【AI】大模型提示词入门：3个提升响应速度的小技巧

 

大模型提示词入门：3 个提升响应速度的小技巧

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一、引言

在当今数字化时代，大模型已成为人们工作与学习的得力助手。无论是撰写文案、解决技术难题，还是进行数据分析，大模型都能展现出强大的能力。然而，在使用大模型的过程中，我们常常会遇到响应速度慢的问题，这不仅影响了工作效率，还可能让人感到烦躁。其实，通过优化提示词，我们能够显著提升大模型的响应速度。接下来，就让我们深入探讨 3 个提升响应速度的小技巧。

二、技巧一：精简提示词

2.1 去除冗余信息

在编写提示词时，新手最容易犯的错误就是加入过多冗余信息。这些信息看似与问题相关，但实际上会干扰大模型对核心需求的理解，从而增加处理时间。例如，你想让大模型帮忙查找关于 “人工智能在医疗领域的应用” 的资料，提示词写成 “我最近在研究一个关于未来科技发展的课题，其中人工智能是一个重要方向，特别是它在医疗领域的应用，我想知道现在都有哪些具体的应用情况，你能帮我找找相关资料吗？我昨天还看了一部关于人工智能的电影，感觉很有意思……”。这段提示词中，“我最近在研究一个关于未来科技发展的课题”“我昨天还看了一部关于人工智能的电影” 等内容就是冗余信息，大模型在处理时需要花费时间去筛选有用信息，导致响应速度变慢。正确的做法是，直接将提示词精简为 “查找人工智能在医疗领域的具体应用资料”。

2.2 聚焦核心问题

明确核心问题是精简提示词的关键。在向大模型提问之前，我们要先梳理清楚自己真正想要了解的内容，然后用最简洁的语言表达出来。比如，你在学习编程时遇到了一个问题，想让大模型帮忙解决。如果你的提示词是 “我在写代码的时候遇到了麻烦，这个代码是用来实现一个用户登录功能的，我用的是 Python 语言，在运行的时候出现了错误提示，我不知道该怎么办，你能帮我看看吗？错误提示是‘NameError: name ‘username’ is not defined’……”，这样的表述虽然详细，但不够聚焦。其实，核心问题就是 “Python 实现用户登录功能时出现‘NameError: name ‘username’ is not defined’错误如何解决”，将提示词聚焦到这个核心问题上，大模型就能更快地给出针对性的解答。

2.3 案例分析

以一个内容创作场景为例，用户想让大模型写一篇关于 “大学生如何提高英语水平” 的文章。最初的提示词是 “我是一名大学生，我觉得自己的英语水平不太好，想要提高一下。我平时也有背单词，但是感觉效果不太明显。我还参加了一些英语角活动，可是也没有太大的进步。你能给我写一篇文章，讲讲大学生到底应该怎么提高英语水平吗？最好能结合一些实际的方法和案例，文章字数在 1000 字左右……”。这个提示词包含了用户自身的学习经历和感受等冗余信息，大模型处理起来需要花费较多时间。经过精简后，提示词变为 “写一篇 1000 字左右关于大学生提高英语水平的文章，需结合实际方法和案例”。对比测试发现，使用精简后的提示词，大模型的响应速度提升了约 30%，而且生成的文章质量并没有受到影响，更符合用户的需求。

三、技巧二：使用明确指令

3.1 选择精准指令词汇

大模型依靠指令来理解用户的意图并执行相应任务，因此选择精准的指令词汇至关重要。像 “分析”“总结”“推荐”“解释”“编写” 等词汇，能够让大模型清晰地知道需要做什么。例如，你想让大模型分析一份市场调研报告，不要用模糊的表述 “帮我看看这份报告”，而是明确地说 “分析这份市场调研报告，总结主要观点和结论”。再比如，你希望大模型推荐几本关于历史的书籍，指令可以是 “推荐 5 本适合大众阅读的历史类书籍”，这样大模型就能快速准确地理解你的需求，减少因指令不明确而导致的处理时间浪费。

3.2 避免模糊和歧义表述

模糊和歧义的表述会让大模型陷入困惑，不知道该如何准确回应，从而增加处理时间。比如，“给我一些有用的信息” 这样的提示词就非常模糊，大模型不清楚你具体需要哪方面的信息。而 “提供 5 条关于近期新能源汽车行业发展趋势的信息” 则明确得多。另外，要注意避免使用有歧义的词汇。例如，“帮我找一些苹果的资料”，这里的 “苹果” 既可以指水果，也可能指苹果公司，容易引起歧义。如果是想查找苹果公司的资料，应明确表述为 “帮我找一些关于苹果公司的资料”。

