【大模型学习】CRISP 提问框架

CRISP 提问框架

[CRISP 提问框架](#CRISP 提问框架)
- [🔤 CRISP 框架详解](#🔤 CRISP 框架详解)
- - [1. **C -- Context（上下文）**](#1. C – Context（上下文）)
  - [2. **R -- Requirement（需求）**](#2. R – Requirement（需求）)
  - [3. **I -- In-depth（深度）**](#3. I – In-depth（深度）)
  - [4. **S -- Structure（结构）**](#4. S – Structure（结构）)
  - [5. **P -- Precision（精准）**](#5. P – Precision（精准）)
- [🧩 CRISP 框架应用示例](#🧩 CRISP 框架应用示例)
- - [问题主题：微调 vs 提示词工程](#问题主题：微调 vs 提示词工程)
  - - [❌ 普通提问：](#❌ 普通提问：)
    - [✅ CRISP 优化后提问：](#✅ CRISP 优化后提问：)
- [✅ 为什么 CRISP 对工程师特别有效？](#✅ 为什么 CRISP 对工程师特别有效？)
- [📌 总结：CRISP 是"给大模型的工程需求文档"](#📌 总结：CRISP 是“给大模型的工程需求文档”)
CRISP框架适用于哪些类型的问题？
- [✅ 一、CRISP 框架高度适用的问题类型](#✅ 一、CRISP 框架高度适用的问题类型)
- - [1. **技术解释与原理剖析**](#1. 技术解释与原理剖析)
  - [2. **工程方案设计与对比**](#2. 工程方案设计与对比)
  - [3. **可复现的实现指导（含代码/配置）**](#3. 可复现的实现指导（含代码/配置）)
  - [4. **系统性评估与调试方法**](#4. 系统性评估与调试方法)
  - [5. **前沿研究综述与趋势研判**](#5. 前沿研究综述与趋势研判)
- [⚠️ 二、CRISP 框架不适用或低效的问题类型](#⚠️ 二、CRISP 框架不适用或低效的问题类型)
- [🧭 三、使用 CRISP 的决策流程图（文字版）](#🧭 三、使用 CRISP 的决策流程图（文字版）)
- [📌 四、工程师/开发者特别适用场景总结](#📌 四、工程师/开发者特别适用场景总结)
- [✅ 结论](#✅ 结论)
CRISP框架中的每个步骤如何操作？
- [🧩 CRISP 框架五步操作手册](#🧩 CRISP 框架五步操作手册)
- - [**1. C -- Context（上下文）：锚定角色与场景**](#1. C – Context（上下文）：锚定角色与场景)
  - - [✅ **操作目标**](#✅ 操作目标)
    - [🔧 **操作步骤**](#🔧 操作步骤)
    - [📝 **模板句式**](#📝 模板句式)
    - [✅ **正确示例**](#✅ 正确示例)
    - [❌ **常见错误**](#❌ 常见错误)
    - [✅ **检查清单**](#✅ 检查清单)
  - [**2. R -- Requirement（需求）：定义输出内容边界**](#2. R – Requirement（需求）：定义输出内容边界)
  - - [✅ **操作目标**](#✅ 操作目标)
    - [🔧 **操作步骤**](#🔧 操作步骤)
    - [📝 **模板句式**](#📝 模板句式)
    - [✅ **正确示例**](#✅ 正确示例)
    - [❌ **常见错误**](#❌ 常见错误)
    - [✅ **检查清单**](#✅ 检查清单)
  - [**3. I -- In-depth（深度）：强制技术纵深**](#3. I – In-depth（深度）：强制技术纵深)
  - - [✅ **操作目标**](#✅ 操作目标)
    - [🔧 **操作步骤**](#🔧 操作步骤)
    - [📝 **模板句式**](#📝 模板句式)
    - [✅ **正确示例**](#✅ 正确示例)
    - [❌ **常见错误**](#❌ 常见错误)
    - [✅ **检查清单**](#✅ 检查清单)
  - [**4. S -- Structure（结构）：规范输出格式**](#4. S – Structure（结构）：规范输出格式)
  - - [✅ **操作目标**](#✅ 操作目标)
    - [🔧 **操作步骤**](#🔧 操作步骤)
    - [📝 **模板句式**](#📝 模板句式)
    - [✅ **正确示例**](#✅ 正确示例)
    - [❌ **常见错误**](#❌ 常见错误)
    - [✅ **检查清单**](#✅ 检查清单)
  - [**5. P -- Precision（精准）：消除模糊与歧义**](#5. P – Precision（精准）：消除模糊与歧义)
  - - [✅ **操作目标**](#✅ 操作目标)
    - [🔧 **操作步骤**](#🔧 操作步骤)
    - [📝 **模板句式**](#📝 模板句式)
    - [✅ **正确示例**](#✅ 正确示例)
    - [❌ **常见错误**](#❌ 常见错误)
    - [✅ **检查清单**](#✅ 检查清单)
- [🛠️ 附：CRISP 五步操作速查表](#🛠️ 附：CRISP 五步操作速查表)
- [💡 实战建议：将 CRISP 融入工作流](#💡 实战建议：将 CRISP 融入工作流)

