AI提示词工程的“优化背后”：如何通过精准提示提升模型性能？

提示词工程（Prompt Engineering）已经成为推动AI模型如GPT等发挥其强大能力的核心。AI模型的输出质量与输入的提示词密切相关。因为之前已经大致用过一段时间提示词，所以这篇文章集中在有一定基础，起码对提示词不陌生，想要去设计和优化提示词+处理复杂问题的时候不知道如何组织提示词的小伙伴，主要介绍AI提示词工程的关键原则+实践方法+避坑指南。

1. 字数控制：多少段、多少字

有效的字数控制能确保输出内容简洁、精准，避免信息过载或过于简略。一般来说：

• 段落数量与字数：对于大多数任务，建议设计 3-5段，每段控制在 100-150字 左右。这样可以确保每个思路都得到充分展开，同时避免信息过多导致混乱。
• 避免冗长：过长的内容容易失去重点，影响阅读体验。确保每个段落简洁清晰，直接表达核心观点。

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2. 给知识库：记住内容再提问

在处理复杂任务时，提供背景信息或知识库帮助AI理解问题并生成精准的回答。操作方法如下：

• 知识库输入：提供相关背景或知识点，确保AI掌握关键信息。例如：“以下是相关背景资料，请基于此回答问题：...”。
• 逐步提问：在设定好背景信息后，可以逐步提问，确保AI在已知信息的基础上给出更加精准的回应。

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3. 大问题拆解小任务

面对复杂问题时，将大问题拆解为多个小任务逐一处理，能有效提高任务完成度和回答的精准性。

• 聚焦小任务：每次集中解决一个小问题，逐步推进。比如：“首先，列出问题的主要步骤；然后，详细说明每个步骤。”
• 细化步骤：确保每个步骤都有清晰的子任务，这样可以帮助AI在处理过程中不遗漏关键信息。

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4. 较长对话时，总结与过滤

在与AI进行较长时间对话时，需要定期进行总结与过滤，以保持对话的清晰度和逻辑性。

• 总结与回顾：要求AI定期回顾并总结已经讨论过的内容，以帮助理清思路。例如：“请总结一下之前的讨论并回答以下问题。”
• 过滤无关信息：如果对话中出现偏离主题的信息，可以要求AI忽略不相关的内容，集中回答当前问题（可设置回答与上下文无关）。

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5. 汇总：小结与大结论

在处理复杂内容时，可以分阶段进行汇总，帮助理清每个部分的要点，最终形成完整的大结论。

• 章节总结：每个章节或步骤完成后，要求AI生成一个小结，以便清楚地了解每一部分的内容。
• 全局总结：根据每章节小总结，再进行大结论的总结，帮助把握讨论的核心内容。

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6. 写作类提示词：核心是ai融入写作流程

当AI作为写作助手时，如何融入写作流程并生成高质量的内容是关键。有效的提示词可以帮助AI更好地融入创作过程。

• 分解与角色设定：将写作任务分解成多个小步骤，并明确AI的角色和责任。例如：“请以编辑的角色帮助我修改文章。”
• 约束与语气：设定任务的约束条件和语气。例如：“请用正式语气写作，且保持简洁明了。”
• 反馈与改进：在写作过程中，给予及时反馈，帮助AI优化内容。例如：“修改第二段，简化表达。”

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7. 拆解对标账号：选题与结构

借鉴成功账号的选题与结构可以帮助你提升内容的吸引力。

• 选题与结构分析：分析对标账号的选题方向与内容结构，了解其各个部分如何吸引读者的。
• 突破与创新：在借鉴成功经验的同时，不断进行调整和创新，形成自己独特的风格。例如，调整选题角度，优化段落结构等。

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8. 找选题：定位与吸引注意力

选题是创作过程的起点，确保选题定位准确，并能够吸引目标读者的注意力。（可参考官方汇总数据，找人群范围较广的）

• 精准定位：选题应当紧扣目标受众的兴趣和需求，确保内容具有足够的吸引力。