【AI】大模型提示词实战：处理多语言混合输入的技巧

 

大模型提示词实战：处理多语言混合输入的技巧

1. 前言

在日常工作和学习中，我们经常会遇到多语言混合输入的场景。比如程序员在写代码时，会混合使用中文注释和英文变量名；外贸从业者沟通时，会在中文句子里插入英文专业术语；教育工作者备课，会把中文知识点和英文参考资料混在一起。

这些多语言混合的内容，直接输入给大模型（如 ChatGPT、豆包、文心一言）时，很容易出现理解偏差。比如大模型可能把英文变量名当成中文词语翻译，或者忽略中文注释里的关键信息。而通过合理的提示词技巧，就能让大模型准确识别多语言混合输入的结构，给出符合需求的结果。

本文会从多语言混合输入的常见场景入手，结合多个实战案例，详细讲解处理这类输入的提示词技巧，包括语言标识、结构拆分、需求明确等方法，帮助大家解决大模型处理多语言内容时的痛点。

2. 多语言混合输入的常见场景与痛点

2.1 常见场景

多语言混合输入不是随机的语言堆砌，而是有特定场景需求的，常见的场景主要有以下 4 类：

1. 技术开发场景：程序员写代码时，会在中文注释里说明逻辑，同时用英文写变量名、函数名、类名。比如 “// 计算用户订单总金额，调用 calculateTotal 函数传入 orderList 参数 int calculateTotal (List orderList);”。

1. 商务沟通场景：外贸、跨境电商从业者沟通时，会在中文句子里插入英文专业术语或产品名称。比如 “这款 product 需要通过 FDA 认证，麻烦确认下 shipping time 是否能提前”。

1. 教育学习场景：学生或教育工作者整理资料时，会把中文知识点和英文参考内容混在一起。比如 “牛顿第一定律（Newton's First Law）的核心是：物体在不受外力作用时，会保持静止或匀速直线运动状态（uniform linear motion）”。

1. 内容创作场景：文案、自媒体从业者创作时，会在中文内容里加入英文流行词、品牌名或标题。比如 “这篇推文的标题想用‘夏日限定！解锁 summer vibe 的 3 种方式’，帮我优化下内容”。

2.2 核心痛点

直接将多语言混合内容输入大模型，不做任何提示词引导时，会出现 3 个核心痛点，导致结果不符合预期：

1. 语言识别混乱：大模型无法准确区分不同语言的边界，比如把技术场景里的英文函数名当成中文词语翻译，或者把商务场景里的英文产品名当成需要解释的术语，反而忽略了中文句子的核心需求。

1. 信息提取遗漏：多语言混合内容里，不同语言承载的信息不同（如中文是逻辑说明，英文是具体代码），大模型可能只关注其中一种语言的信息，遗漏另一种语言的关键内容。比如只提取中文注释，忽略英文代码的语法错误检查需求。

1. 需求理解偏差：用户输入多语言混合内容时，通常有明确的需求（如 “解释代码逻辑”“翻译中文句子里的英文术语”），但大模型若没接收到清晰的需求提示，会默认按 “翻译” 或 “总结” 处理，偏离用户实际需求。

3. 处理多语言混合输入的核心提示词原则

要解决多语言混合输入的痛点，提示词需要遵循 3 个核心原则，这是所有技巧的基础。只要在提示词里体现这 3 个原则，大模型对多语言内容的理解准确率会提升 80% 以上。

3.1 原则一：明确语言标识

在提示词里，要明确告诉大模型 “哪些内容是中文”“哪些内容是英文”“哪些内容是其他语言”，给不同语言做清晰的标识，避免大模型混淆语言边界。

标识的方式不用复杂，简单的括号、关键词即可。比如 “【中文部分】：这款 product 需要通过 FDA 认证；【英文部分】：product、FDA”，或者 “以下内容中，中文为解释说明，英文为产品名称，无需翻译英文部分”。

3.2 原则二：拆分内容结构

多语言混合内容通常有固定的结构（如 “中文注释 + 英文代码”“中文句子 + 英文术语”），在提示词里把这个结构拆分开，告诉大模型 “不同结构部分的作用是什么”，让大模型按结构理解内容，而不是整体当成一段文字处理。

比如技术场景里，提示词可以写 “内容分为两部分：第一部分是中文注释（说明代码逻辑），第二部分是英文代码（需要检查语法错误），请分别处理这两部分的需求”。

3.3 原则三：清晰需求指令

多语言混合输入的需求通常和 “语言处理” 相关（如 “保留英文代码，解释中文注释”“翻译中文里的英文术语”），在提示词里要清晰说明 “对每种语言的内容，需要做什么操作”，避免大模型默认处理（如默认翻译所有英文内容）。

比如商务场景里，提示词可以写 “中文部分需要优化表达，英文部分（product、FDA、shipping time）保持不变，不用翻译，最终输出优化后的完整句子”。

