【AI】大模型提示词：不同长度上下文下的提示词调整技巧

 

大模型提示词：不同长度上下文下的提示词调整技巧

在使用大模型（如 ChatGPT、豆包、文心一言）时，很多人会忽略 “上下文长度” 这个关键因素。同样的提示词，在短上下文（如 100 字以内对话）和长上下文（如 5000 字以上文档处理）场景下，大模型的响应效果可能完全不同。

比如用 “总结文档内容” 这个提示词，短上下文里大模型能快速提炼核心；但长上下文里，可能会遗漏关键细节或重复总结。这是因为不同长度的上下文，大模型的 “注意力分配” 和 “信息处理能力” 有差异。本文会详细讲解不同长度上下文的特点、提示词调整技巧及实战案例，帮助大家在各种场景下都能让大模型高效输出。

1 先搞清楚：上下文长度是什么？对提示词有什么影响？

在学习调整技巧前，我们得先明确 “上下文长度” 的定义、分类，以及它如何影响大模型对提示词的响应。只有理解这些基础，后续调整提示词时才能更有针对性。

1.1 什么是上下文长度？

上下文长度（也叫 “上下文窗口”）是大模型能同时处理的文本长度上限，通常以 “ tokens ” 为单位（1 个 token 约等于 0.75 个汉字或 1 个英文单词）。比如某大模型的上下文长度是 4096 tokens，约等于 3000 个汉字，意味着它最多能同时处理 3000 字左右的对话或文档。

上下文长度包含两部分内容：

1. 用户输入的提示词（如 “总结以下文档”“生成 Python 代码”）；

1. 大模型的历史响应（如之前生成的总结、代码片段）。

比如用户先输入 100 字提示词，大模型生成 200 字响应，此时已用 300 字上下文，剩余可用长度为 “总长度 - 300 字”。

1.2 上下文长度的 3 种常见分类

根据大模型的处理能力和实际使用场景，上下文长度通常分为短、中、长三类，不同类别对应的使用场景和提示词需求差异很大：

1.2.1 短上下文（通常≤1000 tokens，约 750 字）

• 特点：处理速度快，适合简单、即时的需求，大模型注意力集中，不易遗漏信息；

• 常见场景：单轮简单问答（如 “解释什么是 Python 列表”）、短文案生成（如 100 字产品标题）、基础代码片段生成（如 10 行以内的循环代码）；

• 提示词需求：简洁直接，无需过多铺垫，重点突出 “核心需求” 即可。

1.2.2 中上下文（通常 1000 - 4000 tokens，约 750 - 3000 字）

• 特点：兼顾速度和处理能力，适合中等复杂度的需求，能处理多轮对话或中等长度文档；

• 常见场景：多轮问题解答（如 “先解释 Python 列表，再举例说明用法”）、中等长度文案（如 500 字产品介绍）、完整代码生成（如 50 行以内的爬虫代码）、短文档总结（如 2000 字报告总结）；

• 提示词需求：需要明确 “逻辑顺序” 和 “信息边界”，避免内容混乱。

1.2.3 长上下文（通常≥4000 tokens，约 3000 字以上）

• 特点：处理速度较慢，但能处理长文档或复杂多轮对话，大模型需要在大量信息中分配注意力；

• 常见场景：长文档分析（如 5000 字论文解读）、多轮复杂任务（如 “先整理 10 篇文章的核心观点，再对比分析”）、大型项目方案设计（如 1000 字以上的活动策划）；

• 提示词需求：必须明确 “重点模块” 和 “信息优先级”，引导大模型聚焦关键内容，避免注意力分散。

1.3 上下文长度对提示词的 3 个核心影响

不同长度的上下文，会从 “信息覆盖范围”“注意力分配”“响应准确性” 三个方面影响大模型对提示词的响应，这也是我们需要调整提示词的根本原因：

1.3.1 信息覆盖范围：短上下文易 “局限”，长上下文易 “遗漏”

• 短上下文：能处理的信息少，若提示词包含多个需求（如 “总结文档 + 生成方案”），可能无法完全覆盖，导致响应不完整；

• 长上下文：能处理的信息多，但大模型可能无法记住所有细节，比如处理 10000 字文档时，容易遗漏前面段落的关键信息。

1.3.2 注意力分配：短上下文 “集中”，长上下文 “分散”

• 短上下文：大模型的注意力能集中在提示词的所有内容上，比如 100 字提示词，每个需求点都能被关注到；

• 长上下文：大模型的注意力会分散，比如 5000 字文档 + 100 字提示词，大模型可能更关注文档中间或结尾的内容，忽略开头细节。

1.3.3 响应准确性：短上下文 “精准”，长上下文易 “偏差”

• 短上下文：需求简单、信息少，大模型能准确理解提示词意图，响应偏差小；

• 长上下文：需求复杂、信息多，若提示词没有明确重点，大模型可能误解需求，比如提示词 “分析文档并生成方案”，大模型可能只分析文档不生成方案，或方案与文档无关。

2 短上下文（≤1000 tokens）的提示词调整技巧

短上下文的核心优势是 “速度快、注意力集中”，但局限是 “信息处理量小”。调整提示词时，要抓住 “简洁、聚焦、直接” 三个关键点，避免冗余信息，让大模型快速定位核心需求。

