【AI】从“单轮提问”到“多轮交互”：提示词设计的进阶思路

 

从 “单轮提问” 到 “多轮交互”：提示词设计的进阶思路

**

一、引言

在与大模型交互的过程中，提示词设计是影响模型输出质量的关键因素。起初，我们多采用单轮提问的方式，期望模型能一次性给出满意答案。但随着对大模型应用需求的不断深入，单轮提问的局限性逐渐显现。多轮交互的提示词设计应运而生，它能让我们与大模型展开更深入、更精准的对话，挖掘出更符合需求的信息。接下来，我们将深入探讨从单轮提问迈向多轮交互的提示词设计进阶思路。

二、单轮提问与多轮交互的特点对比

2.1 单轮提问的特点

单轮提问，即向大模型提出一个独立的问题，模型基于该问题直接给出回答，整个交互过程仅一轮。这种方式简单直接，适用于一些较为简单、明确的问题。例如，“北京的简称是什么？” 模型能迅速给出 “京” 的答案。其优点是操作便捷，无需复杂的流程，能快速获取基础信息。但缺点也很明显，对于复杂问题，单轮提问很难提供足够的背景信息和上下文，导致模型的回答可能不够全面、准确。比如问 “如何搭建一个高并发的电商网站？” 单轮提问下模型给出的回答可能只是宽泛的概念，无法深入到具体实施细节。

2.2 多轮交互的特点

多轮交互则是通过多轮对话，逐步引导大模型理解问题背景、明确需求。在这个过程中，每一轮的提问和回答都会成为下一轮交互的上下文。比如，先问 “我想搭建一个电商网站，需要做哪些准备？” 模型回答后，再根据回答进一步提问，如 “在选择服务器方面，有什么具体建议？” 这种方式能够让模型逐步聚焦问题核心，给出更具针对性、更详细的回答。多轮交互的优势在于能够处理复杂问题，通过不断补充信息和澄清疑问，使模型输出更贴合实际需求的结果。但它对用户的交互能力和提示词设计技巧有较高要求，需要合理规划每一轮的提问内容和方向。

三、为什么要从单轮提问转向多轮交互

3.1 应对复杂问题的需求

在实际应用中，我们面临的问题往往不是简单直白的。以软件开发为例，当遇到 “优化某个软件的运行速度” 这样的问题时，单轮提问很难涵盖软件的架构、代码现状、运行环境等诸多因素，模型难以给出切实可行的优化方案。而多轮交互可以先询问软件的基本架构，再了解当前代码中可能存在的性能瓶颈点，接着探讨运行环境对软件的影响，逐步引导模型给出全面且有效的优化策略。对于涉及多领域知识融合的问题，如 “如何将人工智能技术应用于农业生产，实现精准灌溉？” 更需要多轮交互，依次明确人工智能技术的可用类型、农业生产中的灌溉需求特点、两者结合的可能方式等，才能让模型给出有价值的答案。

3.2 提升模型理解准确性

大模型虽然强大，但对问题的理解可能会因单轮提问的信息有限而产生偏差。比如问 “推荐一本好看的书”，模型可能不清楚你喜欢的书的类型、题材等，推荐的书可能不符合你的预期。通过多轮交互，先说明 “我喜欢科幻题材的书”，再进一步补充 “希望是近五年出版的，具有创新性的作品”，模型就能更准确地理解你的需求，给出更符合心意的推荐。在专业领域，如医学上询问 “治疗某种罕见病的方法”，单轮提问可能因缺乏患者的具体症状、病史、身体状况等信息，使模型的回答缺乏针对性。多轮交互可以逐步补充这些信息，让模型给出更适合特定患者的治疗建议。

3.3 增强用户与模型交互体验

多轮交互让用户与模型的交流更像人与人之间的对话，更具自然感和流畅性。在日常咨询场景中，比如咨询旅游规划，用户先问 “我想去海边旅游，国内有哪些推荐的地方？” 模型回答后，用户接着问 “这些地方哪个更适合亲子游，有什么适合孩子玩的项目？” 这种一问一答的方式，能让用户更好地参与到信息获取过程中，而不是像单轮提问那样被动接受一个笼统的答案。在教育场景中，学生向模型请教数学问题，通过多轮交互，学生可以根据模型的讲解不断追问，逐步深入理解知识点，模型也能根据学生的反馈调整讲解方式，提升学习效果和交互体验。

四、多轮交互提示词设计的基础思路

4.1 明确每轮提问的目标

在进行多轮交互前，要清晰规划每一轮提问想要达成的目标。例如，在设计一个市场调研方案时，第一轮提问可以设定为 “市场调研的主要步骤有哪些？” 目的是获取市场调研的整体框架。第二轮针对第一步 “确定调研目标” 提问 “在我们公司的产品背景下，如何准确确定调研目标？” 这一轮目标是结合自身产品情况，深入探讨关键步骤的实施方法。每一轮目标明确，才能使整个多轮交互过程有序推进，避免提问杂乱无章，让模型更好地理解需求走向，给出更有针对性的回答。如果目标不明确，可能会出现重复提问或提问跳跃过大的情况，影响交互效果。