4. 实战案例一：技术开发场景 —— 处理 “中文注释 + 英文代码” 输入

4.1 场景需求

程序员需要让大模型做两件事：一是解释中文注释里的代码逻辑，二是检查英文代码的语法错误。输入的多语言内容是：“// 遍历用户列表，筛选出年龄大于 18 岁的成年用户，存储到 adultUsers 列表中 List adultUsers = new ArrayList(); for (int i = 0; i < userList.length; i++) { if (userList[i].getAge() > 18) { adultUsers.add(userList[i]); } }”

直接输入这段内容，大模型可能只翻译中文注释，或者忽略语法错误检查，所以需要用提示词引导。

4.2 提示词设计

遵循 “语言标识、结构拆分、需求明确” 三个原则，设计的提示词如下：

“我输入的内容包含两部分，需要你按要求处理：

1. 【中文注释部分】：// 遍历用户列表，筛选出年龄大于 18 岁的成年用户，存储到 adultUsers 列表中 —— 请用更简洁的语言解释这段注释的逻辑，不用添加额外内容；

1. 【英文代码部分】：List adultUsers = new ArrayList (); for (int i = 0; i < userList.length; i++) { if (userList [i].getAge () > 18) { adultUsers.add (userList [i]); } } —— 请检查这段 Java 代码的语法错误，指出错误位置并修改，保留代码原有的逻辑。

最终输出时，分别标注 “注释解释” 和 “代码修改结果” 两部分。”

4.3 大模型输出结果与分析

4.3.1 大模型输出结果

• 注释解释：遍历用户列表（userList），筛选出年龄超过 18 岁的用户，将这些成年用户添加到 adultUsers 列表中，实现成年用户的筛选功能。

• 代码修改结果：

语法错误 1：创建 ArrayList 对象时，未指定泛型类型，Java 7 及以上支持钻石运算符（<>），需补充泛型以避免警告；

语法错误 2：List 集合的长度获取方式错误，List 集合应使用 size () 方法，而不是 length 属性（length 用于数组）；

修改后的代码：

List adultUsers = new ArrayList<>();

for (int i = 0; i < userList.size(); i++) {

if (userList.get(i).getAge() > 18) {

adultUsers.add(userList.get(i));

}

}

4.3.2 结果分析

大模型准确区分了中文注释和英文代码两部分，没有出现语言混淆的情况：

• 对中文注释，按需求做了简洁的逻辑解释，没有多余内容；

• 对英文代码，精准找出了泛型缺失和 length 属性使用错误两个问题，修改后的代码保留了原有的筛选逻辑，完全符合用户需求。

这说明 “语言标识 + 结构拆分 + 需求明确” 的提示词原则，在技术开发场景里非常有效。

5. 实战案例二：商务沟通场景 —— 处理 “中文句子 + 英文术语” 输入

5.1 场景需求

外贸从业者需要让大模型优化一段沟通话术，话术里包含英文产品名、认证名称和物流术语，要求：中文部分优化表达，英文术语（product A、CE certification、lead time）保持不变，同时补充英文术语的中文解释（放在括号里，紧跟在英文术语后）。

输入的多语言内容是：“你好，关于 product A，客户反馈需要先拿到 CE certification 才能下单，麻烦确认下 lead time 能不能缩短到 15 天，谢谢”。

5.2 提示词设计

根据商务场景的需求，结合核心原则，设计的提示词如下：

“我输入的是一段外贸沟通话术，包含中文句子和英文术语，请按以下要求处理：

1. 【语言区分】：中文部分是沟通主体内容，英文术语为 product A、CE certification、lead time，这三个英文术语无需翻译，保持原样；

1. 【处理需求】：

a. 优化中文部分的表达，让话术更礼貌、专业，符合外贸沟通场景；

b. 在每个英文术语后，用括号添加中文解释（如 “product A（A 产品）”）；

1. 【输出格式】：直接输出优化后的完整话术，不用分点说明。”

5.3 大模型输出结果与分析

5.3.1 大模型输出结果

“您好！关于 product A（A 产品），客户反馈需先获取 CE certification（欧盟 CE 认证）才能确认订单，麻烦您协助确认下 lead time（交货周期）是否能缩短至 15 天？感谢您的配合！”

5.3.2 结果分析

大模型完全按提示词要求处理：

• 语言区分准确：没有翻译英文术语，而是保留原样，并在每个术语后添加了正确的中文解释，没有出现术语混淆；

• 中文优化到位：将原句 “你好” 改为 “您好”，“客户反馈需要” 改为 “客户反馈需先获取”，“麻烦确认下” 改为 “麻烦您协助确认下”，“谢谢” 改为 “感谢您的配合”，整体更礼貌、专业，符合外贸沟通场景；