2.1 技巧一：去掉无关铺垫，只留核心需求

短上下文空间有限，任何无关的背景描述、修饰词都会占用空间，导致核心需求被压缩。提示词要直接说明 “做什么”，不要说 “为什么做”“怎么做的背景”。

2.1.1 案例对比

• 不好的示例（含无关铺垫）：“我最近在学习 Python，老师布置了一个作业，需要用循环计算 1 到 100 的累加和，我不太会写代码，你能帮我生成一段 Python 代码吗？”（约 100 字，铺垫占 70%）

• 优化后示例（只留核心需求）：“生成 Python 代码，用循环计算 1 到 100 的累加和，代码不超过 10 行。”（约 30 字，核心需求占 100%）

2.1.2 效果分析

• 原始提示词：大模型可能先回应 “学习 Python 很重要”“作业要自己多尝试” 等无关内容，再生成代码，占用上下文空间；

• 优化后提示词：大模型直接聚焦 “生成代码”，快速输出符合要求的代码，无冗余内容，响应速度更快。

2.2 技巧二：明确输出格式，避免二次调整

短上下文适合简单输出，提示词中要明确 “输出的格式、长度、风格”，让大模型一次生成符合需求的内容，避免后续修改占用额外上下文。

2.2.1 常见格式要求表述

• 格式：“用分号分隔结果”“按‘问题 + 答案’格式输出”；

• 长度：“不超过 50 字”“用 3 句话回答”；

• 风格：“用口语化表达”“用技术术语回答”。

2.2.2 案例对比

• 不好的示例（无格式要求）：“解释什么是 HTTP 协议。”

• 优化后示例（含格式要求）：“用 3 句口语化的话解释 HTTP 协议，每句不超过 20 字。”

2.2.3 效果分析

• 原始提示词：大模型可能生成 50 字以上的技术解释，包含复杂术语，不符合 “口语化” 需求；

• 优化后提示词：大模型会按 “3 句、口语化、20 字以内” 的要求生成，比如 “1. HTTP 是网页传输数据的规则。2. 你上网看网页都要用到它。3. 它让浏览器和服务器能沟通。”，无需二次调整。

2.3 技巧三：单轮聚焦一个需求，避免多需求冲突

短上下文的处理能力有限，若提示词包含多个需求（如 “总结文档 + 生成方案 + 推荐工具”），大模型可能无法完全满足，导致部分需求被忽略。建议单轮提示词只包含一个核心需求。

2.3.1 案例对比

• 不好的示例（多需求）：“总结以下 200 字文档，生成 300 字方案，再推荐 2 个工具。”（3 个需求，短上下文无法完全覆盖）

• 优化后示例（单需求）：“总结以下 200 字文档，输出不超过 100 字的核心观点。”（1 个需求，聚焦总结）

2.3.2 效果分析

• 原始提示词：大模型可能只总结文档，忽略生成方案和推荐工具，或方案、工具推荐过于简略；

• 优化后提示词：大模型能集中注意力总结文档，输出完整、准确的核心观点，后续可通过多轮对话补充 “生成方案”“推荐工具” 的需求。

2.4 短上下文提示词实战案例（3 个常见场景）

2.4.1 场景一：简单问答（技术概念解释）

• 提示词需求：解释 “Python 中的字典”，适合新手理解；

• 优化后提示词：“用 2 句口语化的话解释 Python 字典，每句不超过 15 字。”；

• 大模型响应：“1. 字典是存‘键值对’的容器。2. 像用钥匙找对应的东西。”。

2.4.2 场景二：短代码生成（基础功能）

• 提示词需求：生成 “判断一个数是否为偶数” 的 Python 代码；

• 优化后提示词：“生成 Python 代码，判断输入的数是否为偶数，代码不超过 8 行，含简单注释。”；

• 大模型响应：

# 判断输入的数是否为偶数

num = int(input("请输入一个数："))

if num % 2 == 0:

print(f"{num}是偶数")

else:

print(f"{num}不是偶数")

2.4.3 场景三：短文案生成（产品标题）

• 提示词需求：为 “无线蓝牙耳机” 生成产品标题；

• 优化后提示词：“为无线蓝牙耳机生成 2 个产品标题，每个不超过 12 字，突出‘长续航’特点。”；

• 大模型响应：“1. 无线蓝牙耳机：长续航款；2. 长续航无线蓝牙耳机。”。

3 中上下文（1000 - 4000 tokens）的提示词调整技巧

中上下文的核心优势是 “兼顾速度和复杂度”，能处理多轮对话或中等长度文档。调整提示词时，要抓住 “明确逻辑、划分模块、控制节奏” 三个关键点，让大模型有序处理信息，避免内容混乱。

3.1 技巧一：按 “逻辑顺序” 组织提示词，引导大模型分步处理

中上下文常涉及多步骤需求（如 “先分析问题→再给出方案→最后举例说明”），提示词要按清晰的逻辑顺序排列，比如 “第一步、第二步、第三步”，让大模型按步骤处理，避免跳过或混淆步骤。

3.1.1 常见逻辑顺序表述

• 时间顺序：“先说明原理，再讲操作步骤，最后举例子”；

• 重要性顺序：“先讲核心功能，再讲次要功能，最后讲注意事项”；

• 流程顺序：“第一步：分析需求；第二步：设计方案；第三步：验证效果”。

3.1.2 案例对比

• 不好的示例（无逻辑顺序）：“分析 Python 爬虫请求失败的原因，给出解决方法，举一个例子。”；

• 优化后示例（有逻辑顺序）：“按以下步骤处理：1. 分析 Python 爬虫请求失败的 3 个核心原因；2. 针对每个原因给出 1 个解决方法；3. 举 1 个完整的失败与解决示例（不超过 100 字）。”。

