1. 什么是提示词工程？请举例说明。
答案：
提示词工程（Prompt Engineering） 是指通过设计、优化输入给大语言模型的文本提示，以引导模型生成更准确、有用、结构化的内容。
案例：
❌ 不好的提示：
写点关于 AI 的东西
✅ 更好的提示：
用通俗易懂的语言解释人工智能的基本原理，并举一个生活中的应用场景。
2. 如何评估一个提示的效果？
答案：
可以通过以下几个维度来评估提示效果：
-
准确性：是否回答了用户的核心问题；
-
相关性：输出内容是否紧扣主题；
-
可读性：语言是否通顺、易于理解；
-
一致性：多次运行是否输出相似质量的内容。
案例：
示例提示：
总结这篇新闻文章的主要观点若每次输出都围绕“AI监管”、“政策影响”、“企业合规”，则说明提示具有一致性和相关性。
3. 在提示词中添加约束条件有什么好处？请举例说明。
答案：
添加约束可以提高输出的可控性和结构化程度，帮助模型聚焦在特定任务上。
案例：
提示：
请用不超过100字描述太阳系中最大的行星，并指出它的主要成分。
输出：
“木星是太阳系中最大的行星，主要由氢和氦组成。”
4. 解释一下零样本学习（Zero-shot Learning）在提示词工程中的作用。
答案：
零样本学习 指的是无需训练数据，仅通过提示词就能让模型完成新任务的能力。这在实际中非常常见，也是提示词工程的重要价值所在。
案例：
提示：
将下面这段英文翻译成中文：The quick brown fox jumps over the lazy dog.
输出：
“那只敏捷的棕色狐狸跳过了懒狗。”
即使模型未专门训练翻译能力，也能通过上下文完成任务。
5. 当你发现模型对某些类型的提示反应不佳时，你会怎么做？
答案：
-
改变提示措辞或语气；
-
增加背景信息；
-
引入示例（Few-Shot）；
-
使用角色设定（如“你是资深律师”）；
-
调整输出格式要求（如 JSON、列表等）。
案例：
原始提示：
帮我写个广告文案
修改后：
假设你是一个品牌策划专家，请为一款智能手表撰写一段面向年轻用户的推广文案，突出健康监测功能和时尚外观。
6. 描述一种方法来增强提示词的有效性。
答案：
使用 Few-shot Prompting（少样本提示），即在提示中提供几个例子，帮助模型理解期望的输出格式。
案例：
请根据以下示例，将商品评论分类为“好评”或“差评”。
示例：
评论：“这个耳机音质很好，佩戴舒适。” → 好评
评论：“充电速度太慢，电池也不耐用。” → 差评
现在分类这条评论：
评论：“客服响应快，包装也很用心。”
7. 如何利用少样本学习（Few-shot Learning）改进提示词？
答案：
通过提供少量示例，引导模型模仿正确的输出模式。
案例：
请将下列句子转换为被动语态：
主动句：猫抓了老鼠。 → 被动句：老鼠被猫抓了。
主动句：老师表扬了学生。 → 被动句：学生被老师表扬了。
现在请转换：
主动句：他修好了自行车。
8. 为什么说理解领域知识对于创建有效的提示很重要？
答案：
领域知识能帮助你设计出更精准、专业、符合行业术语的提示，从而获得高质量的输出。
案例：
医疗领域的提示：
请用医学术语解释高血压的发病机制，并列出三种常见的治疗药物。
如果不懂医学，可能无法写出这样的提示，也难以判断输出是否正确。
9. 列举几个可以用来优化提示的技术。
答案：
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Few-shot Prompting（少样本）
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Chain-of-Thought（思维链）
-
Role Prompting（角色扮演）
-
Instruction Tuning（指令微调）
-
Output Format Specification（指定输出格式）
案例：
Role Prompting 示例：
你是《纽约时报》的科技专栏作家，请写一篇关于量子计算未来的分析文章，要求逻辑清晰、语言正式。
10. 如何应对长文本生成时可能出现的连贯性问题？
答案：
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分段生成并手动/自动拼接；
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使用具有更强记忆能力的模型版本；
-
添加“回顾前面内容”的提示；
-
使用思维链（Chain-of-Thought）技巧分步推理。
案例：
请先总结第一段内容，再基于该总结继续写第二段内容，保持整体逻辑一致。
11. 对于需要高度一致性的任务，比如法律文件起草，应怎样设计提示？
答案：
明确格式、模板、关键词、适用法规等要素，确保输出规范统一。
案例：
请根据以下模板起草一份租赁合同摘要：
甲方：[公司名称]
乙方：[租户姓名]
租金：[金额]/月
起止日期：[开始日期] 至 [结束日期]
其他条款：[简要说明]
请填写完整并保持法律用语严谨。
12. 在多轮对话场景下，如何保持上下文的一致性？
答案：
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显式保留历史对话记录；
-
在每次提示中加入“回顾”部分；
-
使用支持长上下文的模型（如 Qwen-Max、GPT-4）；
-
设计系统提示（System Prompt）维持角色一致性。
案例：
用户：我正在写一份商业计划书，请帮我写执行摘要部分。
模型：好的，请告诉我你的业务类型、目标市场和核心优势。
用户：我们是一家AI教育公司，专注于K12阶段的学生个性化学习。
模型：明白了，以下是执行摘要草稿……
下一轮对话开头加入：
“我们正在为一家AI教育公司撰写商业计划书的执行摘要……”
13. 如果模型产生了不恰当的回答，应该如何修正提示？
答案：
-
加强限制条件（如禁止虚构、必须引用事实）；
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使用“检查逻辑是否合理”的提示；
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添加道德/伦理类提示；
-
提供正面样例进行引导。
案例：
错误输出：
“维生素C能治愈新冠。”
改进提示：
请基于世界卫生组织的公开资料，客观描述维生素C对免疫系统的作用，不得虚构疗效。
14. 如何利用提示词工程促进跨文化交流？
答案：
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使用中立、尊重多样性的语言；
-
避免文化偏见词汇；
-
强调礼貌、尊重差异；
-
提供多语言提示模板。
案例：
请用尊重且中立的方式表达以下内容：“不同国家的人有不同的饮食习惯。”
15. 在实际项目中实施提示词工程时，应该注意哪些方面？
答案：
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准确性：确保提示能引导出所需信息；
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安全性：避免产生有害、违法或歧视性内容；
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隐私保护：不在提示中泄露敏感数据；
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用户体验：输出自然流畅，符合用户预期；
-
可扩展性：提示应适用于多种场景或用户群体。
案例：
在医疗辅助系统中，提示需严格限定只能基于已知医学指南作答，不能随意推测病情或推荐药物。