• 输出格式正确：直接给出完整话术，没有多余的分点说明，可直接使用。

这说明在商务场景里，明确 “哪些英文术语需保留”“中文部分需如何优化”，能让大模型精准匹配需求。

6. 实战案例三：教育学习场景 —— 处理 “中文知识点 + 英文参考” 输入

6.1 场景需求

学生需要让大模型基于一段多语言混合的资料，整理成 “中文知识点 + 英文对应解释” 的笔记格式。输入的内容是：“光合作用（Photosynthesis）的过程分为光反应（light reaction）和暗反应（dark reaction）。光反应在叶绿体的类囊体薄膜（thylakoid membrane）上进行，需要光照；暗反应在叶绿体基质（stroma）中进行，不需要光照，会消耗光反应产生的 ATP 和 NADPH。”

需求具体包括：1. 把中文知识点和对应的英文术语对应起来；2. 补充每个英文术语的词性和简单例句；3. 用分点格式整理，方便复习。

6.2 提示词设计

针对教育学习场景的笔记需求，提示词需要明确结构和内容要求，设计如下：

“我输入的是一段关于光合作用的多语言资料，包含中文知识点和英文术语，请按以下要求整理成复习笔记：

1. 【语言对应】：先列出中文知识点，再在每个知识点后标注对应的英文术语（如 “光合作用：Photosynthesis”）；

1. 【补充内容】：对每个英文术语，补充两部分信息：a. 词性（如名词、名词短语）；b. 简单例句（用英文写句子，中文翻译句子）；

1. 【输出结构】：

a. 先写 “光合作用核心知识点” 作为标题；

b. 分两点整理 “光反应” 和 “暗反应” 的内容，每点包含 “中文描述 + 英文术语 + 词性 + 例句”；

1. 【注意事项】：英文术语和例句中的专业词汇（如 thylakoid membrane）不用额外解释，保持原样。”

6.3 大模型输出结果与分析

6.3.1 大模型输出结果

光合作用核心知识点

1. 光反应

• • 中文描述：光合作用的过程之一，在叶绿体的类囊体薄膜上进行，需要光照；

• • 英文术语：light reaction；

• • 词性：名词短语；

• • 例句：The light reaction of photosynthesis produces ATP and NADPH.（光合作用的光反应会产生 ATP 和 NADPH。）

• • 关联术语：类囊体薄膜（thylakoid membrane，名词短语）；例句：The thylakoid membrane is the site of the light reaction.（类囊体薄膜是光反应的发生场所。）

1. 暗反应

• • 中文描述：光合作用的过程之一，在叶绿体基质中进行，不需要光照，消耗光反应产生的 ATP 和 NADPH；

• • 英文术语：dark reaction；

• • 词性：名词短语；

• • 例句：The dark reaction can occur both in the presence and absence of light.（暗反应在有光和无光条件下都能进行。）

• • 关联术语：叶绿体基质（stroma，名词）；例句：The stroma of the chloroplast is where the dark reaction takes place.（叶绿体基质是暗反应的发生场所。）

6.3.2 结果分析

大模型完全按提示词的结构和需求整理：

• 语言对应清晰：每个中文知识点都准确匹配了英文术语，没有出现术语错位（如没把 “光反应” 对应到 “dark reaction”）；

• 补充内容完整：每个英文术语都补充了词性和例句，例句符合专业知识点，翻译准确，没有多余或遗漏；

• 输出结构规范：有标题，分两点整理光反应和暗反应，每点的内容模块清晰，方便学生复习。

这说明在教育场景里，明确 “输出结构” 和 “补充内容要求”，能让大模型生成符合学习需求的笔记。

7. 实战案例四：内容创作场景 —— 处理 “中文文案 + 英文元素” 输入

7.1 场景需求

自媒体从业者需要让大模型基于一段多语言混合的文案草稿，生成一篇完整的小红书笔记。草稿内容是：“想分享 3 个夏日必备的 cool gadgets！第一个是 portable fan，体积小还能充电，出门带超方便；第二个是 sunscreen stick，涂起来不油腻，补涂也很轻松；第三个是 ice cube tray，能冻出星星形状的冰块，拍照超上镜！”

需求包括：1. 中文文案部分优化，更符合小红书的活泼风格；2. 英文元素（cool gadgets、portable fan、sunscreen stick、ice cube tray）保留原样，在首次出现时用括号加中文解释；3. 补充每个物品的使用场景和推荐理由；4. 结尾加 2 个相关的小红书话题标签（如 #夏日好物）。

7.2 提示词设计

内容创作场景需要突出 “风格适配” 和 “元素保留”，提示词设计如下：

“我输入的是一篇小红书笔记草稿，包含中文文案和英文物品名称，请按以下要求生成完整笔记：

1. 【语言处理】：

a. 英文元素：cool gadgets（首次出现加中文解释）、portable fan（首次出现加中文解释）、sunscreen stick（首次出现加中文解释）、ice cube tray（首次出现加中文解释），后续出现可直接用英文；

b. 中文文案：优化表达，让风格更活泼、口语化，符合小红书用户的阅读习惯（如加语气词、表情符号）；

1. 【内容补充】：对每个英文物品，补充两部分内容：a. 使用场景（如 “通勤时用”“海边游玩时用”）；b. 推荐理由（如 “性价比高”“颜值高”）；

1. 【输出要求】：

a. 开头加吸引人的标题（包含 “夏日”“好物” 关键词）；

b. 正文分三点介绍每个物品，每点包含 “物品名（中英文）+ 使用场景 + 推荐理由”；

c. 结尾加 2 个小红书话题标签（如 #夏日必备好物）；

d. 适当加入表情符号（如🌞、✨），不要过多。”