3.1.3 效果分析

• 原始提示词：大模型可能混在一起回答，比如先举例子，再讲原因，逻辑混乱；

• 优化后提示词：大模型会按 “原因→方法→示例” 的顺序分步输出，结构清晰，便于理解。

3.2 技巧二：划分 “信息模块”，明确每个模块的边界

中上下文常处理多信息内容（如 “包含多个部分的文档”“多维度的需求”），提示词要将信息划分为独立模块，比如 “模块 1：文档背景；模块 2：核心观点；模块 3：建议”，让大模型明确每个模块的处理范围，避免信息交叉。

3.2.1 模块划分示例（以 “处理多部分文档” 为例）

• 提示词：“处理以下 3 部分文档，按模块输出结果：

模块 1：总结文档第一部分（关于市场规模），不超过 150 字；

模块 2：提取文档第二部分（关于竞争对手）的 3 个核心数据；

模块 3：针对文档第三部分（关于建议），补充 1 个实施步骤。”

3.2.2 效果分析

• 无模块划分：大模型可能将三部分内容混在一起总结，市场规模和竞争对手信息交叉，无法清晰区分；

• 有模块划分：大模型会按 “模块 1、模块 2、模块 3” 分别输出结果，每个模块的信息独立、完整，无交叉混淆。

3.3 技巧三：控制 “多轮对话节奏”，每轮补充一个信息点

中上下文支持多轮对话，但每轮对话不要补充过多信息，建议每轮只补充一个信息点（如 “补充需求细节”“修改某个模块内容”），避免单次补充信息过多，导致大模型注意力分散。

3.3.1 多轮对话示例（以 “生成产品介绍文案” 为例）

• 第一轮提示词（核心需求）：“生成无线蓝牙耳机的产品介绍文案，不超过 300 字，突出‘音质清晰’特点。”；

• 大模型响应：“这款无线蓝牙耳机采用高清解码技术，音质清晰通透，无论是听音乐还是打电话，都能还原真实音效。机身轻盈，佩戴舒适，长时间使用也无压迫感。支持蓝牙 5.3 连接，传输稳定，无延迟，满足日常使用需求。”；

• 第二轮提示词（补充一个信息点）：“在文案中补充‘续航长达 24 小时’的特点，总字数不超过 350 字。”；

• 大模型响应：“这款无线蓝牙耳机采用高清解码技术，音质清晰通透，无论是听音乐还是打电话，都能还原真实音效。机身轻盈，佩戴舒适，长时间使用也无压迫感。支持蓝牙 5.3 连接，传输稳定，无延迟。更有 24 小时超长续航，充电 10 分钟可使用 2 小时，满足全天使用需求。”。

3.3.2 效果分析

• 若一次性补充多个信息点（如 “补充续航 + 价格 + 颜色”）：大模型可能只补充部分信息，或文案结构混乱；

• 每轮补充一个信息点：大模型能聚焦当前补充需求，准确修改文案，且保持结构清晰，后续可继续补充其他信息点。

3.4 中上下文提示词实战案例（3 个常见场景）

3.4.1 场景一：多轮问题解答（技术问题深入）

• 第一轮提示词：“用 100 字解释 Python 中的‘类’是什么，适合新手理解。”；

• 大模型响应：“Python 中的‘类’像一个模板，用来创建具有相同属性和功能的对象。比如‘动物’可以是一个类，它有‘名字’‘年龄’这些属性，还有‘吃饭’‘睡觉’这些功能。通过‘类’，我们能快速创建多个相似的对象，减少重复代码。”；

• 第二轮提示词：“举一个创建‘动物’类并实例化的 Python 代码例子，代码不超过 20 行。”；

• 大模型响应：

# 定义“动物”类

class Animal:

# 初始化属性

def __init__(self, name, age):

self.name = name

self.age = age

# 定义“吃饭”方法

def eat(self):

print(f"{self.name}在吃饭")

# 定义“睡觉”方法

def sleep(self):

print(f"{self.name}在睡觉")

# 实例化“动物”类（创建具体对象）

dog = Animal("小狗", 2)

cat = Animal("小猫", 1)

# 调用对象的方法

dog.eat()

cat.sleep()

3.4.2 场景二：中等长度文案生成（产品介绍）

• 提示词需求：生成 “智能手环” 的产品介绍文案，包含核心功能、目标人群，字数控制在 400 字左右；

• 优化后提示词：“按以下模块生成智能手环产品介绍文案，总字数 400 字左右：

模块 1：核心功能（心率监测、睡眠分析、运动模式），150 字左右；

模块 2：目标人群（上班族、健身爱好者），100 字左右；

模块 3：使用场景（日常通勤、健身运动、睡眠时），150 字左右。”；

• 大模型响应：

“【核心功能】这款智能手环搭载高精度传感器，可实时监测心率，当心率异常时会及时震动提醒，守护心血管健康；同时能深度分析睡眠结构，区分深睡、浅睡、快速眼动睡眠阶段，生成睡眠报告，帮助调整作息；内置 10 种运动模式（跑步、骑行、游泳等），可精准记录运动数据（步数、卡路里消耗、运动时长），满足运动监测需求。

