如何挑选Prompt提示词和关键词？怎么用Prompt提示词工程模拟电商AI买家与客服对话？

随着人工智能技术的飞速发展，人机交互的效率和效果成为了衡量AI应用成功与否的重要标准。其中，Prompt提示词工程作为一种创新的人机交互方式，正逐渐在各个领域展现出其巨大的潜力。通过精心设计的提示词，我们能够引导人工智能大模型生成高质量、准确且有针对性的输出，从而极大地提升工作效率和用户体验。本文将深入探讨Prompt提示词工程在人工智能领域的应用及其重要性，以及如何通过优化提示词来提升人机交互的效率。

文章导航

一、Prompt 提示词工程是什么？Prompt 在人工智能领域有什么用？

Prompt提示词工程在人工智能领域迅速崛起，成为解锁高效人机交互的关键。在当今人工智能大模型盛行的时代，它的重要性愈发凸显。

从本质上看，Prompt工程是一种人机交互方式。精心设计的提示词，我们可以引导人工智能大模型生成高质量、准确且有针对性的输出。

其应用场景广泛。在自然语言处理领域，可用于文本生成、机器翻译、情感分析等任务。

在文本生成中，通过合适的 Prompt 可以引导模型创作出符合特定主题和风格的文章。
在图像识别与生成方面，提供描述性的提示词能让模型生成更符合要求的图像。
对话系统中，如聊天机器人和虚拟助手，人性化的提示词可增强人机交互的自然性和流畅性。
在教育辅助领域，启发性的提示词能帮助学生更好地理解和掌握知识。

Prompt 提示词工程的重要性主要体现在几个方面。

提高 AI 的响应质量。精确的提示词可以让 AI 模型更准确地理解用户意图，从而生成更贴近用户期望的输出。
增强人机交互的自然性。良好的提示词设计使人与 AI 的交互更加流畅，减少误解和沟通障碍。
拓宽 AI 应用范围。通过设计多样化的提示词，可以探索 AI 模型在不同领域和任务中的潜力。

总之，Prompt 提示词工程在人工智能领域具有举足轻重的地位，为我们的生活和工作带来了更多的便利和惊喜。

二、如何挑选Prompt提示词？如何完善大模型？

了解了Prompt提示词工程的基本概念后，接下来我们需要探讨如何挑选和优化Prompt提示词，以及如何通过完善大模型来提升人机交互的效率。

（一）预热与角色

预热在Prompt工程中起着重要的作用。根据搜索素材可知，预热能降低焊后冷却速度，使 PCB 在焊接前达到一定温度，防止热冲击的产生。在 Prompt 工程中，预热可以让大模型先给出一个框架或结构，然后在此基础上进行优化。例如，当我们要求大模型写一份关于假设检验的 PPT 课件时，可以先提问 “我是一名本科统计学老师，我要写一份关于假设检验的课件，我的课件框架是什么样的【预热】”，然后再根据这个框架让大模型丰富每一个部分的文案内容。

角色扮演也是一种有效的方法。通过让大模型扮演不同的角色，我们可以获得更符合特定需求的答案。比如，把 “解释机器学习中的注意力概念” 替换成 “使用 Yann LeCun 的方式解释机器学习中的注意力概念”，或者让大模型扮演大一学生刚踏入校门的人工智能专业学生，用他们能理解的方式解释注意力机制。这样可以让答案更具针对性和易懂性。

（二）让模型思考

在提示词前增加 “step by step” 是让模型逐步思考的好方法。例如，把 “如何准备煎蛋卷？” 改为 “一步一步地考虑并建议如何准备煎蛋卷”。这样可以让模型更加深入地分析问题，给出更详细、更有条理的答案。通过这种方式，我们可以引导模型逐步解决问题，提高答案的质量和准确性。

（三）通俗解释

用通俗语言提问可以获得更易懂的答案。当我们面对复杂的概念时，直接提问可能会得到过于专业的回答，让人难以理解。这时，我们可以明确告诉模型用通俗的语言解释。比如，把 “什么是多头注意力？” 改为 “什么是多头注意力？用通俗易懂的语言解释”。这样可以让答案更加贴近我们的日常理解，便于我们更好地掌握和应用相关知识。

