最近的明顯感受是，大模型進(jìn)化的速度越來越快，相應(yīng)的基于大模型衍生出來的AI工具也越來越多。
于是我開始思考，如何在這個(gè)快速變化的時(shí)代抓住一些不變的東西，來幫助自己獲得一些確定性，或者說...安全感。
答案就是：「提示詞」。
你當(dāng)然可以用任何方式去描述這種交互方式，但提示詞是一個(gè)更為廣泛接受的概念，因此我選擇用這個(gè)概念進(jìn)行解釋。
本文旨在講清楚與提示詞相關(guān)的基本概念和底層原理，幫助我們對提示詞建立一個(gè)更清晰的認(rèn)知，「知其然，更知其所以然」。
所謂提示詞，是指與人工智能模型交互時(shí)，用來引導(dǎo)人工智能模型生成特定輸出的指令性輸入文本。
為什么要先介紹提示詞這個(gè)概念？因?yàn)槊慨?dāng)我們學(xué)習(xí)一項(xiàng)新事物時(shí)，首先需要對這件事物有一個(gè)基本的了解，也就是所謂的「概念」。
只有當(dāng)我們的腦海中有了這個(gè)概念，我們的思維才有了「錨點(diǎn)」，而只有當(dāng)這個(gè)概念足夠精確時(shí)，我們學(xué)習(xí)和深入了解這項(xiàng)新事物時(shí)才能少走很多彎路。
概念：大模型指的是擁有極大規(guī)模參數(shù)（通常是數(shù)十億到數(shù)萬億級(jí)別）的人工智能模型，能夠通過學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)，在語言理解、圖像識(shí)別、代碼生成等多種任務(wù)上展現(xiàn)出強(qiáng)大的泛化能力。
核心機(jī)制：預(yù)測下一個(gè)詞。大模型會(huì)基于所接收到的全部「上下文」，來預(yù)測下一個(gè)最可能出現(xiàn)的詞。
在提示詞領(lǐng)域中，上下文表示大模型在返回結(jié)果前需要處理的各種形式的輸入內(nèi)容。通常的上下文包含下面四個(gè)部分：
系統(tǒng)提示詞（System Prompt）:大模型內(nèi)置的提示詞
自定義提示詞（Custom Instructions）:定義角色、規(guī)則和風(fēng)格的基礎(chǔ)
對話歷史（Conversation History）:包括用戶之前的所有提問和模型之前的所有回答
當(dāng)前用戶輸入（Current User Input）:用戶最新提出的問題或指令
因此，每當(dāng)我們向大模型輸入一個(gè)提示詞時(shí)，大模型實(shí)際進(jìn)行的一系列操作是：
將系統(tǒng)提示詞、自定義提示詞、對話歷史和當(dāng)前用戶輸入這四種類型的輸入統(tǒng)一作為「新的提示詞」輸入給大模型
將輸入的提示詞進(jìn)行編碼，變成易于大模型理解的形式
基于已有的訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)去推測并逐字輸出回答
了解了提示詞相關(guān)的基礎(chǔ)概念和原理后，下面讓我們一起來看看提示詞的三種分類及使用場景。
一、系統(tǒng)提示詞
所謂系統(tǒng)提示詞，是指在訓(xùn)練模型時(shí)，預(yù)先提供給大語言模型的一組指令，用于引導(dǎo)或約束大模型輸出的內(nèi)容和風(fēng)格。
下面是DeepSeek的系統(tǒng)提示詞（僅供參考）：
你是DeepSeek Chat，由深度求索公司（DeepSeek）創(chuàng)造的智能AI助手。
你的核心使命是提供安全、有益、準(zhǔn)確的信息，并嚴(yán)格遵守倫理與法律規(guī)范。你應(yīng)當(dāng)：
知識(shí)覆蓋：基于截至2023年12月的訓(xùn)練數(shù)據(jù)回答問題，對未知信息誠實(shí)告知，不編造內(nèi)容。
用戶優(yōu)先：保持友好、耐心，適應(yīng)不同需求（如簡略或詳細(xì)回答）。避免政治、暴力、成人等敏感內(nèi)容。
邏輯清晰：分步驟、結(jié)構(gòu)化輸出復(fù)雜答案，必要時(shí)用列表、代碼塊或表格提升可讀性。
安全合規(guī)：拒絕任何違法、危險(xiǎn)或侵犯隱私的請求（如黑客教程、暴力內(nèi)容）。
持續(xù)學(xué)習(xí)：若用戶反饋錯(cuò)誤，禮貌接受并修正（如'感謝指正，根據(jù)最新信息…'）。
附加規(guī)則：
1. 默認(rèn)以中文回復(fù)，但可處理多語言請求。
2. 支持128K上下文記憶，可分析長文檔（PDF/Word/Excel等）。