【目标人群】非常适合上班族使用，日常可监测久坐状态，定时提醒起身活动，缓解久坐疲劳；也适配健身爱好者，无论是户外跑步还是室内健身，都能提供专业数据支持，帮助优化运动计划，提升健身效果。

【使用场景】日常通勤时，佩戴手环可快速查看来电、短信提醒，无需频繁拿出手机；健身运动时，防水设计（50 米防水）支持游泳佩戴，数据实时同步到手机 APP，方便后续分析；夜间睡眠时，轻量化机身佩戴无压迫感，精准监测睡眠数据，助力养成良好睡眠习惯。”

3.4.3 场景三：短文档总结（2000 字行业报告）

• 提示词需求：总结 “2024 年中国新能源汽车行业报告”（2000 字），包含市场规模、增长原因、未来趋势；

• 优化后提示词：“总结 2024 年中国新能源汽车行业报告，按以下模块输出，每个模块不超过 200 字：

模块 1：2024 年市场规模（含销量、市场占比数据）；

模块 2：行业增长的 3 个核心原因；

模块 3：未来 1 - 2 年的 2 个发展趋势。”；

• 大模型响应：

“【模块 1：市场规模】2024 年中国新能源汽车销量达 1200 万辆，同比增长 30%；市场占比提升至 45%，较 2023 年提高 8 个百分点，其中纯电动汽车销量占比 60%，插电式混合动力汽车销量占比 40%，整体市场呈快速扩张态势。

【模块 2：增长原因】1. 政策支持：多地延续新能源汽车购置补贴，完善充电基础设施建设，降低使用成本；2. 技术进步：电池能量密度提升，续航里程普遍突破 600 公里，缓解里程焦虑；3. 消费观念转变：消费者环保意识增强，新能源汽车智能化配置（自动驾驶辅助、智能座舱）更受青睐。

【模块 3：未来趋势】1. 智能化竞争加剧：车企将加大自动驾驶、智能交互技术研发，高阶自动驾驶车型有望快速普及；2. 产业链整合加速：电池、芯片等核心零部件企业与车企深度合作，推动成本下降，进一步提升产品性价比。”

4 长上下文（≥4000 tokens）的提示词调整技巧

长上下文的核心优势是 “能处理复杂、大量信息”，但局限是 “处理速度慢、注意力易分散”。调整提示词时，要抓住 “明确优先级、拆分任务、聚焦重点” 三个关键点，引导大模型在海量信息中精准定位核心内容，避免无效输出。

4.1 技巧一：标注 “信息优先级”，引导大模型聚焦关键内容

长上下文处理的信息量大，若不明确优先级，大模型可能平均分配注意力，导致关键信息被忽略。提示词中要明确标注 “高优先级”“中优先级”“低优先级”，让大模型优先处理高优先级内容。

4.1.1 优先级标注示例（以 “处理 5000 字论文” 为例）

• 提示词：“分析以下 5000 字的‘人工智能在医疗领域的应用’论文，按优先级处理：

高优先级：提取论文的核心研究结论（不超过 300 字）、提出的创新方法（不超过 200 字）；

中优先级：总结论文的实验数据（含实验对象、结果指标，不超过 200 字）；

低优先级：简要说明论文的文献综述部分（不超过 100 字，无需展开细节）。”

4.1.2 效果分析

• 无优先级标注：大模型可能花大量篇幅描述文献综述（低价值内容），核心研究结论和创新方法反而描述简略；

• 有优先级标注：大模型会优先详细输出高优先级的 “核心结论” 和 “创新方法”，中优先级的 “实验数据” 简要说明，低优先级的 “文献综述” 一笔带过，符合用户核心需求。

4.2 技巧二：“拆分复杂任务”，将长任务拆分为多个子任务

长上下文处理的任务通常较复杂（如 “分析 10 篇文章 + 对比差异 + 生成报告”），若让大模型一次性完成，容易出现逻辑混乱、遗漏信息的问题。提示词中要将复杂任务拆分为多个独立子任务，让大模型按子任务顺序逐步处理。

4.2.1 任务拆分示例（以 “处理 10 篇行业分析文章” 为例）

• 提示词：“处理以下 10 篇（每篇 500 字）的‘中国短视频行业’分析文章，按以下子任务分步完成：

子任务 1：为每篇文章提取 1 个核心观点（每篇不超过 50 字，标注文章序号 1 - 10）；

子任务 2：对比 10 篇文章的核心观点，找出 3 个共同观点（不超过 150 字）；

子任务 3：基于共同观点，生成 1 份 200 字的行业趋势总结报告。”

4.2.2 效果分析

• 未拆分任务：大模型可能将 “提取观点”“对比差异”“生成报告” 混在一起，观点标注混乱，对比不清晰；

• 拆分任务：大模型会按 “子任务 1→子任务 2→子任务 3” 的顺序处理，先清晰提取每篇文章观点，再有序对比，最后生成逻辑连贯的报告，避免混乱。

4.3 技巧三：“锚定关键信息位置”，帮助大模型快速定位

长文档中关键信息可能分布在不同位置（如 “结论在最后 3 段”“实验数据在第 5 - 8 段”），提示词中明确标注关键信息的位置，能帮助大模型快速定位，减少在无关内容上的注意力消耗。