（四）更多上下文

在下达复杂指令时，提供更多背景信息可以帮助模型更好地理解任务。不要让模型做出任何假设，即使是最简单的假设。跟上一句 “如有需要，请问我更多的背景信息。” 就像工作中领导分配任务后说 “有不清楚的地方可以问我”。例如，“为了数据科学，我应该学习 Python 还是 R？如果需要更多背景信息，请提出。” 这样可以让模型在回答问题时更加全面、准确，避免因缺乏背景信息而产生错误的答案。

（五）由易到难

从基本任务开始逐步完成复杂任务是一种明智的策略。想做一个复杂任务时，不要指望一蹴而就。比如写一个长篇小说，可以先从小说框架、人物设定等基本任务开始，然后逐步丰富具体情节。在编程方面，也可以先从项目结构开始，然后一步一步地添加不同的功能。这样可以降低任务的难度，提高完成任务的成功率。

（六）反馈与回答风格

反馈机制可以让模型对其回答进行思考，从而提高质量并避免数据幻觉。例如，我们可以提问 “你能改进上述响应吗？” 或者 “你确定以上答案正确吗？” 通过质疑模型的回答，让它更加充分地思考问题，给出更完善的答案。

不同的回答风格也会对结果产生影响。我们可以让模型学习样本内容的风格，提取其中的主要特征，运用到后面的输出中。比如，喜欢董宇辉的文案风格，就可以提供董宇辉的文案作为样本，让模型用这种风格为我们输出内容。这样可以让答案更具个性化和吸引力。

三、Prompt提示词工程的组成要素有哪些？

在Prompt提示词工程中，指令、示例、输出格式约定、风格约定以及角色约定等要素都发挥着至关重要的作用。这些要素共同构成了Prompt提示词工程的框架和基础，为优化人机交互提供了有力的支持。

（一）指令

指令在提示词工程中起着关键作用。显式指令直接向模型下达明确的命令，例如 “请为我生成一篇关于人工智能未来发展的文章”。这种指令简洁明了，让模型能够快速理解任务要求。

而隐式指令则通过给大模型一些示例，让其自动判断该输出什么。例如，给出 “Night:Noche”“Morning:” 这样的示例，让模型推断出 “Morning:Mañana”。隐式指令更像是让模型 “找规律”，在一些特定场景下，能够激发模型的推理能力，尤其是当任务较为复杂或需要模型进行模式识别时，隐式指令可以引导模型逐步探索问题的解决方案。

（二）示例

示例在提示词工程中有着重要的辅助作用。Many-Shot 指提供多个示例来辅助大模型理解任务，这种方式在复杂任务中尤为有效。例如，在进行图像描述任务时，可以提供多个不同场景下的图像及其描述，让模型学习到各种图像特征与描述之间的对应关系。

Few-Shot 提供少量示例，通常为 1 – 3 个，帮助大模型快速理解任务要求。比如在进行语言翻译任务时，给出几个典型的句子翻译示例，模型就能更好地掌握翻译的规律和风格。

Zero-Shot 不提供示例，让模型直接回答问题。这对模型的性能要求较高，也是各家大模型优化的重点。以 GPT4 为例，相比 GPT3.5，它在 Zero-Shot 场景下的性能有了明显提升，这代表着其语义理解能力更强。

（三）输出格式约定

输出格式约定可以让模型的输出更加规范和易于处理。指定模型输出格式为 MarkDown 形式，可以使输出具有清晰的结构和格式，方便用户阅读和使用。例如，在进行知识总结任务时，可以要求模型以 MarkDown 格式输出，包括标题、列表、段落等元素，使总结更加有条理。

（四）风格约定

风格约定能够让模型以特定的风格输出内容。例如，要求模型以通俗易懂、略带风趣的方式来解释复杂的概念。比如解释地球为什么围绕太阳旋转时，模型可以这样回答：“让我们来聊聊太阳和地球这对宇宙中的好基友。想象一下，你手里拿着一个网球，然后你用绳子把它系住，开始旋转。网球因为绳子的牵引，不得不跟着你转圈圈。这其实和地球围绕太阳转是一个道理。” 这种风格的输出更容易被大众接受和理解。

（五）角色约定

为大模型设置角色可以改善输出的风格。例如，将大模型设定为一个经验丰富的家庭教师，正在教一个二年级的小学生。当解释地球为什么围绕太阳旋转时，模型可以这样回答：“好的，想象一下你在公园里玩陀螺。你用绳子把陀螺绕起来，然后快速一拉，陀螺就会在地面上旋转起来，对吧？地球围绕太阳转的原理和这个有点像。首先，地球和太阳都非常非常重，太阳比地球重好多好多。很久以前，当太阳系形成的时候，地球和其他行星都是围绕着太阳旋转的。这就像你把陀螺的绳子一拉，它就开始转起来一样……” 通过设置角色，模型能够更好地适应不同的任务场景和用户需求。