CRISP 提问框架

CRISP 提问框架是一种专为大模型（LLM）交互设计的结构化提问方法 ，旨在帮助用户（尤其是工程师、研究人员、产品开发者等专业角色）从大语言模型中获取更完整、精准、可操作且具有技术深度的回答。

该框架通过五个核心维度引导用户构建高质量提示（prompt），显著提升模型输出的信息密度与实用性。名称 "CRISP" 是五个英文关键词首字母的缩写：

🔤 CRISP 框架详解

字母	英文全称	中文含义	核心作用
C	Context	上下文	明确任务背景与用户身份
R	Requirement	需求	精确定义期望输出内容
I	In-depth	深度	要求覆盖原理、边界、案例等
S	Structure	结构	指定输出格式与组织方式
P	Precision	精准	避免模糊表述，使用专业术语

1. C -- Context（上下文）

"我在什么场景下？我的角色是什么？"

目的：让模型理解问题的业务或技术背景，避免泛泛而谈。
关键要素 ：
- 用户身份（如"我是大模型开发工程师"）
- 应用场景（如"正在构建企业客服 AI 助手"）
- 约束条件（如"需符合 GDPR 合规要求"）

✅ 示例：

"我是一名前端工程师，正在开发一个支持多语言的 React 电商网站。"

❌ 缺失上下文的问题：

"怎么实现国际化？" → 模型无法判断是 Web、移动端还是后端。

2. R -- Requirement（需求）

"我具体需要什么信息？"

目的：明确回答的范围和类型，防止遗漏关键维度。
建议做法 ：
- 列出子问题或检查项
- 区分"解释""对比""实现""评估"等不同需求类型

✅ 示例：

"请说明 React 国际化的三种主流方案，并对比其性能、维护成本和 SEO 支持能力。"

3. I -- In-depth（深度）

"需要多深的技术细节？"

目的：引导模型超越表面描述，提供可落地的专业内容。
深度维度包括 ：
- 原理机制（如"基于什么算法/架构"）
- 实现细节（如"代码示例、配置片段"）
- 边界条件（如"在什么情况下会失效"）
- 失败案例（如"常见错误及规避方法"）

✅ 示例指令：

"请解释其底层工作原理，并给出一个可运行的代码示例，同时指出在 SSR 场景下的潜在问题。"

4. S -- Structure（结构）

"希望答案如何组织？"

目的：提升信息可读性与可复用性，便于后续处理（如文档生成、代码集成）。
常用结构要求 ：
- 分章节标题（如"1. 原理 2. 实现 3. 对比"）
- 使用表格对比
- 代码块标注语言
- 列表化要点

✅ 示例指令：

"请以技术文档形式输出，包含清晰标题、对比表格和带注释的 TypeScript 代码块。"

5. P -- Precision（精准）

"避免模糊，使用准确术语"

目的：减少歧义，确保模型理解无误。
优化技巧 ：
- 用具体数值代替"高效""快速"（如"延迟 < 100ms"）
- 用标准术语代替口语（如用"tokenization"而非"分词"）
- 明确排除不相关内容（如"无需介绍基础概念"）

✅ 优化前后对比：

❌ 模糊："讲一下怎么优化模型。"
✅ 精准："请针对 Llama-3-8B 模型，在 A10 GPU 上，提出降低推理延迟至 50ms 以内的量化与编译优化方案。"