4.2 合理设置提问顺序

提问顺序至关重要，要遵循一定的逻辑。一般先从宽泛的问题入手，逐步深入到具体细节。以研究一款新手机的性能评估为例，先问 “评估手机性能主要从哪些方面考虑？” 得到如处理器性能、电池续航、拍照效果等方面的回答后，再针对处理器性能提问 “这款手机采用的处理器在同类型产品中的性能排名如何？” 这样从宏观到微观的提问顺序，符合认知规律，模型也能基于前面宽泛问题的回答，更好地理解后续具体问题的背景，从而给出更准确的答案。若提问顺序混乱，如先问 “这款手机拍照时的对焦速度是多少？” 再问 “评估手机性能要考虑什么？” 模型可能会因缺乏整体背景信息，对后面的宽泛问题回答不够全面，影响整个交互的连贯性和有效性。

4.3 注重上下文的连贯性

多轮交互中，上下文连贯性是关键。每一轮提问都要基于上一轮的回答进行拓展或细化。比如在讨论 “如何装修客厅” 时，第一轮得到 “需要考虑风格、家具摆放、色彩搭配等” 的回答后，第二轮提问 “如果我喜欢简约风格，在家具摆放上有什么建议？” 这里 “简约风格” 是对上一轮 “风格” 的具体选择，使提问与上一轮紧密相连。模型能够依据这种连贯性，整合上下文信息，提供更具针对性的回答。如果上下文不连贯，突然从客厅装修跳到卧室装修，模型可能会出现理解混乱，导致回答不符合预期，无法有效推进对话。

五、多轮交互提示词设计的进阶技巧

5.1 引导模型进行推理和分析

在多轮交互中，不仅要让模型回答问题，还可以引导它进行推理和分析。例如，在探讨 “某公司销售额下降的原因” 时，第一轮提问 “从市场环境角度分析，可能有哪些因素导致销售额下降？” 模型回答后，第二轮进一步引导 “根据你提到的竞争对手推出新产品这一因素，分析一下我们公司产品与之相比的优劣势。” 通过这样的引导，模型能够深入挖掘问题背后的逻辑关系，提供更具深度的分析结果。这有助于我们更全面地理解问题，找到更有效的解决方案。相比简单的事实性提问，引导推理和分析能让模型发挥更大的价值，尤其是在解决复杂业务问题和决策支持场景中。

5.2 利用条件和假设进行提问

通过设置条件和假设，可以让模型给出不同情况下的应对策略。在制定投资计划时，先问 “如果投资股票市场，有哪些风险需要注意？” 模型回答后，接着假设 “假设我是一个风险偏好较低的投资者，在这种情况下，如何选择股票进行投资？” 或者设置条件 “如果当前市场处于熊市，投资策略应该如何调整？” 这样的提问方式能让模型根据不同的条件和假设，给出多样化的建议，满足我们在不同场景下的需求。在产品设计中，也可以通过类似方式，如 “假设目标用户群体是青少年，产品的功能设计应该如何优化？” 帮助我们更全面地考虑各种可能性，提升产品的适用性。

5.3 鼓励模型提供多种解决方案

对于一些问题，我们可以鼓励模型提供多种解决方案，以便从中选择最适合的。比如在解决 “如何提高某网站的用户注册量” 的问题时，第一轮提问 “有哪些常见的方法可以提高网站用户注册量？” 模型给出如优化注册流程、提供注册奖励等方法后，第二轮进一步要求 “针对优化注册流程，详细说明几种不同的优化方案。” 这样可以促使模型从多个角度思考问题，提供更丰富的思路。在软件开发中，遇到技术难题时，也可以通过这种方式，如 “实现某个功能有哪些不同的技术方案？每种方案的优缺点是什么？” 帮助开发者综合评估，选择最优方案，提高开发效率和质量。

六、多轮交互提示词设计的实际应用案例

6.1 软件开发场景

在开发一款移动应用时，开发者与大模型进行多轮交互。首先问 “开发一款社交类移动应用，需要哪些主要功能模块？” 模型回答后，针对其中的用户认证模块提问 “在保障安全性的前提下，有哪些高效的用户认证方式可供选择？” 接着再问 “如果选择短信验证码认证方式，如何优化短信发送流程，减少用户等待时间？” 通过这样的多轮交互，开发者逐步从整体功能规划细化到具体模块的技术实现细节，大模型为其提供了全面的开发思路和技术建议，帮助开发者更高效地完成应用开发。

6.2 教育教学场景

学生在学习数学的立体几何知识时，向大模型请教 “如何证明两条异面直线垂直？” 模型回答后，学生继续问 “在一个具体的三棱锥模型中，已知某些棱长和角度，如何运用你提到的方法来证明其中两条异面直线垂直？” 进一步还可以问 “如果改变三棱锥中某些条件，证明方法会有什么变化？” 通过多轮交互，学生从抽象的知识原理学习，过渡到具体题目应用，再到对不同条件下知识变化的理解，逐步加深对立体几何证明方法的掌握，提升学习效果。