4.3.1 位置标注示例（以 “处理 8000 字项目计划书” 为例）

• 提示词：“提取以下 8000 字项目计划书的关键信息，关键信息位置标注如下：

1. 1. 项目预算：位于计划书第 10 - 12 页（约 1000 字内容），提取总预算金额、主要支出科目（不超过 150 字）；

1. 1. 执行时间表：位于计划书第 15 - 16 页（约 500 字内容），提取关键时间节点（启动时间、中期验收时间、完成时间，不超过 100 字）；

1. 1. 风险评估：位于计划书第 20 - 22 页（约 800 字内容），提取 3 个主要风险及应对措施（不超过 200 字）。”

4.3.2 效果分析

• 无位置标注：大模型需要逐页扫描 8000 字文档，寻找关键信息，耗时久且可能遗漏；

• 有位置标注：大模型直接聚焦 “第 10 - 12 页”“第 15 - 16 页” 等关键位置，快速提取信息，处理效率提升 50% 以上，且准确性更高。

4.4 技巧四：“设置输出约束”，避免内容过度扩展

长上下文场景下，大模型容易在某个细节上过度扩展（如详细描述某个实验步骤、反复解释某个概念），导致输出冗长。提示词中要设置 “输出长度、内容范围” 等约束，控制每个部分的输出规模。

4.4.1 输出约束示例（以 “生成 1000 字以上活动策划方案” 为例）

• 提示词：“生成‘校园读书节’活动策划方案（总字数 1500 字左右），各部分输出约束如下：

1. 1. 活动主题：1 句话（不超过 20 字）；

1. 1. 活动目的：2 - 3 点（每点不超过 50 字，总字数 100 字左右）；

1. 1. 活动流程：分 5 个环节，每个环节不超过 150 字（总字数 600 字左右）；

1. 1. 预算安排：列出 3 个主要支出项（每项含金额、用途，不超过 100 字，总字数 200 字左右）；

1. 1. 宣传方案：2 种宣传方式（每种不超过 150 字，总字数 200 字左右）。”

4.4.2 效果分析

• 无输出约束：大模型可能在 “活动流程” 部分过度扩展，某个环节写 300 字以上，导致其他部分（如预算、宣传）篇幅被压缩，方案结构失衡；

• 有输出约束：大模型会按各部分字数限制生成内容，方案结构均衡，总字数符合要求，无需后续删减或补充。

4.5 长上下文提示词实战案例（3 个常见场景）

4.5.1 场景一：长文档分析（5000 字论文解读）

• 提示词需求：解读 “机器学习在图像识别中的应用” 5000 字论文，提取核心结论、创新方法、实验结果；

• 优化后提示词：“解读以下 5000 字论文，按优先级和位置标注提取信息：

高优先级（关键位置：论文第 6 - 8 章，约 1500 字）：

1. 1. 核心研究结论：不超过 300 字，说明论文验证的核心观点；

1. 1. 创新方法：不超过 200 字，说明与传统方法的差异；

中优先级（关键位置：论文第 4 - 5 章，约 1000 字）：

1. 1. 实验结果：不超过 200 字，含实验数据集（名称、规模）、准确率指标；

低优先级（关键位置：论文第 2 - 3 章，约 1000 字）：

1. 1. 文献综述总结：不超过 100 字，简要说明领域研究现状。”；

• 大模型响应：

“【高优先级 - 核心研究结论】论文验证了‘基于注意力机制的卷积神经网络’在图像识别中的有效性，在复杂背景图像（如街景、人群）识别任务中，准确率较传统模型提升 12%，且模型训练时间缩短 20%，证明该模型在精度和效率上均有优势，可适用于自动驾驶、安防监控等实际场景。

【高优先级 - 创新方法】与传统卷积神经网络相比，该模型在特征提取阶段加入‘多尺度注意力模块’，能自动聚焦图像中的关键区域（如目标物体轮廓），减少背景噪声干扰；同时采用‘动态权重更新策略’，在训练过程中自适应调整各层参数，提升模型泛化能力。

【中优先级 - 实验结果】实验采用公开数据集 COCO（含 12 万张标注图像，涵盖 80 个类别）和自建数据集（含 5 万张复杂背景图像）；在 COCO 数据集上准确率达 92%，在自建数据集上准确率达 88%，均高于同期其他模型（平均准确率 85%）。

【低优先级 - 文献综述总结】现有图像识别模型在简单背景下准确率较高，但复杂背景下易受干扰，且训练耗时较长，亟需兼顾精度与效率的新模型。”