四、少样本提示是什么？在Prompt提示词工程中起到什么作用？

少样本提示是Prompt提示词工程中的一个重要概念。通过提供少量示例来辅助模型理解任务，少样本提示可以显著提高模型的预测性能。在自然语言处理、图像识别与生成以及对话系统等任务中，少样本提示都发挥着重要的作用。

（一）少样本提示的概念

少样本提示（Few-Shot Prompting）是提示词工程中的一个重要概念。在大模型中，少样本提示是指通过提供少量示例来辅助模型理解任务，从而提高模型的预测性能。例如，当我们要求模型翻译一个新的句子时，可以提供几个类似句子的翻译示例，让模型通过这些示例学习翻译的规律和风格，进而更好地完成新句子的翻译任务。

（二）少样本提示在大模型中的应用

自然语言处理任务：在文本生成、机器翻译、情感分析等自然语言处理任务中，少样本提示可以帮助模型快速理解任务要求，提高输出质量。例如，在进行文本生成任务时，提供几个主题相关的句子作为示例，模型可以根据这些示例生成更加符合主题的文本内容。
图像识别与生成任务：在图像识别与生成方面，少样本提示也能发挥重要作用。通过提供少量具有特定特征的图像示例，模型可以学习到这些特征，并在生成新图像时加以应用。
对话系统：在聊天机器人和虚拟助手等对话系统中，少样本提示可以增强人机交互的自然性和流畅性。例如，提供几个特定场景下的对话示例，模型可以根据这些示例更好地理解用户的意图，给出更加合适的回应。

（三）与深度学习中少样本学习的区别

少样本提示与深度学习中的少样本学习存在本质区别。在深度学习中，少样本学习是指在只有少量标注样本的情况下，训练出能够很好地泛化到新类别或新任务的模型。这种学习方式会对模型进行永久性修改，比如调整模型的参数。而在提示词工程中的少样本提示，并不会对模型参数进行调整，它的提升仅限于当前的上下文窗口中。也就是说，少样本提示只是在一次对话中，通过提供少量示例来激活模型原有的记忆，以提高模型的预测性能。当重启上下文后，少样本提示的效果即会失效，对模型本身不会造成任何长期影响。

五、提升交互效率的策略

为了进一步提升人机交互的效率，我们需要采取一系列有效的策略。这些策略包括写清晰指令、提供参考文本、分解复杂任务、给模型时间思考、使用外部工具以及系统性测试变化等。

（一）写清晰指令

在与大模型交互时，清晰明确的指令至关重要。

例如，当我们要求模型生成一篇关于人工智能在医疗领域应用的文章时，可以明确指出文章的长度、结构以及重点内容。比如，“请为我生成一篇 2000 字左右的文章，介绍人工智能在医疗领域的应用。文章应包括人工智能在疾病诊断、治疗方案制定和医疗影像分析方面的具体案例，并分析其未来发展趋势。” 这样的指令能够让模型更准确地理解任务要求，从而给出更符合期望的结果。

根据搜索素材中的提示工程指南，明确定义需求，包括期望的输出长度、格式以及内容复杂度，能够显著提高模型的响应质量。例如，在要求生成一段描述性文本时，明确指出文本长度应在 300 字左右，使用正式的语言风格。

代码示例：pythonresponse = model.generate_text(prompt=”描述一个宁静的海边日出”, length=300, style=”formal”)

（二）提供参考文本

提供参考文本可以为模型提供更多的上下文信息，减少输出的不确定性。例如，在要求模型分析一篇新闻报道的主题时，可以提供一些类似主题的新闻报道作为参考文本。这样模型可以更好地理解任务要求，生成更准确的分析结果。

根据搜索素材，在 AI 需要解析或回答问题时，提供相关文本作为上下文，有助于 AI 生成更准确、可信的答案，减少虚构或不准确信息的出现。

代码示例：pythoncontext = “As of 2023, the world’s largest coffee producer is…”response = model.give_answer(prompt=”谁是最大的咖啡生产国?”, context=context)

