大模型文章生成的风格个性化与多文体写作：一套可落地的方法论

随着大语言模型（LLM）在文本生成领域的能力不断增强，越来越多的应用场景开始提出更高要求：
不仅要"能写"，还要"像某个人写"，并且能写通知、演讲稿、报告等不同文体。

本文将系统性地介绍一套可工程化落地的方法，帮助大模型实现：

• ✅ 文章生成的风格个性化（符合某个人的长期写作特点）
• ✅ 多文体写作能力（通知、演讲稿、汇报材料等）
• ✅ 在 Prompt 工程、模板化、轻量微调之间合理取舍

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一、核心问题拆解：风格 ≠ 文体

在实际项目中，一个非常常见但致命的误区是：
把"写作风格"和"文章文体"混为一谈。

事实上，这两者是正交的两个维度：

• 写作风格（Style）：

  某个人"怎么写"

  包括语气、句式、用词习惯、逻辑方式等

• 文章文体（Genre）：

  文章"写成什么形式"

  比如通知、演讲稿、总结、汇报材料

一个人可以：

• 用同样的风格
• 写出完全不同文体的文章

因此，一个合理的建模方式是：

输出文本 = 人物写作风格 × 文体结构 × 具体内容

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二、如何建模"某个人的写作风格"

1. 写作风格不是玄学，而是可拆解的特征集合

在工程上，不建议直接说"模仿某某的风格"，而是将其拆解为可描述、可约束的维度。

常见的风格维度包括：

维度	示例
语气	正式 / 克制 / 激昂
人称	多用"我们""我认为"
句式	中短句 / 长复合句
逻辑结构	总分总 / 条列式
常用词	"进一步""高度重视""切实做好"
情绪表达	偏理性 / 偏鼓动
修辞	少修辞 / 排比较多

这些特征可以通过两种方式获得：

• 人工总结（专家或熟悉该作者的人）
• LLM 辅助分析（对历史文章做风格归纳）

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2. 基于 Prompt 的风格注入（最实用）

在不微调模型的前提下，最成熟、成本最低的方法是：
用结构化 Prompt 明确约束风格。

示例：

你是一位写作风格具有如下特点的作者：
- 语言正式、克制，不使用夸张修辞
- 多使用"我们"作为主体
- 逻辑清晰，偏好总分总结构
- 句式以中短句为主
- 强调执行与落实

这类 Prompt 本质上是一个**"风格接口"**，可以在不同任务中反复复用。

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3. Few-shot 示例对齐（增强一致性）

如果对风格一致性要求更高，可以引入示例对齐：

以下是该作者过往文章示例：
【示例1】......
【示例2】......

请严格模仿上述语言风格完成写作任务。

实践经验表明：

• 3--5 篇高质量示例即可明显改善效果
• 示例与目标任务文体相近时效果最好

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4. 轻量微调（LoRA / PEFT）

当某个人的风格需要长期、稳定、高一致性复现时，可以考虑微调。

推荐做法：

• 只用该人物的文章
• 数据中显式区分文体

示例数据结构：

{
  "style": "leader_A",
  "genre": "speech",
  "input": "主题与背景",
  "output": "完整演讲稿"
}

这样模型学到的是：

在不同文体下，这个人通常会如何表达。

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三、多文体写作：用结构而不是"感觉"

与风格不同，文体是强结构化的，非常适合模板化处理。

1. 为每种文体建立"结构骨架"

通知类示例：

标题
关于......的通知

正文：
1. 事项背景
2. 具体安排
3. 工作要求
4. 截止时间 / 联系方式

演讲稿示例：

1. 开场（背景 + 听众情绪）
2. 核心观点（2--3 点）
3. 行动号召 / 总结

这一步的本质是：
把"文体能力"从模型中剥离，前移到工程侧。

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2. 文体 Prompt 约束

在生成时，用 Prompt 明确文体要求：

请以【演讲稿】形式撰写，要求：
- 面向内部员工
- 语言正式但有号召力
- 结构清晰，适合口头表达

这与"人物风格 Prompt"是并列关系。

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四、风格 × 文体 的组合生成

实践中效果最稳定的方式，是将两者显式组合：

你是一位具有如下写作风格的作者：
（人物风格描述）

请以【通知】形式撰写文章，结构要求：
1. 背景说明
2. 工作安排
3. 执行要求

主题是：......
篇幅约：800 字

这种方式的优点是：

• 风格稳定
• 文体不混乱
• 可扩展性强（新增人 / 新增文体都很容易）

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五、推荐的工程架构方案

方案一：Prompt 组合（快速验证）

人物风格 Prompt
+ 文体结构 Prompt
+ 任务 Prompt

适合：

• MVP
• 多风格、低频使用

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方案二：风格参数化 + 文体模板库（推荐）

{
  "style_profile": "leader_A",
  "genre": "notice",
  "topic": "年度重点工作安排",
  "constraints": {
    "length": 1000,
    "tone": "正式"
  }
}

系统内部：

• style_profile → 风格描述 Prompt
• genre → 固定结构模板
• 自动拼接 Prompt 调用模型

这是目前企业应用中最常见、性价比最高的方案。

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方案三：微调模型 + Prompt（成熟阶段）

• 微调负责"像谁写"
• Prompt 负责"写成什么形式、完成什么任务"

适合高频、强一致性场景。

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六、常见误区总结

• ❌ 试图一个 Prompt 同时解决风格和文体
• ❌ 用模糊形容词描述风格（如"更大气一点"）
• ❌ 不做结构约束，完全依赖模型自由生成
• ❌ 为每个文体单独微调模型（成本极高）

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七、结语

大模型写作从"能用"走向"好用"，关键不在模型参数大小，而在于：

• 是否正确拆解了问题
• 是否把结构性交给工程，把表达性交给模型

通过风格画像 + 文体模板 + 组合生成，可以在不追求重模型训练的前提下，实现高度可控、可扩展的个性化写作系统。

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