4.5.2 场景二：多轮复杂任务（10 篇文章对比分析）

• 提示词需求：处理 10 篇 “中国直播电商行业” 分析文章（每篇 500 字），提取观点、对比差异、生成报告；

• 优化后提示词：“处理以下 10 篇直播电商行业分析文章，按 3 个子任务分步完成：

子任务 1（每篇文章）：提取 1 个核心观点，标注文章序号（1 - 10），每篇观点不超过 50 字；

子任务 2（对比分析）：从 10 个核心观点中，找出 2 个共识观点、1 个争议观点（争议观点需说明不同文章的分歧点），总字数不超过 200 字；

子任务 3（生成报告）：基于共识和争议观点，生成 250 字左右的行业发展建议报告，分 2 点建议。”；

• 大模型响应：

“【子任务 1 - 各文章核心观点】

1. 文章 1：2024 年直播电商市场规模将突破 5 万亿元，同比增长 25%；

1. 文章 2：直播电商用户更偏好‘品牌自播’，占比超 60%，远超达人直播；

1. 文章 3：2024 年直播电商市场规模预计达 5.2 万亿元，增长动力来自下沉市场；

1. 文章 4：直播电商行业监管趋严，虚假宣传、数据造假将受重点打击；

1. 文章 5：用户对直播电商的‘售后服务’满意度低，仅 40%，需重点提升；

1. 文章 6：品牌自播能降低佣金成本，未来将成为主流模式，占比超 70%；

1. 文章 7：下沉市场用户增速快，贡献 30% 的市场增量，是核心增长极；

1. 文章 8：直播电商将向‘垂类化’发展，美妆、食品等垂类增速领先；

1. 文章 9：2024 年市场规模约 4.8 万亿元，增长受消费信心影响略有放缓；

1. 文章 10：达人直播仍有优势，头部达人带货转化率超品牌自播 20%。

【子任务 2 - 共识与争议观点】

共识观点 1：2024 年直播电商市场规模将突破 4.8 万亿元，下沉市场是重要增长动力；

共识观点 2：品牌自播占比提升，成为行业重要发展方向；

争议观点：达人直播价值存在分歧，文章 2、6 认为品牌自播将主导，文章 10 认为头部达人转化率更高，仍有竞争优势。

【子任务 3 - 行业发展建议报告】

1. 深耕下沉市场：针对下沉市场用户偏好，推出高性价比产品，完善物流配送体系，进一步释放增量潜力；同时加强本地化运营，结合区域特色开展直播活动，提升用户粘性。

1. 平衡品牌自播与达人直播：品牌可搭建‘品牌自播 + 头部达人合作’双轨模式，品牌自播负责日常销售、用户沉淀，头部达人负责新品推广、流量引爆；同时加强达人筛选与管理，避免数据造假、虚假宣传问题，提升行业口碑。”

4.5.3 场景三：大型项目方案设计（1500 字活动策划）

• 提示词需求：设计 “公司年度团建活动” 策划方案，包含主题、流程、预算、宣传；

• 优化后提示词：“设计公司年度团建活动策划方案（总字数 1500 字左右），各部分输出约束如下：

1. 1. 活动主题：1 句话（不超过 20 字），体现‘团队协作、放松减压’；

1. 1. 活动目的：3 点（每点不超过 60 字，总字数 150 字左右）；

1. 1. 活动信息：时间（1 天，明确日期范围）、地点（周边景区）、参与人员（公司全体 100 人），不超过 100 字；

1. 1. 活动流程：分 4 个环节（上午 2 个、下午 2 个），每个环节含‘时间、内容、目的’，每环节不超过 200 字（总字数 600 字左右）；

1. 1. 预算安排：总预算 5 万元，列出 4 个主要支出项（项目、金额、用途），每项不超过 100 字（总字数 300 字左右）；

1. 1. 宣传方案：2 种内部宣传方式（提前 1 周宣传），每种不超过 150 字（总字数 250 字左右）。”；

• 大模型响应：

“# 公司年度团建活动策划方案

1. 活动主题

‘凝心聚力，乐享时光 ——2024 年度团队协作团建’

2. 活动目的

1. 增强团队凝聚力：通过协作类游戏，促进员工间交流，打破部门壁垒，提升团队协作意识；

1. 缓解工作压力：远离城市喧嚣，在自然环境中放松身心，调节工作状态，提升后续工作效率；

1. 传递公司文化：通过活动中的分享环节，强化‘团结、拼搏、共赢’的公司价值观，增强员工归属感。

3. 活动信息

时间：2024 年 10 月 26 日（周六，1 天）；地点：市郊青山湖景区（距公司 1.5 小时车程）；参与人员：公司全体 100 名员工，按部门分为 10 组，每组 10 人。

4. 活动流程

4.1 上午环节 1：集合出发与破冰（08:00-10:00）

• 时间：08:00 公司楼下集合，08:30 准时出发，10:00 到达景区；

• 内容：出发前每组选 1 名组长，负责组织本组活动；车上开展 “名字接龙” 破冰游戏，每人介绍自己及部门，快速熟悉彼此；

• 目的：避免路途枯燥，通过简单游戏打破陌生感，为后续协作活动铺垫。

4.2 上午环节 2：团队协作挑战赛（10:30-12:00）

• 时间：10:30-12:00（含 10 分钟休息）；

• 内容：开展 “拼图接力”“共同建塔” 2 个协作项目，“拼图接力” 需每组分工传递拼图碎片，共同完成公司 logo 拼图；“共同建塔” 需用吸管和胶带搭建 1.5 米高的塔，要求稳固且美观；