6.3 市场营销场景

一家企业想要推广新产品，与大模型进行多轮交互。先问 “针对我们新推出的智能手表，目标用户群体主要有哪些特征？” 模型回答后，基于目标用户群体特征提问 “在社交媒体平台上，针对这类目标用户群体，应该采用什么样的广告投放策略？” 接着再问 “如果广告投放效果不理想，可能有哪些原因，如何调整投放策略？” 通过这样的多轮交互，企业从明确目标用户到制定广告投放策略，再到应对可能出现的问题，大模型为其提供了一系列市场营销思路，助力企业提升新产品推广效果。

七、多轮交互提示词设计的常见问题及解决办法

7.1 模型理解偏差

• 问题表现：在多轮交互过程中，模型对提问的理解出现偏差，给出的回答与预期相差较大。例如，在讨论 “如何改善公司内部沟通效率” 时，模型可能将重点放在外部沟通渠道上，而忽略了内部沟通的关键问题。

• 解决办法：及时检查提问的表述是否清晰准确，避免模糊、歧义的词汇。可以重新组织语言，更明确地表达问题核心。如将上述问题改为 “在公司内部，从沟通流程、沟通工具、人员协作等方面考虑，如何提高沟通效率？” 同时，在模型回答后，仔细分析回答内容，若发现理解偏差，通过进一步提问进行澄清，如 “我问的是公司内部沟通，你提到的外部沟通渠道与我想了解的内容不太相关，能否重新从内部沟通角度分析？”

7.2 交互流程混乱

• 问题表现：提问顺序不合理，前后轮提问缺乏逻辑关联，导致交互过程混乱，无法有效获取所需信息。比如在讨论 “如何开展一场线下活动” 时，先问 “活动现场的抽奖环节如何设计？” 然后突然问 “活动的预算应该如何制定？” 跳跃性过大，模型难以根据上下文提供连贯的回答。

• 解决办法：在进行多轮交互前，先梳理问题的逻辑框架，按照从整体到局部、从宏观到微观的顺序进行提问。对于上述线下活动的例子，可以先问 “开展一场线下活动的整体流程和关键步骤有哪些？” 在得到回答后，再依次针对每个关键步骤，如确定活动主题、制定预算、设计活动环节等进行深入提问，确保每一轮提问都基于上一轮的回答，使交互流程有序推进。

7.3 信息过载或不足

• 问题表现：一方面，提问提供了过多无关信息，导致模型难以抓住重点，回答冗长且偏离核心；另一方面，提问提供的信息不足，模型无法深入理解问题，回答过于宽泛、缺乏针对性。例如，在询问 “如何提高某款游戏的用户留存率” 时，既详细描述了游戏的开发背景、团队成员等无关信息，又没有提及游戏的类型、当前用户反馈等关键信息，使得模型的回答效果不佳。

• 解决办法：精简提问内容，去除无关信息，突出问题核心。对于关键信息，要全面、准确地提供给模型。如上述问题可以改为 “某款角色扮演类游戏，当前用户留存率较低，从游戏玩法、用户体验、运营策略等方面分析，如何提高用户留存率？” 同时，在模型回答后，如果发现信息不足，可以通过补充提问获取更多信息；如果发现信息过载，可以要求模型精简回答，聚焦关键内容。

八、未来多轮交互提示词设计的发展趋势

8.1 更智能的自动引导

未来，大模型可能具备更强大的自动引导能力。在多轮交互中，模型能够根据用户的初始提问，自动识别问题的复杂性和潜在需求，主动引导用户补充关键信息，完善问题描述。例如，当用户问 “如何优化我的网站？” 模型可能自动追问 “您的网站类型是什么，主要业务方向有哪些，目前存在哪些具体问题（如加载速度慢、用户转化率低等）？” 通过这种自动引导，减少用户思考每一轮提问内容的负担，使多轮交互更加顺畅高效。

8.2 与多模态融合

随着技术发展，多轮交互提示词设计可能会与多模态信息融合。除了文本提问，用户可以结合图片、语音、视频等多种模态信息与模型交互。比如在设计产品外观时，用户可以先上传产品草图，然后通过语音描述设计需求，模型根据多模态信息进行综合分析，在多轮交互中给出更贴合实际需求的设计建议。这种多模态融合的方式，能够让用户更直观、全面地表达需求，模型也能获取更丰富的信息，提升多轮交互的质量和效果。

8.3 个性化定制

未来的多轮交互提示词设计将更加注重个性化定制。模型能够根据用户的历史交互记录、偏好、专业领域等信息，自动调整提示词的生成策略和交互方式。例如，对于经常进行软件开发相关交互的用户，模型在多轮交互中会采用更专业、技术化的语言和方式；对于普通用户，则采用更通俗易懂的表述。通过个性化定制，满足不同用户在不同场景下的多样化需求，进一步提升用户与模型多轮交互的体验。