（三）分解复杂任务

对于复杂的任务，可以将其分解为多个简单的子任务，逐步完成。例如，要求模型撰写一篇关于气候变化的研究报告，可以将任务分解为确定研究问题、收集数据、分析数据、撰写报告等子任务。这样可以降低任务的难度，提高完成任务的效率。根据搜索素材中的分解复杂任务策略，将大型任务拆分为小型、易于理解的子任务，例如若任务是撰写一篇关于气候变化的报告，可将其分解为摘要、影响、解决方案等部分。

代码示例：pythonsubtasks = [“摘要”, “影响”, “解决方案”]responses = [model.write(subtask) for subtask in subtasks]

（四）给模型时间思考

避免急于求成，给模型足够的时间思考，能够得到更好的答案。就像人类在面对复杂问题时需要时间思考一样，模型也需要时间来分析问题、搜索答案并进行优化。根据搜索素材中的给模型时间思考策略，允许 AI 在生成响应之前有足够的思考时间，尤其是在需要进行推理或计算的情况下，这有助于提高答案的准确性和相关性。

代码示例：pythonresponse = model.think_and_answer(prompt=”计算2018 年到 2023 年的年均全球温度变化。”)

（五）使用外部工具

结合外部工具可以增强模型处理复杂任务的能力。例如，在进行数据分析任务时，可以使用数据处理工具来帮助模型处理大量的数据。根据搜索素材中的利用外部工具策略，结合其他工具（如代码执行引擎、数据库访问）来增强模型的能力，使其能够处理更复杂的任务。

代码示例：pythonimport pandas as pddf = pd.read_csv(“climate_data.csv”)response = model.analyze_data(df, prompt=”分析全球温度变化趋势。”)

（六）系统性测试变化

通过系统性测试不同的提示词变化，可以优化提示词效果。例如，可以测试不同的指令、参考文本、任务分解方式等，观察模型的响应变化，从而找到最佳的提示词组合。根据搜索素材中的系统性测试策略策略，定期评估提示调整的效果，确保每次优化都能带来实际的性能提升。可以通过比较金标准答案与模型输出，或者监控任务完成时间、错误率等指标来衡量。

代码示例：python假设我们有一个评估函数 evaluate_prompt，用于比较模型输出和正确答案result = evaluate_prompt(prompt=”提供 2022 年世界人口数据。”, expected_answer=”根据联合国的数据，2022 年世界人口约为 79.7 亿。”)

六、Prompt 工程关键原则有哪些？

在Prompt提示词工程中，遵循一些关键原则能够确保我们设计出更加有效的提示词。这些原则包括明确性、针对性、简洁性、可解释性以及适应性等。

（一）明确性

明确性在 Prompt 工程中至关重要。根据搜索素材中的提示词写作基础原则，指令应简洁清晰，避免模糊概念。例如，要求模型生成一篇关于环保行动的文章时，不能仅仅说 “写一篇关于环保的文章”，而应该明确指出文章的受众、重点内容和风格要求，如 “请为中学生写一篇 800 字左右的关于日常环保行动的科普文章，语言要生动有趣”。这样模型就能准确理解任务意图，避免生成模糊或不准确的内容。在实际应用中，明确的提示词可以大大提高模型的响应质量，减少不必要的反复调整。

（二）相关性

相关性要求提示词与任务紧密相关，包含必要信息。从搜索素材中可以看出，输入信息需与任务目标紧密关联，减少无关数据干扰。比如在进行市场调研报告的撰写任务时，提示词应明确指出调研的行业、目标市场、关键问题等信息，如 “为智能手机行业在中国一二线城市的市场调研报告提供关键数据和分析，重点关注消费者购买行为和品牌偏好”。这样模型就能根据相关信息生成针对性强的输出，提高输出的质量和实用性。

（三）结构化

结构化能明确输入输出格式，便于模型操作，提升效率。参考搜索素材中的结构化提示构建方法，采用段落化、条列表或任务列表形式可以增强提示词的结构和清晰度。例如，要求模型生成一个项目计划时，可以使用以下结构化的提示词：“项目目标：[具体目标描述]。任务列表：1. [任务一描述]；2. [任务二描述]……。时间节点：[具体时间安排]。负责人：[指定负责人]”。这种结构化的提示词能让模型快速理解任务要求，按照特定的格式生成输出，提高工作效率。