🧩 CRISP 框架应用示例

问题主题：微调 vs 提示词工程

❌ 普通提问：

"微调和提示词工程有什么区别？"

✅ CRISP 优化后提问：

我是一名大模型开发工程师，正在为企业客户设计一个成本敏感的 AI 客服系统。

请对微调（Fine-tuning）进行技术对比分析，要求：

原理差异：从参数更新、数据依赖、计算开销角度说明；

适用边界：分别列出适合使用微调或提示词工程的 3 个典型场景；

成本模型：估算在 10k 条标注数据下，两种方案的训练+推理总成本（以 AWS 为例）；

输出格式：使用 Markdown 表格对比，并附决策流程图（文字描述即可）。

无需介绍基础概念，聚焦工程实践与量化分析。

✅ 为什么 CRISP 对工程师特别有效？

传统提问痛点	CRISP 如何解决
回答太浅显	通过 In-depth + Precision 强制深度
信息杂乱	通过 Structure 规范输出
不贴合业务	通过 Context 锚定场景
需反复追问	通过 Requirement 一次性覆盖所有维度

📌 总结：CRISP 是"给大模型的工程需求文档"

你可以把 CRISP 框架看作是向大模型提交的一份 PRD（产品需求文档）或技术 RFC（Request for Comments） 。它不是让模型"猜你想问什么"，而是明确告诉模型"你需要它交付什么"。

💡 记住：大模型的能力上限由其训练决定，但输出质量的下限由你的提示决定。CRISP 帮你逼近能力上限。

CRISP框架适用于哪些类型的问题？

CRISP 提问框架并非适用于所有类型的问题 ，而是特别针对需要高质量、结构化、深度信息的复杂认知任务而设计。它在以下几类问题中效果最为显著，而在简单或主观性过强的问题中则可能"过度设计"。

✅ 一、CRISP 框架高度适用的问题类型

1. 技术解释与原理剖析

特征：需理解机制、架构、算法或系统工作原理
示例：
- "Transformer 中的 LayerNorm 为什么放在残差连接之后？"
- "RAG 系统中向量检索与重排序如何协同工作？"

✅ CRISP 优势：通过 In-depth + Precision 强制模型深入技术细节，避免泛泛而谈。

2. 工程方案设计与对比

特征：需评估多个技术选型，权衡性能、成本、可维护性等
示例：
- "在低延迟语音识别场景下，Whisper-tiny 与 Wav2Vec2 哪个更合适？"
- "微调 vs Prompt Engineering vs RAG：如何为金融客服选择最佳方案？"

✅ CRISP 优势：Requirement + Structure 可要求表格对比、量化指标、决策流程。

3. 可复现的实现指导（含代码/配置）

特征：需要可运行的代码、配置文件、API 调用示例
示例：
- "用 LangChain 实现一个带记忆的多轮对话 Agent，支持工具调用。"
- "写出 Dockerfile 和 docker-compose.yml，部署 FastAPI + PostgreSQL。"

✅ CRISP 优势：Precision + Structure 确保输出格式规范、可直接集成。

4. 系统性评估与调试方法

特征：需定义评估指标、测试策略、错误分析方法
示例：
- "如何评估一个 LLM 在医疗问答中的事实准确性？"
- "提示词工程的效果如何量化？请给出 A/B 测试方案。"

✅ CRISP 优势：In-depth + Requirement 引导模型提供可操作的评估框架。

5. 前沿研究综述与趋势研判

特征：需整合最新论文、工业实践、技术演进路径
示例：
- "2024--2026 年自动提示优化（AutoPrompt）的研究进展有哪些？"
- "多模态大模型在工业质检中的落地瓶颈是什么？"

✅ CRISP 优势：Context + In-depth 让模型聚焦专业领域，避免泛泛盘点。

⚠️ 二、CRISP 框架不适用或低效的问题类型

问题类型	原因	更优方式
简单事实查询（如"Python 列表推导式语法？"）	信息单一，无需结构化	直接提问即可
主观意见/创意生成（如"写一首关于春天的诗"）	无客观标准，深度非必需	自由提示 + 风格指令
情感支持/心理咨询	需共情而非结构化信息	使用角色扮演 + 开放倾听式提示
实时数据查询（如"今天北京天气？"）	模型无实时能力	调用 API 或明确说明局限
模糊探索性问题（如"AI 未来会怎样？"）	缺乏具体上下文	先用 CRISP 明确子问题

