如何引导大模型生成最佳结果的最佳实践

2025年3月16日 · 1026 字

你身边有没有这样的人，他提出这个模糊的请求——没有背景，没有细节？

比如：

1、你和对象一起用餐吗？
2、你喜欢更优雅一点的吗？
3、你想变成一只气球吗？

虽然听起来有点傻，但得到大模型完美的回答取决于你提供的信息量。抛开玩笑不谈，提示词工程的工作原理也是一样的。如果你想让人工智能提供最好的建议，你需要超越基本要求，表达你的需求、愿望和偏好。精心设计完美的提示词是获得准确答案的关键——无论你是在做攻略，还是在用人工智能解决复杂问题。

1、什么是提示词工程？

从本质上讲，提示词工程是设计、构建和完善向人工智能系统（例如 DeepSeek 或其他语言模型）发出的指令（提示）的过程，以提高其输出的质量、准确性和实用性。

正如在人类对话中，一个写得好的问题会引出更好的答案一样，一个清晰而有目的的提示词可以引导人工智能了解你的需求并提供更相关的答案。

提示词工程并非专家的专利—，任何人都可以学习其基础知识，从而更好地利用 AI 工具。你可以将其想象成精心设计的命令或问题，清晰地告诉 AI 你正在寻找什么，就像向一位乐于助人的助手提供精确的指示一样。

充分利用 AI 不仅仅在于提问，更在于提问的方式。以下是构成有效提问的关键要素：

例子：

不要简单地问 “推荐一家餐馆” ，试着这样问：

指示：推荐一家餐厅。
语境：我计划和对象一起吃一顿双人晚餐。我们喜欢湖南菜，也喜欢舒适浪漫的氛围。今天是上海市中心的一个周五晚上。
输入：预算大约是每人200人民币。我们喜欢以湘菜闻名的餐厅。
输出指标：提供餐厅名称、简要描述、地址和一道值得尝试的热门菜品。

提示词工程包含多项关键技术，可根据任务的复杂性和具体情境有效地利用人工智能。本文，我们将以“给我推荐一家餐厅”为例，探讨其中的主要技术，以阐明每种方法。

在这里，人工智能必须理解请求并纯粹根据其训练数据生成建议，而无需风格、菜系或背景的指导。

人工智能利用其广泛的知识库和通用的语言理解能力来做出响应。这对于简单或常见的请求来说很有效，但可能缺乏针对性或个性化。