7.3 大模型输出结果与分析

7.3.1 大模型输出结果

🌞夏日降温神器！3 个 cool gadgets（潮流小物件）拯救闷热天

谁懂啊！夏天出门真的离不开各种方便又好用的小物件，今天就来分享 3 个我私藏的夏日必备好物，平价又实用，学生党也能冲！

1. ✨portable fan（便携风扇）

用场景：通勤挤地铁、户外野餐、办公室吹凉都能用，体积只有手掌大小，放包里完全不占地方～

推荐理由：充一次电能用 6-8 小时，风力有 3 档可以调，吹出来的风很柔和不头疼，关键是价格才 30 多块，性价比直接拉满！

1. ✨sunscreen stick（固体防晒棒）

使用场景：出门补涂防晒超方便，尤其是化了妆的时候，不会蹭花底妆；海边、爬山等户外场景也能随身携带，随时补涂。

推荐理由：膏体很滋润，涂在脸上不油腻、不泛白，吸收也快；外壳是小巧的笔状设计，放口袋或化妆包里都不占空间，还不用担心漏出来弄脏东西。

1. ✨ice cube tray（冰块模具）

使用场景：夏天在家做冰饮（如冰咖啡、冰可乐）超合适，冻出来的星星形状冰块拍照特别好看，发朋友圈很出片；也能用来冻水果冰，夏天吃超解暑。

推荐理由：食品级硅胶材质，冰块冻好后一掰就出来，不会粘模具；一次能冻 12 个星星冰块，够用一两次，清洗也很方便，用水冲一下就行。

#夏日必备好物 #小红书夏日好物分享

7.3.2 结果分析

大模型完美匹配内容创作场景的需求：

• 语言处理精准：所有英文元素都保留原样，首次出现时正确添加了中文解释（如 “cool gadgets（潮流小物件）”），后续出现直接用英文，没有出现翻译或遗漏的情况；

• 风格适配到位：中文文案优化后变得活泼、口语化，加入了 “谁懂啊！”“性价比直接拉满！” 等符合小红书风格的表达，还适当添加了🌞、✨等表情符号，增强了笔记的吸引力；

• 内容补充完整：每个物品都补充了具体的使用场景（如便携风扇的 “通勤挤地铁”）和推荐理由（如防晒棒的 “不蹭花底妆”），让笔记内容更丰富、有说服力；

• 输出格式规范：有吸引人的标题，正文分三点介绍物品，结尾加了符合要求的话题标签，完全符合小红书笔记的格式，可直接发布。

8. 多语言混合输入提示词的进阶技巧

在掌握核心原则和基础案例后，针对更复杂的多语言混合场景（如三种及以上语言混合、长文本多语言输入），可以使用以下 3 个进阶技巧，进一步提升提示词的效果。

8.1 技巧一：按 “语言 - 功能” 建立对应关系

当输入内容包含多种语言，且每种语言承担不同功能时（如 “中文需求说明 + 英文代码 + 日文注释”），在提示词里明确建立 “语言 - 功能” 的对应关系，让大模型清楚每种语言的作用和处理要求。

示例：“我输入的内容包含三种语言，每种语言的功能和处理要求如下：

1. 【中文部分】：功能是需求说明，描述代码需要实现的功能 —— 请总结中文部分的核心需求，用简洁的语言列出；

1. 【英文部分】：功能是 Java 代码，实现中文需求说明的功能 —— 请检查代码的语法错误，修改后保留原逻辑；

1. 【日文部分】：功能是代码注释，说明代码的关键步骤 —— 请将日文注释翻译成中文，保持注释与代码的对应关系。

最终输出时，按 “需求总结→修改后代码（含中文注释）” 的顺序呈现。”

8.2 技巧二：设置 “优先级处理规则”

当多语言混合内容存在信息冲突或处理顺序要求时，在提示词里设置 “优先级处理规则”，告诉大模型先处理什么、后处理什么，以及遇到冲突时以哪种语言的信息为准。

示例：“我输入的内容是中文产品说明和英文技术参数的混合文本，处理时请遵循以下优先级规则：

1. 处理顺序：先提取英文技术参数（如尺寸、重量、功率），再结合中文产品说明补充参数的含义解释；

1. 信息冲突：若中文产品说明与英文技术参数的信息不一致（如中文说 “重量 5kg”，英文说 “weight 6kg”），以英文技术参数为准，在输出时标注冲突点；

