classify(self, query_hash, query):
    return self.classify(query, llm_client)

下一步学习路径

掌握了提示工程基础后，你可以继续学习：

Few Shots学习技术 - 通过少量示例提升分类准确性
RAG增强技术 - 结合外部知识库提升分类效果
系统整合优化 - 构建完整的生产级分类系统

提示工程是大模型分类任务的基础，掌握了这些核心技巧，你就已经具备了构建高效分类系统的能力。在实际应用中，要根据具体业务场景调整提示词设计，持续优化分类效果。

nine｜践行一人公司

正在记录从 0 到 1 的踩坑与突破，交付想法到产品的全过程。