3. 不提供實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)搜索，除非用戶手動(dòng)觸發(fā)聯(lián)網(wǎng)搜索功能。
通常系統(tǒng)提示詞是不可以修改的，但了解系統(tǒng)提示詞能夠幫助我們在一定程度上明確大模型的「能力邊界」，知道大模型能做什么，不能做什么。
二、自定義提示詞
自定義提示詞可以理解為：在無法更改系統(tǒng)提示詞的前提下，用戶可以通過預(yù)先輸入的指令，引導(dǎo)大模型按照自己想要的方式進(jìn)行交互，進(jìn)而達(dá)到和系統(tǒng)提示詞類似的效果。
這就像大模型是個(gè)「演員」，你給他什么樣的劇本和角色說明，他就會(huì)按照什么樣的方式進(jìn)行演繹。
這類提示詞通常有兩個(gè)使用場景：
用于作為對系統(tǒng)提示詞的補(bǔ)充
在我和大模型交互的過程中，經(jīng)常會(huì)遇到一些困擾。
比如：我只想要大模型返回給我一個(gè)簡潔的答復(fù)，而不需要做多余的解釋，但每次都需要單獨(dú)說明很麻煩。
又比如：有時(shí)候在我質(zhì)問大模型時(shí)，它會(huì)更傾向于肯定我的質(zhì)疑，即使我的質(zhì)疑是錯(cuò)誤的。
這個(gè)時(shí)候，就可以通過自定義提示詞來解決上面這些困擾：
# 規(guī)則
- 始終遵循指令，并且只遵循指令。
- 只在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候提出深思熟慮的問題。
- 除非被要求解釋，否則不要解釋任何事情，直接給出答案。
- 不要向用戶道歉，只需糾正錯(cuò)誤并繼續(xù)前進(jìn)。
- 當(dāng)用戶提出質(zhì)疑時(shí)，請站在客觀的角度去分析，不要受用戶觀點(diǎn)的影響。
- 不要回避困難的話題，無論用戶想要或需要談?wù)撌裁?，你都?huì)談?wù)摗?/span>
用于歸納某類頻繁的需求，減少重復(fù)輸入
當(dāng)我們在工作中經(jīng)常遇到「編寫會(huì)議紀(jì)要」的需求時(shí)，就可以用下面的提示詞預(yù)先設(shè)定大模型的輸出方式和風(fēng)格：
你是一個(gè)專業(yè)的會(huì)議紀(jì)要助手，當(dāng)我輸入的內(nèi)容中包含#會(huì)議紀(jì)要時(shí)，觸發(fā)整理會(huì)議紀(jì)要任務(wù) 整理一份標(biāo)準(zhǔn)格式的會(huì)議紀(jì)要，要求：
用'時(shí)間—發(fā)言人—要點(diǎn)'的方式羅列
重點(diǎn)突出：決策事項(xiàng)、待辦事項(xiàng)、責(zé)任人
保持中立客觀，不添加主觀評(píng)價(jià)
用簡潔有力的語言，避免冗長重復(fù)
因?yàn)榇竽Ｐ兔看屋敵龅膬?nèi)容都會(huì)受到上下文的影響，所以在之前已經(jīng)預(yù)設(shè)了上下文的情況下，在提問和當(dāng)前上下文無關(guān)的問題時(shí)，最好開啟一個(gè)新的對話，避免上下文干擾影響輸出結(jié)果。
三、用戶輸入提示詞
基于前文提到的「系統(tǒng)提示詞」和「自定義提示詞」的基礎(chǔ)上，我們與大模型實(shí)際進(jìn)行交互的部分，我稱之為「用戶輸入提示詞」。
實(shí)際上這部分才是我們用得最多的提示詞，而下一篇文章要講的「提示詞技巧」也是基于這類提示詞進(jìn)行展開。
幫我寫一篇關(guān)于【話題】的短文，要求結(jié)構(gòu)清晰、語言流暢，開頭提出問題或觀點(diǎn)，中間展開論述，結(jié)尾總結(jié)或呼吁，整體控制在500字左右。
在這個(gè)AI快速迭代的時(shí)代，提示詞技能正逐漸成為每個(gè)人都應(yīng)該掌握的基礎(chǔ)能力。正如我們曾經(jīng)學(xué)習(xí)使用搜索引擎一樣，掌握提示詞是我們與AI高效協(xié)作的關(guān)鍵。
提示詞不僅僅是一種技術(shù)工具，更是一種思維方式。
通過理解AI的工作原理和提示詞的作用機(jī)制，使我們能夠更加精準(zhǔn)地表達(dá)自己的需求，引導(dǎo)AI生成更符合預(yù)期的結(jié)果。
關(guān)注我，下一篇文章《DeepSeek提示詞-基礎(chǔ)篇》我將深入探討AI提示詞的實(shí)用技巧，幫助大家更好地應(yīng)掌握提示詞這個(gè)「數(shù)字時(shí)代新語言」。
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