💡 判断标准 ：

如果一个问题可以通过 维基百科、Stack Overflow 或官方文档 直接回答，通常不需要 CRISP；

如果需要整合、分析、设计或批判性思考，则 CRISP 极其有效。

🧭 三、使用 CRISP 的决策流程图（文字版）

复制代码

你的问题是否涉及以下任一？
├─ 需要技术原理/机制解释？ → 是 → 用 CRISP
├─ 需要对比多个方案？     → 是 → 用 CRISP
├─ 需要可运行代码/配置？  → 是 → 用 CRISP
├─ 需要量化评估方法？     → 是 → 用 CRISP
└─ 仅需简单事实或创意？   → 否 → 直接提问

📌 四、工程师/开发者特别适用场景总结

角色	典型 CRISP 问题
大模型工程师	提示工程方法对比、推理优化、评估指标设计
后端开发	微服务架构选型、数据库分片策略、API 安全设计
DevOps/SRE	CI/CD 流水线优化、监控告警阈值设定、故障复盘模板
数据科学家	特征工程方案、A/B 测试统计方法、模型可解释性技术
产品经理（技术向）	技术可行性评估、成本-收益分析、竞品技术拆解

✅ 结论

CRISP 框架最适合用于：

"需要从大模型中提取可行动、可验证、可集成的专业知识" 的场景。

它本质上是一种将模糊需求转化为清晰技术指令的方法论，特别契合工程师、研究员、架构师等角色的工作流。

🔧 记住：不是所有问题都需要"重型武器"，但当你面对复杂系统、技术决策或深度学习时，CRISP 能让你从大模型中"榨出"最大价值。

CRISP框架中的每个步骤如何操作？

CRISP 提问框架的每个步骤（C-R-I-S-P）不仅是概念，更是一套可操作的具体行动指南 。下面将逐项详解每一步该如何执行 ，并提供检查清单、操作模板和常见错误示例，帮助你系统化构建高质量提示。

🧩 CRISP 框架五步操作手册

1. C -- Context（上下文）：锚定角色与场景

✅ 操作目标

让模型知道"你是谁"、"你在做什么"、"有什么约束"。

🔧 操作步骤

明确身份：说明你的专业角色（如"我是后端工程师"）。
描述场景：说明当前项目/任务背景（如"正在开发一个医疗问答系统"）。
列出约束：包括合规要求、技术栈、性能指标、用户群体等。

📝 模板句式

"我是一名【角色】，正在【任务/项目】，需满足【约束条件】。"

✅ 正确示例

我是一名大模型应用工程师，正在为企业客户构建一个支持多轮对话的客服 AI 助手，需符合 GDPR 数据合规要求，且响应延迟低于 800ms。

❌ 常见错误

缺失角色："我想做一个聊天机器人。"
场景模糊："需要优化模型。" → 未说明领域、目标、限制。

✅ 检查清单

是否说明了我的专业身份？
是否描述了具体应用场景？
是否提到了关键约束（性能、安全、成本等）？

2. R -- Requirement（需求）：定义输出内容边界

✅ 操作目标

清晰列出你希望模型回答的具体内容点，避免遗漏或跑题。

🔧 操作步骤

拆解问题：将大问题分解为若干子问题或维度。
分类需求类型：是解释？对比？实现？评估？设计？
明确排除项：指出不需要的内容（如"无需介绍基础概念"）。

📝 模板句式

"请提供以下内容：

【维度1】......

【维度2】......