3.3 指令结构清晰

除了指令词汇要精准，指令的结构也应清晰明了。对于较为复杂的任务，可以将指令分解为多个步骤，逐步引导大模型。比如，你想让大模型根据一些销售数据生成一份分析报告，并且要包含图表。可以这样给出指令：“第一步，分析给定的销售数据，包括销售额、销售量、客户分布等方面；第二步，根据分析结果总结销售趋势和存在的问题；第三步，以柱状图和折线图的形式呈现销售额和销售量的变化情况；第四步，根据分析和图表，撰写一份完整的销售数据分析报告”。这样清晰的指令结构，能让大模型有条不紊地执行任务，提高响应速度。

3.4 案例分析

在一个技术咨询场景中，用户想让大模型帮忙优化一段 Python 代码的运行效率。最初的提示词是 “这段 Python 代码运行有点慢，你看看怎么优化一下”，大模型需要进一步询问代码的具体内容、运行环境等信息，导致响应时间较长。后来，用户使用了明确指令的提示词：“我有一段 Python 代码，功能是对一个包含 10000 个数字的列表进行排序并计算平均值。代码如下：[此处粘贴代码]，运行环境是 Python 3.8。请分析代码运行慢的原因，并给出优化建议，同时提供优化后的代码”。大模型接收到这样明确的指令后，能够迅速对代码进行分析，快速给出优化方案。经测试，使用明确指令的提示词后，大模型的响应时间缩短了约 40%，而且优化建议和代码更具针对性和准确性。

四、技巧三：合理利用上下文

4.1 提供必要背景信息

在与大模型对话时，适当提供必要的背景信息，可以帮助大模型更好地理解问题，从而更快地给出答案。例如，你想让大模型帮忙制定一个旅游计划，如果你只是说 “帮我制定一个旅游计划”，大模型可能需要询问你想去的地点、旅游时间、预算等信息。但如果你一开始就提供了这些背景信息，如 “我计划在国庆节期间，花费 5000 元，去成都旅游 5 天，帮我制定一个详细的旅游计划，包括景点推荐、交通安排和美食攻略”，大模型就能基于这些背景信息快速生成符合你需求的旅游计划。

4.2 利用历史对话上下文

如果是连续与大模型进行对话，合理利用历史对话上下文可以避免重复阐述信息，提高沟通效率。比如，你在与大模型讨论一个项目方案，最初你向大模型介绍了项目的目标、背景和一些基本要求，大模型给出了初步的方案建议。之后，你想对方案中的某个部分进行修改，就不需要再次重复整个项目的背景信息，而是可以说 “基于之前讨论的项目方案，对于其中的市场推广部分，我希望增加线上社交媒体推广渠道，你帮我重新调整一下这部分内容”。大模型能够根据之前的对话上下文，快速理解你的需求并做出相应调整。

4.3 案例分析

在一个法律咨询场景中，用户向大模型咨询关于房产继承的问题。用户第一次提问：“我爷爷去世了，留下一套房子，我爸爸有兄弟姐妹，这种情况下房产怎么继承？” 大模型给出了一般性的房产继承法律规定和流程。接着，用户继续提问：“我爷爷没有留下遗嘱，我爸爸的兄弟姐妹中有一个人放弃继承，需要办理什么手续？” 由于大模型记住了之前的对话上下文，知道用户咨询的是关于爷爷房产继承的问题，所以能够快速针对新问题给出答案，即放弃继承所需办理的手续。对比在新的对话中重新阐述整个房产继承背景信息的情况，利用历史对话上下文的方式，大模型的响应速度提升了约 35%，而且回答更具连贯性和针对性。

五、总结与实践建议

通过以上对精简提示词、使用明确指令和合理利用上下文这 3 个提升大模型响应速度小技巧的介绍，我们可以看到，优化提示词对于提高大模型的使用效率有着显著的作用。在实际应用中，我们要养成良好的提示词编写习惯，不断练习和尝试，找到最适合不同场景的提示词表达方式。同时，要注意不同大模型可能对提示词的要求和理解存在一定差异，需要根据具体使用的大模型进行适当调整。希望大家能够运用这些技巧，充分发挥大模型的优势，为自己的工作和学习带来更多便利。