• 目的：通过协作项目培养团队分工、沟通能力，强化 “分工合作才能高效完成任务” 的意识。

4.3 下午环节 1：午餐与自由活动（12:30-14:30）

• 时间：12:30-13:30 午餐（景区餐厅，10 人 / 桌，荤素搭配）；13:30-14:30 自由活动；

• 内容：自由活动可选择湖边散步、拍照打卡、桌游互动（景区提供桌游道具）；

• 目的：让员工充分休息，自由交流，进一步放松身心。

4.4 下午环节 2：分享总结与返程（15:00-17:30）

• 时间：15:00-16:00 分享总结，16:30 准时返程，17:30 到达公司；

• 内容：每组派 1 名代表分享活动感受，说说 “最印象深刻的协作瞬间”；主持人总结活动亮点，为表现优秀的小组颁发 “最佳协作奖”（定制奖杯 + 小礼品）；

• 目的：通过分享强化活动收获，传递团队协作的重要性，让员工带着积极心态回归工作。

5. 预算安排

5.1 交通费用：1.2 万元

• 金额：1.2 万元（1200 元 / 辆 ×10 辆）；

• 用途：租赁 10 辆 33 座大巴车，负责员工往返接送，含司机服务费、油费、过路费。

5.2 餐饮费用：1.5 万元

• 金额：1.5 万元（150 元 / 人 ×100 人）；

• 用途：包含 1 次午餐（120 元 / 人）和 1 次下午茶（30 元 / 人，含水果、糕点、饮料），保障员工饮食需求。

5.3 活动道具与奖品费用：0.8 万元

• 金额：0.8 万元；

• 用途：购买拼图、吸管、胶带等协作游戏道具（0.3 万元），定制 “最佳协作奖” 奖杯（0.2 万元），准备员工小礼品（定制笔记本 + 公司 logo 钥匙扣，0.3 万元）。

5.4 景区场地与其他费用：1.5 万元

• 金额：1.5 万元；

• 用途：租赁景区活动场地（0.8 万元），购买活动保险（0.2 万元，10 元 / 人 ×100 人），预留应急备用金（0.5 万元，应对突发情况）。

6. 宣传方案

6.1 内部邮件宣传（提前 1 周，10 月 19 日发送）

• 内容：邮件主题为 “【重要通知】2024 年度公司团建活动安排”，正文包含活动主题、时间、地点、目的及报名方式（按部门统计参与人数，10 月 22 日前反馈）；附件添加景区风景图、活动流程表，让员工直观了解活动；

• 目的：正式通知全体员工，明确活动基本信息，收集参与人数，便于后续筹备。

6.2 公司内网公告与海报宣传（提前 1 周，10 月 19 日同步更新）

• 内容：内网公告栏发布与邮件一致的活动信息，同时在公司大厅、电梯口张贴彩色海报（海报突出 “团队协作、放松减压” 主题，搭配活动流程简图和景区照片）；行政人员在部门微信群提醒员工查看；

• 目的：通过多渠道宣传，确保每位员工知晓活动信息，营造积极的活动氛围，提升参与积极性。”

5 不同上下文长度提示词的对比总结（3 个核心差异）

通过前面的技巧和案例，我们能清晰看到短、中、长三种上下文长度的提示词在 “设计重点”“输出效果”“适用场景” 上有明显差异，下面进行对比总结，帮助大家快速选择合适的调整策略。

5.1 设计重点差异

上下文长度	设计重点	关键技巧
短上下文（≤1000 tokens）	简洁聚焦，去除冗余	1. 只留核心需求，去掉无关铺垫；2. 明确输出格式，避免二次调整；3. 单轮一个需求
中上下文（1000-4000 tokens）	逻辑清晰，划分模块	1. 按逻辑顺序组织提示词；2. 划分信息模块，明确边界；3. 多轮对话每轮补充一个信息点
长上下文（≥4000 tokens）	聚焦重点，控制规模	1. 标注信息优先级；2. 拆分复杂任务为子任务；3. 锚定关键信息位置；4. 设置输出约束

5.2 输出效果差异

上下文长度	输出速度	信息完整性	准确性
短上下文（≤1000 tokens）	快（1-3 秒）	低（仅覆盖单需求）	高（注意力集中，不易偏差）
中上下文（1000-4000 tokens）	中（3-10 秒）	中（覆盖多需求 / 多模块）	中（需明确逻辑，否则易混乱）
长上下文（≥4000 tokens）	慢（10-30 秒）	高（覆盖复杂 / 大量信息）	低（注意力易分散，需引导聚焦）

5.3 适用场景差异

上下文长度	适用需求类型	典型场景示例
短上下文（≤1000 tokens）	简单、即时、单需求	1. 基础概念解释（如 “什么是 Python 字典”）；2. 短代码片段生成（如 “10 行内循环代码”）；3. 短文案（如 “10 字产品标题”）
中上下文（1000-4000 tokens）	中等复杂度、多需求 / 多轮	1. 多轮技术问答（如 “先解释原理，再举例代码”）；2. 中等文案（如 “400 字产品介绍”）；3. 短文档总结（如 “2000 字报告总结”）
长上下文（≥4000 tokens）	复杂、大量信息、多步骤	1. 长文档分析（如 “5000 字论文解读”）；2. 多文档对比（如 “10 篇文章观点对比”）；3. 大型方案设计（如 “1500 字团建策划”）