（四）可扩展性

可扩展性意味着要考虑未来可能的变化，保持策略的灵活性。根据搜索素材中的提示词设计原则，设计时应考虑未来可能的扩展性，避免因初始限制性信息导致的局限性。例如，在设计一个用于产品推荐的提示词时，可以预留一些可调整的参数，如 “根据用户的 [具体需求] 和 [预算范围]，为用户推荐适合的 [产品类型]，并提供详细的产品信息和购买渠道。如果用户有特殊需求，可以随时调整推荐策略”。这样在未来面对不同的用户需求和市场变化时，可以灵活地调整提示词，确保策略的有效性和适应性。

七、Prompt工程中关键词的作用是什么？

在探讨Prompt工程的实际应用时，我们不得不提及关键词在提高可读性、结构胡输出及提升交互质量层面的重要作用。

（一）提高可读性

在 Prompt 工程中，使用分隔符与关键词可以极大地增强提示词的可理解性。例如，可以使用 “###” 符号来区分不同的任务要求和具体细节，就像这样：

prompt =\"\"\"### 任务要求 ###\\n生成一篇关于人工智能的文章\\n### 具体细节 ###\\n长度：500 字\\n关注点：历史发展、最新技术、未来趋势\"\"\"
response = model.generate_text(prompt)

通过这种方式，模型可以更容易地识别出任务的不同方面，从而更准确地生成符合要求的输出。此外，还可以使用特定的关键词来突出重点内容，提高提示词的可读性。比如，在要求模型生成一篇关于环保的文章时，可以使用 “环保行动”“可持续发展” 等关键词，让模型更清楚地了解文章的主题和重点。

（二）结构化输出

请求特定格式输出，如 JSON，可以大大便于后续的处理和解析。在提示词中明确指示模型以 JSON 格式返回结果，能够确保数据结构清晰，易于被其他程序或工具使用。例如：

output_format =\"JSON\"
prompt =\"生成一篇关于人工智能的文章，并使用 JSON 格式输出\"
response = model.generate_text(prompt)
parsed_response = json.loads(response)

这样的结构化输出可以在需要对大量文本进行分析和处理时，提高工作效率。同时，也方便了数据的存储和传输，为后续的应用提供了便利。

（三）提升交互质量

检查假设和提供示例代码与输出格式要求，是提升模型交互质量的重要方法。在提示词中明确列出任务假设，可以减少模型的假设偏差，提高输出的准确性。例如，在要求模型分析一篇新闻报道的情感倾向时，可以明确假设新闻报道的语言是客观中立的，这样模型就可以更准确地判断情感倾向。

同时，提供示例代码和输出格式要求，可以帮助模型更好地理解期望输出。比如，在要求模型生成一个项目计划时，可以提供一个示例项目计划，并明确指出输出格式要求，如使用表格形式呈现任务列表和时间节点等。这样可以让模型更清楚地了解任务要求，生成更符合期望的输出。

八、电商大促时如何运用prompt提示词公司提效客服工作？

在双十一这样的大型购物狂欢节中，客服的接待能力至关重要。为了更好地训练客服，我们可以利用 Prompt 工程模拟 AI 买家与客服进行对话。

（一）prompt 模拟 AI 买家与客服对话

通过精心设计的提示词配合大模型，我们可以让 AI 买家提出各种常见的问题和投诉，例如询问商品信息、物流进度、售后服务等。客服人员则需要根据这些问题进行及时、准确的回复，以提高客户满意度。

例如，我们可以设置以下提示词来模拟 AI 买家：

“我在你们店铺买了一件衣服，但是尺码不合适，我想换货，该怎么操作？”

客服人员可以根据这个问题，回复：“亲，您好，首先非常感谢您对于我们店铺的选择和支持。您的意思我们已经明白，现在为您处理换货流程。请您将商品寄回我们指定的地址，并在包裹中附上换货说明和您的联系方式。我们收到商品后会尽快为您安排换货并发货。谢谢！”

或者：“我买的商品还没发货，什么时候能发货呢？”

客服回复：“亲，双十一期间订单量较大，发货可能会有一定的延迟。我们会尽快为您安排发货，预计在[具体时间]内发货。请您耐心等待，感谢您的理解和支持！”

通过这样的模拟训练，客服人员可以更好地应对各种客户问题，提高接待能力和处理投诉的能力。同时，我们还可以根据客服人员的回复情况进行评估和反馈，帮助他们不断改进服务质量。