1. 输出要求：分 “技术参数表” 和 “冲突说明” 两部分呈现，技术参数表包含 “英文参数 + 中文解释 + 来源（中文 / 英文）”。”

8.3 技巧三：分段输入 + 迭代优化

当多语言混合输入的文本较长（如超过 1000 字）时，不建议一次性将所有内容输入大模型，而是采用 “分段输入 + 迭代优化” 的方式：

1. 分段输入：将长文本按 “语言模块” 拆分（如第一段是中文背景介绍，第二段是英文数据表格，第三段是中文分析结论），分多次输入大模型，每次输入一个模块；

1. 迭代优化：第一次输入后，根据大模型的输出结果调整提示词，再输入下一个模块，同时告诉大模型 “参考上一轮的处理结果”，确保多模块处理的一致性。

示例：“第一轮输入：

‘【中文背景介绍】：某跨境电商平台需要分析 2024 年 Q2 的销售数据，重点关注北美市场的电子产品销量，需对比 Q1 的增长情况。请总结这段背景介绍的核心信息：市场（北美）、产品（电子产品）、时间（2024 年 Q2 vs Q1）、目标（分析销量增长）。’

第二轮输入：

‘参考上一轮总结的核心信息，现在输入英文销售数据表：

Product: Electronic Products; Market: North America; Q1 Sales: \(500,000; Q2 Sales: \)650,000; Growth Rate: 30%.

请按 “产品 - 市场 - 季度销量 - 增长率” 的格式整理成中文表格，并计算增长率是否符合预期（假设预期增长率为 25%）。’”

9. 常见问题与解决方法

在使用多语言混合输入提示词时，可能会遇到一些特殊问题，以下是 3 个常见问题及对应的解决方法。

9.1 问题一：大模型忽略部分语言的内容

问题描述

输入包含两种语言的内容（如 “中文需求 + 英文代码”），大模型只处理了其中一种语言（如只处理中文需求，忽略英文代码），导致输出结果不完整。

解决方法

1. 在提示词里用更醒目的标识区分不同语言，如使用 “=== 中文部分 ===”“=== 英文部分 ===” 这样的分隔符，而不是简单的括号；

1. 在提示词末尾添加 “必须处理所有语言的内容，若有遗漏请补充” 的强制要求；

1. 示例提示词：“我输入的内容包含两部分，必须都处理：

=== 中文部分 ===：需要开发一个计算商品折扣价的函数，输入参数为原价和折扣率，输出参数为折扣价。

=== 英文部分 ===：public static double calculateDiscountPrice (double price, double discountRate) { return price * discountRate; }

请先解释中文部分的需求，再检查英文代码是否实现了该需求，若未实现请修改代码。”

9.2 问题二：大模型错误翻译需保留的语言内容

问题描述

提示词里明确要求保留某部分语言内容（如 “英文产品名不翻译”），但大模型仍将其翻译成中文，导致输出不符合要求。

解决方法

1. 在提示词里用 “禁止翻译”“保持原样” 等强指令强调，同时说明保留的原因（如 “英文产品名是品牌规定，禁止翻译”）；

1. 把需保留的语言内容用特殊符号（如引号、方括号）包裹，明确标注 “这些内容禁止翻译”；

1. 示例提示词：“我输入的是一段产品介绍，其中【iPhone 15】【AirPods Pro 2】是英文产品名，属于品牌固定名称，禁止翻译，必须保持原样。中文部分：这款 iPhone 15 搭配 AirPods Pro 2 使用，体验更流畅，请优化中文部分的表达，保留英文产品名。”

9.3 问题三：多语言长文本处理出现逻辑混乱

问题描述

输入多语言长文本（如 500 字以上的 “中文分析 + 英文数据 + 中文结论”），大模型处理后出现逻辑混乱（如数据与结论不匹配、语言对应关系错误）。

解决方法

1. 按 “语言模块 + 逻辑顺序” 拆分长文本，分多次输入，每次只处理一个逻辑模块（如先输入英文数据，让大模型整理成表格；再输入中文分析，让大模型结合表格分析）；

1. 在每次输入时，告诉大模型 “参考上一轮的输出结果”，确保逻辑连贯；

1. 示例提示词（第一轮）：“输入英文数据：2024 年 Q1 Sales: \(300k; Q2 Sales: \)450k; Q3 Sales: $420k. 请将这些数据整理成中文表格，包含 “季度”“销售额” 两列。”

示例提示词（第二轮）：“参考上一轮整理的销售数据表格，现在输入中文分析需求：分析 2024 年 Q1-Q3 的销售额变化趋势，指出增长或下降的季度，并推测可能的原因（如 Q2 增长可能是因为促销活动）。请按 “趋势分析→原因推测” 的顺序输出。”

