如何做好AI提示詞工程設計？掌握這4個原則就夠了！

今天給大家介紹的 AI 設計范式是：提示詞工程（Prompt Engineering）。

提示詞工程是 AI 交互設計中的核心范式，是指為了讓人工智能模型（如大語言模型）生成符合預期的輸出，而對輸入的提示詞（Prompt）進行設計、優化和調整的一系列方法和技巧。

提示詞干貨：

PART 1 基礎概念

提示詞工程（Prompt Engineering）的目的是：

通過系統化的設計 AI 模型的交互指令（即“提示詞”），引導 AI 生成符合用戶預期的高質量內容輸出，執行有效的操作。

其本質是：

將人類的需求轉化為 AI 模型可以理解的“語言指令”，并通過迭代與調整實現精準控制。

在使用語言模型進行文本生成時，提示詞可以包括主題、風格、字數限制、特定的關鍵詞或示例等信息，以指導模型生成滿足用戶需求的文本。

有效的提示詞工程可以提高模型輸出的準確性、相關性和實用性，挖掘模型的更多潛力，適應不同的應用場景和任務需求。同時，提示詞工程也需要不斷地試驗和調整，以找到最佳的提示方式，從而獲得滿意的結果。

PART 2 核心要素

提示詞的核心構成要素有以下四點：

1. 指令（Instruction）

也即明確的任務描述，例如：

“寫一篇關于養育新生兒的文章”。

2. 上下文（Context）

是指提供與指令有關的背景信息與約束條件，例如：

“寫一篇關于養育新生兒的文章，以一位全職寶媽的視角，詳細描述對于照顧寶寶艱辛和快樂?！?/p>

3. 示例（Examples）

是指你對所給出的指令或者是對 AI 給出的輸出內容的參考樣例，幫助 AI 模型理解輸出內容的格式和質量。例如：

“寫一篇關于養育新生兒的文章，以一位全職寶媽的視角，詳細描述對于照顧寶寶艱辛和快樂?？梢阅７伦骷?XXX 的文筆，語言風格參考下面這段文字（附一段文字示例）”

4. 輸出形式（Format）

是指給模型明確定義輸出內容的結構與格式，如要求的字數、段落結構、成果形式等。例如：

“寫一篇關于養育新生兒的文章，以一位全職寶媽的視角，詳細描述對于照顧寶寶艱辛和快樂?？梢阅７伦骷?XXX 的文筆，語言風格參考下面這段文字（附一段文字示例），全文 300 字左右，并根據文字生成一些母子之間互動的圖片?！?/p>

PART 3 設計方法

通過上文對提示詞核心要素的分析，我們可以發現，如果提示詞工程能夠做到清晰明確，提供足夠的細節和背景信息，讓模型能準確理解意圖，那么用戶與 AI 模型之間的溝通會更加順暢、更符合預期。因此設計師在設計與之相關的交互時，可以遵循以下幾點原則和策略：

1. 清晰準確

你可以試試以下幾個設計策略：

① 結構式引導：對于復雜任務，可以引導用戶將其拆解為多個步驟或子任務，按照“第一步、第二步、第三步…”逐步引導用戶安排模型完成任務：

豆包對于用戶發送圖片后的指令引導

② 舉例式引導：提示用戶采用更多限定性的描述，比如輸出的格式、數量、風格等方面，或提示用戶可以使用相同類型的案例進行描述及輸入參考。：

通義千問的指令中心案例參考

你既可以試著把它們直接作為提示或教程，設計在輸入框所在的界面附近，也可以把它們融入到模型給出的反饋中，用于和用戶的對話交流里，比如讓模型詢問用戶：“是否可以告需要我你想要生成的圖片具體的風格是什么？如果能有一兩張示例圖就更好啦！”

2. 實時反饋

實時反饋在任何形式的交互設計中都很重要，對于提示詞工程來說可以試試：

① 思考過程呈現：將思考過程以進度條或者文字的形式進行呈現，讓用戶直觀地感受到“AI 正在處理任務”的狀態：

通義千問對于用戶問題的分析過程

② 漸進式內容呈現：并非讓模型將結論內容整體顯示在屏幕上，而是逐字逐句仿照人類輸入文字信息一樣呈現反饋內容，強調交互的真實性：

通義千問逐字逐句呈現相關答案

3. 迭代優化

通過反復調整或不斷測試不同的提示詞，根據模型輸出結果進行優化調整，以獲得更理想的效果：

① 收集反饋：收集用戶對于模型輸出結果的評價和反饋，比如增加快捷評價功能等：

通義千問收集用戶負反饋

② 問題延展：引導用戶在對話的過程中持續不斷地詢問相同內容和主題的問題，讓用戶能夠快速修改問題內容，為對話內容進行延展、補充和調整：

通義千問對于用戶問題的延展引導

4. 邊緣場景覆蓋

讓模型通過對大量的數據分析后記錄異常輸入（如空值、格式錯誤）或極端場景的情況，自動根據約束條件或默認處理機制規避風險。

PART 4 發展方向

提示詞工程的應用場景很廣泛，正向著多模態（文本+圖像+語音）與自動優化演進，如：

1. 內容生成：如定制化文章、營銷文案、代碼注釋；
2. 數據分析：如銷售趨勢預測、用戶行為洞察；
3. 多輪對話：即構建支持上下文延續的交互系統，如智能客服等

當然，提示詞工程也面臨諸多挑戰，最主要的一點是需要平衡指令明確性與靈活性，避免過度限制用戶給出的描述內容和模型創造力。大量的用戶數據被收集和分析，提示詞工程正從“經驗驅動”轉向“工程化范式”，成為 AI 系統精準性與可控性的關鍵。

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