1. 什么是大模型？
1.1 大模型的定义
大模型（Large Language Model, LLM）是基于海量文本数据训练的深度学习模型，通过模拟人类语言模式实现文本生成、推理和对话等功能。其核心技术基于Transformer架构，通过自注意力机制捕捉长距离语义关联，并依赖预训练（如无监督学习）与微调（针对特定任务优化）的结合实现通用智能。其核心能力包括：
语义理解：解析复杂指令（如“用鲁迅风格写辞职信”） 知识关联：跨领域信息整合（如“量子力学与佛学的关系”） 逻辑推演：解决数学题或编程问题
1.2 主流大模型示例
ChatGPT（OpenAI）：擅长对话与创意生成，支持插件生态 DeepSeek（深度求索）：聚焦中文场景，在代码生成与数据分析领域表现突出 Claude（Anthropic）：长文本处理能力突出（支持10万token上下文）
2. 什么是提示词（Prompt）？
2.1 提示词的定义
提示词是用户输入给大模型的指令或问题，相当于“人机交互的密码本”。其本质是通过结构化语言设计，将用户需求转化为模型可执行的“钥匙”。一个优质提示词通常包含：
明确目标（如“生成产品文案”而非“写点东西”） 背景约束（如“面向Z世代用户”） 输出要求（如“包含3个卖点，每点不超过15字”）
以下是一个应用案例：
用户输入：
“用鲁迅的风格写一段关于秋天的散文，要求包含‘落叶’和‘黄昏’两个关键词，输出为300字左右的段落。”
模型输出：
“深秋的黄昏，街边的梧桐叶簌簌落下，像是被岁月撕碎的旧信笺……”
此案例中，提示词限定了风格、主题、关键词和格式，确保输出符合预期。
2.2 典型案例对比
3. Prompt的核心要素
3.1 核心四要素
| 指令（Instruction） | ||
| 上下文（Context） | ||
| 输入数据（Input） | ||
| 输出格式（Output） |
3.2 要素组合实战
低效案例
"分析这份数据" → 模型无法理解数据含义和输出目标
优化案例
角色：您是跨境电商数据分析师
任务：分析2023年Q4母婴用品销售数据
输入数据：[附销售表格]
输出要求：
1. 找出复购率TOP3的商品类目
2. 用柱状图对比各类目利润率
3. 提出2024年备货建议复制
→ 生成包含可视化图表和可执行建议的专业报告
再来一个例子：
缺少上下文：
指令：“写一首诗” → 输出可能偏离预期主题。
补充上下文：
指令：“以李白的豪放风格，写一首关于长江的七言绝句” → 输出更精准。
4. 常用Prompt框架
4.1 RTF框架（Role-Task-Format）
Role（角色定义）："您是有10年经验的米其林主厨" Task（具体任务）："设计一道融合川菜与法餐的创新菜品" Format（输出格式）："包含食材清单、烹饪步骤、摆盘示意图"
示例：
作为网络安全专家，分析以下日志中的异常访问行为，用编号列表给出风险等级和应对建议。
4.2 思考链（Chain-of-Thought）
问题：某咖啡店月营收50万，租金占比20%，人力成本25%，物料成本30%，求净利润率
请分步骤思考：
1. 计算各项成本金额
2. 计算总成本
3. 计算净利润
4. 推导利润率公式复制
→ 模型展示完整计算过程，避免直接跳转答案导致错误。示例：
某电商平台的用户复购率下降5%，请逐步分析可能原因：1. 用户满意度；2. 竞品策略；3. 价格变动……
4.3 RISEN框架
| Role | |
| Input | |
| Steps | |
| End | |
| Narrow |
示例：
角色：市场营销经理；指令：制定新产品的社交媒体推广计划；步骤：竞品分析→受众定位→内容设计；目标：3个月内提升品牌曝光度30%；约束：预算不超过10万元。
4.4 密度链模式
通过递归生成逐步优化输出，适用于长文本创作。示例：
初始Prompt：“简述人工智能发展史”→ 迭代Prompt：“扩展‘深度学习突破’段落，增加2012年AlexNet的贡献” 。
5. 高效Prompt的核心原则
5.1 黄金三原则
| 明确具体的指令 | ||
| 结构化输入输出 | 1.背景调研 2.SWOT分析 3.行动计划 | |
| 少样本提示（Few-shot） | 补充上下文：“上下文：讨论股票市场时，‘苹果’指代什么？” | |
| 可迭代 | ||
| 幻觉抑制 | ||
| 交叉验证 |
5.2 进阶技巧
温度值调节：创造性任务（如写小说）设高温（0.8-1.0），事实性任务（如财报分析）设低温（0.2-0.5） 负面约束：明确排除内容，"不使用专业术语，避免引用名人名言" 种子词引导：在营销文案生成时添加"紧迫感、社交货币、情感共鸣"等关键词
6. 总结
与大模型的高效交互本质是“结构化思维的外化”。通过掌握：
要素拆解：指令-上下文-输入-输出的精准把控 框架运用：RTF/RISEN等模板化解决方案 迭代思维：从"结果导向"转为"过程优化"
建议实践路径：
建立个人Prompt库（分类保存高频场景模板） 使用思维导图预梳理任务逻辑 定期复盘优质对话案例
更好地学习掌握提示词技巧，实则是训练我们以机器的精确性表达人类创造力。
延伸学习：
OpenAI官方Prompt工程指南（https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering） DeepSeek最佳实践白皮书 《The Art of Prompt Design》专业手册
全文完。
P.S，本文几乎全部靠DeepSeek和腾讯元宝共同创作。
图文由微信公众号AI配图完成
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