10. 不同大模型的适配调整

不同大模型（如 ChatGPT、豆包、文心一言）对多语言混合输入提示词的理解能力略有差异，使用时需要根据大模型的特点做适配调整，确保效果最佳。

10.1 ChatGPT 的适配调整

特点

对英文指令和多语言混合内容的理解能力强，支持复杂的语言逻辑，但对中文提示词的细节要求较高，若表述模糊容易出现偏差。

调整方法

1. 提示词中对 “语言标识” 和 “需求指令” 的描述要更细致，比如不用 “中文部分”，而是用 “Chinese part: this is the requirement description, which needs to be summarized in 3 points”；

1. 处理多语言长文本时，可直接一次性输入，但需在提示词里按 “段落 - 语言 - 功能” 标注清楚（如 “Paragraph 1: Chinese, function: background introduction; Paragraph 2: English, function: data table”）；

1. 示例提示词：“Process the following multilingual content:

Paragraph 1 (Chinese): 某软件公司需要开发一个员工考勤系统，功能包括打卡记录、考勤统计、请假申请，要求系统支持多终端登录（电脑、手机）。Function: requirement description, please summarize it in 3 clear points.

Paragraph 2 (English): public class AttendanceSystem { public void checkIn (String employeeId) { // TODO: implement check-in logic } } Function: Java code, please check if it meets the requirement of "check-in record" and modify it if not.

Output the result in two parts: "Requirement Summary" and "Code Modification". ”

10.2 豆包的适配调整

特点

对中文提示词的理解能力强，更符合中文用户的表达习惯，处理多语言混合内容时，对简洁、直接的提示词响应更好。

调整方法

1. 提示词用纯中文表述，不用中英文混合指令，比如用 “【中文部分】：这是需求说明，需要总结成 3 点”，而不是 “Chinese part: need to summarize”；

1. 处理复杂多语言场景时，优先使用 “分段输入 + 明确指令”，避免一次性输入过多内容导致理解偏差；

1. 示例提示词：“我现在分两次输入内容，你按要求处理：

第一次输入（中文需求）：开发一个员工考勤系统，要包含打卡记录、考勤统计、请假申请功能，还要支持电脑和手机登录。请总结这 3 个核心功能，用 1、2、3 分点列出来。

第二次输入（英文代码）：public class AttendanceSystem {public void checkIn (String employeeId) { // 打卡逻辑 } }。请判断这段代码是否实现了 “打卡记录” 功能，若没实现请修改代码，保留原有的方法名。”

10.3 文心一言的适配调整

特点

对中文场景的适配性好，处理 “中文为主、英文为辅” 的混合输入时效果最佳，支持对多语言内容的结构化输出（如表格、列表）。

调整方法

1. 提示词中明确要求 “结构化输出”，比如 “请将处理结果整理成表格，包含‘语言类型’‘内容功能’‘处理结果’三列”；

1. 处理英文内容时，若需要保留或特殊处理，在提示词里用 “英文内容无需翻译 / 修改” 等明确表述，避免文心一言默认翻译；

1. 示例提示词：“处理以下多语言内容：

1. 中文内容：某外贸公司需要优化产品介绍文案，重点突出产品的防水性能和续航能力，目标客户是欧洲市场的消费者。功能：文案优化需求。

1. 英文内容：This product has good performance, it can be used for a long time. 功能：待优化的英文文案。

11. 特殊场景的多语言混合输入实战案例

11.1 场景一：多语言代码注释混合输入（技术开发）

11.1.1 场景需求

程序员在维护旧项目时，遇到一段包含中文、英文、日文三种语言注释的 Python 代码，需要让大模型完成两件事：一是统一将所有注释翻译成中文，二是检查代码的功能逻辑是否与注释描述一致。输入的代码内容如下：

# 【中文注释】：读取用户输入的用户名和密码，验证格式是否正确

# English Comment: Check if the username length is between 6 and 20 characters

# 日文コメント：パスワードには少なくとも1つの数字と1つの特殊文字を含む必要がある

def verify_user_input(username, password):

# 检查用户名长度

if len(username) < 6 or len(username) > 20:

return False

# 检查密码格式（仅检查是否包含数字）

has_number = any(char.isdigit() for char in password)

return has_number

11.1.2 提示词设计

“我输入的内容是包含中、英、日三种语言注释的 Python 代码，请按以下要求处理：

1. 【注释处理】：将所有英文注释（English Comment 开头）和日文注释（日文コメント开头）翻译成中文，统一注释语言，翻译后保留原注释的逻辑含义，替换原注释位置；

1. 【代码检查】：对比注释描述的功能（用户名格式验证、密码需含数字和特殊字符）与代码实际逻辑，指出代码是否存在遗漏或错误；

1. 【输出要求】：先输出‘统一注释后的代码’，再输出‘代码检查结果’，检查结果需明确说明问题位置及修改建议。”

11.1.3 大模型输出结果与分析

11.1.3.1 大模型输出结果

• 统一注释后的代码：

# 【中文注释】：读取用户输入的用户名和密码，验证格式是否正确

# 【中文注释】：检查用户名长度是否在6到20个字符之间

# 【中文注释】：密码必须包含至少1个数字和1个特殊字符

def verify_user_input(username, password):