不需要【排除内容】。"

✅ 正确示例

请分析 LLM 在金融风控中的应用，要求包含：

典型用例（如反欺诈、信用评分）

数据隐私挑战及缓解方案

与传统规则引擎的准确率对比（若有公开数据）
无需介绍 LLM 基础原理。

❌ 常见错误

需求模糊："讲一下 LLM 在金融中的应用。"
范围过大："说说所有可能的问题。"

✅ 检查清单

是否列出了具体要回答的子项？
是否区分了"解释/对比/实现"等类型？
是否排除了无关内容以聚焦重点？

3. I -- In-depth（深度）：强制技术纵深

✅ 操作目标

引导模型超越表面描述，提供机制、边界、失败案例、量化数据等深度信息。

🔧 操作步骤

要求原理机制：问"为什么有效"或"底层如何工作"。
要求边界条件：问"在什么情况下会失效？"
要求实证支持：问"是否有实验数据/论文支持？"
要求可复现细节：如代码、配置、参数。

📝 模板句式

"请深入说明：

底层机制/算法原理

适用边界与局限性

典型失败案例及规避方法

如有，请提供量化指标或参考文献"

✅ 正确示例

请解释 Chain-of-Thought（CoT）为何能提升推理能力，要求：

结合注意力机制说明其如何影响 token 预测

指出在哪些任务上 CoT 无效（如简单分类）

引用原始论文（Wei et al., 2022）的关键结论

❌ 常见错误

仅要表面定义："什么是 CoT？"
无深度要求："介绍一下这个技术。"

✅ 检查清单

是否要求了"为什么"而不仅是"是什么"？
是否询问了局限性或失败场景？
是否要求了可验证的证据（数据/论文/代码）？

4. S -- Structure（结构）：规范输出格式

✅ 操作目标

确保回答易于阅读、解析和集成，尤其适合后续自动化处理。

🔧 操作步骤

指定文档结构：如分章节、编号列表。
要求特定格式：如表格、JSON、代码块、流程图（文字描述）。
标注语言/语法：如"TypeScript 代码"、"Markdown 表格"。

📝 模板句式

"请以【格式】输出，包含：

标题层级（1. / 1.1 / 1.2）

对比使用表格

代码块标注语言"

✅ 正确示例

请以技术报告形式输出，要求：

使用 Markdown 格式

包含三级标题（###）

方案对比用表格呈现

附带可运行的 Python 示例（标注 python）

❌ 常见错误

无格式要求：模型自由发挥，输出杂乱。
格式冲突："用表格但不要列标题" → 逻辑矛盾。

✅ 检查清单

是否指定了整体结构（如报告、列表、表格）？
是否要求了代码/数据的格式标注？
输出是否便于直接复制到文档或代码库？

5. P -- Precision（精准）：消除模糊与歧义

✅ 操作目标

用具体术语、数值、标准替代模糊词汇，确保模型理解无误。

🔧 操作步骤

替换模糊词 ：
- "快" → "延迟 < 100ms"
- "大量数据" → "100 万条用户日志"
使用标准术语 ：
- 用 "tokenization" 而非 "分词"
- 用 "zero-shot learning" 而非 "直接使用"
明确范围 ：
- "仅限 PyTorch 2.0+"
- "不包括移动端部署"

📝 模板句式

"使用精确术语，避免'高效''简单'等模糊表述。

所有性能指标需量化（如 QPS、延迟、准确率）。"

✅ 正确示例

优化目标：在 NVIDIA A10 GPU 上，将 Llama-3-8B 的推理吞吐量提升至 ≥ 30 tokens/s，输入长度 512，输出长度 128。

❌ 常见错误

模糊表述："让模型跑得更快一点。"
术语不统一："用 BERT 那种模型做分类" → 应明确"BERT-base-uncased"。

✅ 检查清单

是否替换了所有模糊形容词？
是否使用了领域标准术语？
所有指标是否可量化、可验证？

🛠️ 附：CRISP 五步操作速查表

步骤	关键动作	自查问题
C	写明角色+场景+约束	"模型知道我在做什么吗？"
R	列出具体子需求	"它会漏掉我要的内容吗？"
I	要求原理/边界/证据	"回答够深吗？能落地吗？"
S	指定格式与结构	"我能直接用这个输出吗？"
P	用数字/术语替代模糊词	"有没有歧义或主观词？"

💡 实战建议：将 CRISP 融入工作流

写提示前先填 CRISP 清单（可用模板）
对关键问题进行 A/B 测试：普通提问 vs CRISP 提问，对比输出质量
团队共享 CRISP 模板：统一技术沟通标准

🌟 终极目标：让大模型成为你的"AI 技术协作者"，而非"模糊问答机"。

如果你有一个具体问题，我可以现场演示如何用这五步操作将其转化为 CRISP 优化提示！