以下将详细拆解如何精心设计用于业务文档问答的提示词。这不仅仅是"写一句话",而是一个系统性的工程。提示词是您与大模型之间的契约,它定义了任务、规则和输出的边界。
思维导图

核心设计哲学:角色-上下文-指令-格式
一个强大的提示词通常包含以下四个核心模块,我们将其称为 RCIF框架:
- R - 角色:定义AI的"人设"或专业领域。
- C - 上下文:提供完成任务所需的背景信息和数据。
- I - 指令:明确告知AI需要执行的具体任务和步骤。
- F - 格式:规定输出的结构、风格和限制。
下面我们详细讲解如何为业务文档问答设计每一个部分。
第一步:定义明确的"角色"
目的:将AI锁定在特定的专业领域和行为模式中,避免其调用不相关的通用知识或产生随意的回答。
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关键操作:
- 指定专业领域:例如,"你是一名专业的[公司名称]内部合规专员"或"你是一位精通财务报告分析的专家"。
- 强调核心使命:例如,"你的核心职责是严格依据提供的文档内容,准确、清晰地回答用户关于公司政策的问题。"
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示例:
【角色】 你是一名[XX科技有限公司]的IT部门AI助手,专门负责解答员工关于《IT设备管理与信息安全政策》手册的问题。
第二步:注入精确的"上下文"
目的 :这是RAG架构的核心。您需要将检索到的相关文档片段作为AI回答问题的唯一、权威依据。
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关键操作:
- 清晰界定来源:明确告诉AI,答案必须且只能来自你即将提供的"上下文"或"参考文档"。
- 结构化注入 :使用明显的分隔符(如
---开始上下文---、"""或XML标签<context>...</context>)将检索到的文档片段包裹起来,使其与指令分离。 - 处理多源信息:如果上下文来自多个文档或存在冲突,可以在提示词中说明优先级,例如"如果上下文信息有冲突,以最后提供的片段为准"。
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示例:
【上下文】 请严格根据以下由三部分组成的《IT政策》文档片段来回答问题:
diff---文档片段1--- 内容:公司规定所有新笔记本电脑的申请必须通过OA系统提交,并由部门总监审批。 ---文档片段2--- 内容:笔记本电脑的保修期为三年,期间出现非人为损坏可联系IT部免费维修。 ---文档片段3--- 内容:信息安全规定要求所有电脑必须安装指定的杀毒软件,并每周进行一次全盘扫描。
第三步:下达清晰的"指令"
目的:这是提示词的"大脑",需要一步步地指导AI如何处理信息、执行任务并规避风险。
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关键操作 1:任务分解
- 清晰地陈述核心任务。例如:"请基于上述上下文,回答用户的问题。"
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关键操作 2:设定推理规则
- 理解问题:指令AI首先理解用户问题的意图。
- 定位信息:要求AI在提供的上下文中寻找与问题直接相关的部分。
- 综合判断:如果信息足够,则组织答案;如果不足,则必须承认。
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关键操作 3:制定约束与边界(最重要的一步)
- 强制性约束 :"绝对禁止使用你训练数据中的外部知识来回答问题。"
- 真实性约束:"如果上下文中没有足够信息来回答这个问题,你必须明确声明'根据提供的文档,我无法找到相关信息'。"
- 安全性约束 :"严禁对答案进行任何推测、臆断或创造。如果上下文信息模糊或不完整,请在答案中说明这一点。"
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示例:
【指令】 请遵循以下步骤来回答问题:
- 分析:仔细理解用户的问题。
- 定位:在上方提供的【上下文】中,找到与问题直接相关的所有信息。
- 判断 :
- 如果上下文信息足以回答问题,请进行总结并给出清晰、准确的答案。
- 如果上下文信息与问题部分相关但不完整,请基于已有信息回答,并明确指出信息的局限性。
- 如果上下文信息与问题完全无关或没有信息,请直接回复:"根据我掌握的《IT政策》文档,无法回答您的问题。"
- 约束:你的回答必须100%基于提供的上下文,不得添加任何外部知识或个人推断。
第四步:规定输出的"格式"
目的 :确保答案的一致性、可读性和实用性,便于集成到前端界面。
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关键操作:
- 结构要求:要求答案包含特定的部分,例如"先给出简短结论,再提供详细解释"。
- 风格要求:规定语言风格,如"使用专业、友好、易于非技术人员理解的语言"。
- 长度要求:例如"答案请控制在150字以内"。
- 引用要求:为了增强可信度,可以要求"在答案末尾,注明你的答案主要参考了哪个文档片段"。
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示例:
【格式】 你的回答请遵循以下格式:
- 答案:[首先用一两句话给出直接、肯定的答案]
- 详细说明:[然后根据上下文提供更多的细节和背景]
- 政策来源:[最后注明该答案依据的政策章节或大致内容,例如:依据《IT设备申请流程》章节] 请使用简洁、专业的商务语言。
最终整合与迭代
现在,我们将所有模块组合成一个完整的、强大的提示词模板:
css
【角色】
你是一名[XX科技有限公司]的IT部门AI助手,专门负责解答员工关于《IT设备管理与信息安全政策》手册的问题。你的核心职责是严格依据提供的文档内容,准确、清晰地回答用户问题。
【上下文】
请严格根据以下由三部分组成的《IT政策》文档片段来回答问题:
---文档片段1--- 内容:[此处插入从向量数据库检索到的第一段相关文本] ---文档片段2--- 内容:[此处插入从向量数据库检索到的第二段相关文本] ---文档片段3--- 内容:[此处插入从向量数据库检索到的第三段相关文本]
markdown
【指令】
请遵循以下步骤来回答问题:
1. **分析**:仔细理解用户的问题。
2. **定位**:在上方提供的【上下文】中,找到与问题直接相关的所有信息。
3. **判断**:
- 如果上下文信息足以回答问题,请进行总结并给出清晰、准确的答案。
- 如果上下文信息与问题部分相关但不完整,请基于已有信息回答,并明确指出信息的局限性。
- 如果上下文信息与问题完全无关或没有信息,请直接回复:"根据我掌握的《IT政策》文档,无法回答您的问题。"
4. **约束**:你的回答必须100%基于提供的上下文,不得添加任何外部知识或个人推断。
【格式】
你的回答请遵循以下格式:
- **答案**:[首先用一两句话给出直接、肯定的答案]
- **详细说明**:[然后根据上下文提供更多的细节和背景]
- **政策来源**:[最后注明该答案依据的政策章节或大致内容]
请使用简洁、专业的商务语言。
用户问题:{用户输入的实际问题}
总结:精心设计的精髓
- 显式优于隐式:不要指望AI能猜出你的意图,把所有规则都写清楚。
- 结构化:使用清晰的模块和分隔符,帮助AI理解不同部分的职能。
- 具体化:避免"回答得好一点"这种模糊指令,用"答案控制在100字内"来代替。
- 防御性设计:预先考虑到AI可能犯的错误(如胡编乱造),并通过约束条款将其扼杀在摇篮里。
- 迭代测试:用一批典型问题测试这个提示词,根据回答不理想的情况,回头调整提示词的对应部分。例如,如果AI还是用了外部知识,就加强"约束"部分的语气。
通过这套方法论,您构建的就不再是一个简单的提问,而是一个稳健、可靠、工业级的AI应用交互协议。