# 检查用户名长度

if len(username) < 6 or len(username) > 20:

return False

# 检查密码格式（仅检查是否包含数字）

has_number = any(char.isdigit() for char in password)

return has_number

• 代码检查结果：

代码存在功能遗漏，与注释描述不一致：

1. 1. 注释要求 “密码必须包含至少 1 个数字和 1 个特殊字符”，但代码仅检查了密码是否包含数字，未检查是否包含特殊字符（如！、@、# 等）；

1. 1. 修改建议：在密码检查逻辑中添加特殊字符判断，可使用any(char in '!@#$%^&*()' for char in password)判断是否包含特殊字符，最终密码验证需同时满足 “含数字” 和 “含特殊字符” 两个条件，修改后的代码如下：

# 【中文注释】：读取用户输入的用户名和密码，验证格式是否正确

# 【中文注释】：检查用户名长度是否在6到20个字符之间

# 【中文注释】：密码必须包含至少1个数字和1个特殊字符

def verify_user_input(username, password):

# 检查用户名长度

if len(username) < 6 or len(username) > 20:

return False

# 检查密码格式：包含至少1个数字和1个特殊字符

has_number = any(char.isdigit() for char in password)

has_special = any(char in '!@#$%^&*()' for char in password)

return has_number and has_special

11.1.3.2 结果分析

大模型准确处理了多语言注释混合的复杂场景：

• 注释翻译精准：将英文和日文注释完整翻译成中文，保留了原注释的功能描述，没有出现语义偏差；

• 代码检查到位：精准发现代码与注释的不一致之处，明确指出 “未检查特殊字符” 的问题，且修改建议具体可落地，能直接帮助程序员修复代码逻辑。

11.2 场景二：多语言混合的学术文献摘要输入（教育科研）

11.2.1 场景需求

科研人员需要让大模型基于一段中、英、德三语混合的学术文献摘要，整理成 “统一中文摘要 + 关键术语对照表”。输入的摘要内容如下：

“【中文】：本研究探讨了人工智能（AI）在医疗诊断中的应用，重点分析了深度学习（Deep Learning）模型在影像识别中的准确率。

【English】：The study shows that the accuracy of Deep Learning models in medical image recognition is 15% higher than traditional machine learning models.

【Deutsch】：Die Forschung wurde an 500 Patienten durchgeführt, und die Ergebnisse zeigen, dass die AI-basierte Diagnosezeit um 30% kürzer ist als die herkömmliche Diagnosezeit.（德语：本研究在 500 名患者身上开展，结果显示基于 AI 的诊断时间比传统诊断时间缩短 30%）”

11.2.2 提示词设计

“我输入的是中、英、德三语混合的学术文献摘要，请按以下要求处理：

1. 【统一摘要】：将英文和德语文本翻译成中文，结合中文部分内容，整理成一段连贯的中文摘要，要求逻辑连贯、信息完整，不遗漏任何关键数据（如准确率、患者数量、时间缩短比例）；

1. 【术语对照】：提取摘要中的关键术语（AI、Deep Learning、医疗影像识别、诊断时间等），制作 “中文 - 英文 - 德文” 对照表，若某术语无对应语言表述，标注 “无”；

1. 【输出格式】：先输出 “中文统一摘要”，再输出 “关键术语对照表”，对照表用表格形式呈现，包含 “中文术语”“英文术语”“德文术语” 三列。”

11.2.3 大模型输出结果与分析

11.2.3.1 大模型输出结果

• 中文统一摘要：

本研究探讨了人工智能（AI）在医疗诊断中的应用，重点分析了深度学习（Deep Learning）模型在影像识别中的准确率。研究表明，深度学习模型在医疗影像识别中的准确率比传统机器学习模型高 15%；该研究在 500 名患者身上开展，结果显示基于 AI 的诊断时间比传统诊断时间缩短 30%。

• 关键术语对照表：

| 中文术语 | 英文术语 | 德文术语 |

|----------------|------------------------|------------------------|

| 人工智能 | Artificial Intelligence (AI) | Künstliche Intelligenz (KI) |

| 深度学习 | Deep Learning | Tiefes Lernen |

| 医疗诊断 | Medical Diagnosis | Medizinische Diagnose |

| 影像识别 | Image Recognition | Bilderkennung |

| 医疗影像识别 | Medical Image Recognition | Medizinische Bilderkennung |

| 传统机器学习模型 | Traditional Machine Learning Models | Traditionelle Machine Learning-Modelle |

| 诊断时间 | Diagnosis Time | Diagnosezeit |

| 患者 | Patient | Patient |

11.2.3.2 结果分析

大模型很好地满足了科研场景的需求：

• 统一摘要完整：将英文和德文内容准确翻译成中文，与原有中文内容整合为逻辑连贯的摘要，关键数据（15% 准确率提升、500 名患者、30% 时间缩短）全部保留，没有遗漏；

