提示词（Prompt）

提示词（Prompt）是用户提供给人工智能模型的指令、问题、背景信息或示例，用于说明希望模型完成什么任务以及如何输出结果。

概述

在生成式人工智能中，提示词是人与模型交互的主要方式。它可以是一句话，也可以由角色设定、任务目标、参考资料、限制条件、示例和输出格式等多个部分组成。文本生成、代码辅助、图像生成和信息提取等场景都需要提示词。

提示词本身不会改变模型已有的知识和能力，但会影响模型如何理解当前任务。通常，表达清楚、上下文充分且要求具体的提示词，更容易得到符合预期的结果。不过，输出质量还受模型能力、训练数据、参数设置和可用工具等因素影响。

主要特点

• 自然语言交互：用户通常无需编程即可描述需求，也可结合结构化数据或代码。
• 上下文依赖：同一问题在不同背景、角色设定或对话历史下，可能产生不同回答。
• 可迭代优化：用户可根据初次结果补充条件、纠正偏差并调整输出格式。
• 形式多样：既包括零样本指令，也可加入一个或多个示例，帮助模型理解任务模式。

编写方法与注意事项

有效的提示词通常会明确任务对象、目标读者、输出范围、格式和判断标准。复杂任务可拆分为多个步骤，并提供必要资料。使用外部内容时，应警惕提示词注入，即不可信文本试图诱导模型忽略原有规则；涉及事实、法律、医疗或财务决策时，还应核验输出，避免把生成结果直接视为可靠结论。

常见问题

问：提示词越长越好吗？答：不一定。长度应服务于任务，关键是信息相关、结构清晰，避免重复或相互矛盾的要求。

问：提示词工程是什么？答：它是设计、测试和改进提示词及交互流程的方法，目标是让模型输出更稳定、更符合实际需求。

问：提示词能保证答案正确吗？答：不能。优质提示词可降低歧义，但模型仍可能产生错误、遗漏或虚构内容，重要信息需要人工验证。