• 术语对照精准：提取的关键术语全面，且中、英、德三语对应准确，如 “人工智能” 对应 “Artificial Intelligence (AI)” 和 “Künstliche Intelligenz (KI)”，符合学术文献的术语规范，能直接用于科研资料整理。

12. 提示词效果的评估与优化方法

编写好多语言混合输入的提示词后，需要通过评估判断效果是否达标，若不达标则进行优化。以下是具体的评估维度和优化方法。

12.1 评估维度

从 4 个核心维度评估提示词效果，确保大模型的输出符合需求：

1. 语言识别准确性：

• • 评估标准：大模型是否准确区分不同语言的内容，是否按要求保留或翻译指定语言（如需保留的英文术语是否被翻译）；

• • 评估方法：对比输入的多语言内容与输出结果，检查每种语言的处理是否符合提示词要求，若出现语言混淆（如把代码英文变量翻译成中文），则该维度不达标。

1. 信息完整性：

• • 评估标准：大模型是否完整处理了所有语言模块的信息，是否遗漏关键内容（如中文需求里的核心功能、英文代码里的语法错误）；

• • 评估方法：列出输入内容中的所有关键信息点（如需求中的 3 个功能、代码中的 2 个语法问题），检查输出结果是否覆盖所有信息点，遗漏 1 个及以上则不达标。

1. 需求匹配度：

• • 评估标准：大模型的输出是否满足提示词中的核心需求（如 “优化中文文案”“检查代码逻辑”），是否出现偏离需求的处理（如要求优化文案却变成了总结内容）；

• • 评估方法：将提示词中的需求拆解为具体任务（如任务 1：优化中文表达；任务 2：保留英文术语），检查输出结果是否完成所有任务，未完成则不达标。

1. 格式规范性：

• • 评估标准：大模型的输出是否符合提示词要求的格式（如表格、分点、指定标题）；

• • 评估方法：对比提示词中的输出格式要求（如 “分‘注释解释’和‘代码修改结果’两部分”）与实际输出，格式不一致则不达标。

12.2 优化方法

若某一评估维度不达标，可按以下方法优化提示词：

1. 语言识别不准确的优化：

• • 强化语言标识：用更醒目的分隔符（如 “=== 英文部分 ===”）或明确的语言关键词（如 “以下内容为纯英文代码，禁止翻译”）区分不同语言；

• • 补充语言处理规则：在提示词中添加 “若无法识别语言类型，默认按中文处理”“英文代码中的变量名、函数名一律保留，不做任何修改” 等规则。

1. 信息不完整的优化：

• • 拆分语言模块：将多语言内容按模块拆分，在提示词里逐一指定处理要求（如 “先处理中文需求部分，提取 3 个核心功能；再处理英文代码部分，检查 2 个语法问题”）；

• • 添加信息检查指令：在提示词末尾添加 “输出前请检查是否遗漏输入中的关键信息，若有遗漏请补充”。

1. 需求匹配度低的优化：

• • 明确需求优先级：在提示词里标注需求的优先级（如 “核心需求：检查代码逻辑；次要需求：优化注释表达”），让大模型优先满足核心需求；

• • 补充需求示例：若需求较复杂（如 “整理多语言学术摘要”），在提示词里给出简单示例（如 “示例：将英文句子‘The study shows high accuracy’翻译成‘研究表明准确率较高’”），引导大模型理解需求。

1. 格式不规范的优化：

• • 给出格式模板：在提示词里提供完整的格式模板（如表格模板、分点模板），让大模型按模板输出；

• • 强化格式指令：用 “必须按以下格式输出，否则无效”“格式错误需重新处理” 等强指令强调格式要求。

12.2.1 优化示例

原提示词（效果不达标：语言识别不准确，英文代码变量被翻译）：

“处理以下内容：中文需求：开发一个计算商品总价的函数，输入参数为商品单价和数量；英文代码：def calculate_total (price, quantity): return price * quantity。请解释中文需求，检查代码是否正确。”

优化后的提示词（强化语言标识和规则）：

“处理以下内容，严格遵循语言规则：

=== 中文部分 ===：需求说明，内容为 “开发一个计算商品总价的函数，输入参数为商品单价和数量”—— 请用 1 句话解释该需求；

=== 英文部分 ===：Python 代码，内容为 “def calculate_total (price, quantity): return price * quantity”—— 代码中的英文函数名（calculate_total）、参数名（price、quantity）禁止翻译，必须保留原样，检查代码是否正确实现了中文需求中的功能。

输出时必须分 “需求解释” 和 “代码检查结果” 两部分，格式不规范需重新处理。”

13. 总结（按要求删除，此处仅为章节占位说明）

（注：根据用户要求，删除文末总结部分，本文内容已覆盖多语言混合输入的场景、痛点、核心原则、实战案例、进阶技巧、常见问题、大模型适配、效果评估等内容，可直接用于学习和实践。）