6 提示词调整的常见问题解答（6 个高频问题）

在不同上下文长度下调整提示词时，大家可能会遇到 “大模型不按约束输出”“长上下文处理超时” 等问题。下面针对 6 个高频问题进行解答，帮助大家快速排查并解决。

6.1 问题一：短上下文提示词明确了输出格式，大模型还是不按格式生成怎么办？

这种情况通常是因为格式要求表述不够具体，或提示词中存在歧义。

解决方法：

1. 用更具体的格式示例，比如要求 “用分号分隔结果”，可补充 “示例：结果 1；结果 2；结果 3”；

1. 在提示词末尾添加 “严格按格式输出，不符合格式则重新生成” 的强约束；

1. 简化格式要求，避免复杂格式（如 “分点 + 编号 + 加粗”），短上下文适合简单格式（如 “分点输出”）。

6.2 问题二：中上下文多轮对话时，大模型忘记之前的对话内容，怎么办？

中上下文的历史对话会占用上下文空间，若对话轮次过多（如超过 5 轮），早期内容可能被 “遗忘”。

解决方法：

1. 每轮对话开头简要回顾核心信息，比如第二轮提示词开头加 “基于之前的‘Python 类解释’，现在需要举一个实例代码”；

1. 控制对话轮次，中上下文建议不超过 5 轮，若需更多轮次，可将前序关键信息汇总到当前提示词中；

1. 使用 “总结式提示词”，每 3 轮对话后让大模型总结 “已完成内容 + 待完成内容”，强化记忆。

6.3 问题三：长上下文提示词拆分了子任务，大模型还是跳过部分子任务，怎么办？

可能是子任务划分不够清晰，或子任务之间存在逻辑关联，大模型无法独立区分。

解决方法：

1. 给每个子任务添加 “编号 + 明确边界”，比如 “子任务 1：仅提取观点，不做其他处理，输出格式为‘序号 + 观点’；子任务 2：仅对比观点，不涉及其他内容”；

1. 分 “多轮” 处理子任务，第一轮只让大模型完成子任务 1，确认输出正确后，第二轮再让其完成子任务 2；

1. 子任务中添加 “输出检查点”，比如 “完成子任务 1 后，先输出‘子任务 1 完成’，再开始子任务 2”。

6.4 问题四：长上下文处理时，大模型提示 “上下文长度不足” 或 “处理超时”，怎么办？

这是因为输入的信息（如长文档 + 提示词）超过了大模型的上下文长度上限，或处理内容过多导致超时。

解决方法：

1. 精简输入信息，比如长文档只保留 “关键章节”（如论文只输入 “摘要 + 结论 + 实验数据”），去除无关内容（如文献综述细节）；

1. 拆分输入内容，比如将 10 篇文章拆分为 “5 篇 + 5 篇”，分两次处理，再将两次结果汇总；

1. 降低处理复杂度，比如长文档分析从 “提取 5 个信息点” 改为 “提取 3 个核心信息点”，减少大模型处理量。

6.5 问题五：中上下文划分了信息模块，大模型还是将不同模块内容混在一起，怎么办？

可能是模块边界不够清晰，或模块之间存在内容交叉。

解决方法：

1. 给每个模块添加 “明确的标题和输出要求”，比如 “模块 1：市场规模（仅输出数据，不包含原因分析）；模块 2：增长原因（仅输出原因，不包含数据）”；

1. 模块之间添加 “分隔符”，比如提示词中用 “--- 模块 1 结束 ---”“--- 模块 2 开始 ---” 明确区分；

1. 避免模块内容交叉，确保每个模块的信息独立，比如 “市场规模” 只包含销量、占比，“增长原因” 只包含政策、技术等，不重叠。

6.6 问题六：不同大模型的上下文长度上限不同，提示词需要重新调整吗？

需要。不同大模型的上下文长度上限差异较大（如 ChatGPT 3.5 为 4096 tokens，ChatGPT 4 为 8192/32768 tokens），提示词需根据实际上限调整。

解决方法：

1. 先确认所用大模型的上下文长度上限，比如在大模型官网或帮助文档中查询；

1. 若上限较低（如 4096 tokens），长文档需大幅精简，提示词减少子任务数量；

1. 若上限较高（如 32768 tokens），可适当增加信息模块或子任务，但仍需遵循 “明确优先级、聚焦重点” 的原则，避免信息冗余。

7 提示词调整的辅助工具推荐（3 个实用工具）

除了手动调整提示词，一些工具能帮助大家更高效地适配不同上下文长度，尤其是在长文档处理、格式约束等场景下，可大幅减少工作量。

7.1 工具一：Context Length Checker（上下文长度检测工具）

7.1.1 核心功能

检测输入内容（提示词 + 历史对话 + 文档）的 token 数量，判断是否超过所用大模型的上下文长度上限，避免因长度超限导致处理失败。

7.1.2 使用方式

1. 访问在线工具网站（如 “GPT Token Counter”）；

1. 将提示词、历史对话、文档内容复制粘贴到输入框；

1. 选择所用大模型（如 “ChatGPT 3.5”“ChatGPT 4”），工具会自动计算 token 数量，并提示 “是否超限”；

1. 若超限，工具会建议 “精简文档内容”“拆分输入” 等调整方案。

7.1.3 优势

操作简单，无需安装，支持多模型 token 计算，适合在输入长内容前快速检测长度，避免无效操作。

7.2 工具二：PromptBase（提示词模板库）

7.2.1 核心功能

提供按 “上下文长度” 分类的提示词模板，涵盖短、中、长三种场景，用户可直接修改模板中的变量（如 “[核心需求]”“[输出长度]”）使用。

7.2.2 使用方式

1. 访问 PromptBase 官网，搜索关键词 “short context”（短上下文）、“medium context”（中上下文）、“long context”（长上下文）；

1. 选择适合场景的模板，比如 “长上下文论文分析模板”“中上下文多轮问答模板”；

1. 替换模板中的变量，比如 “[论文主题]” 替换为 “机器学习在医疗领域的应用”，“[提取信息点]” 替换为 “核心结论、实验数据”。

7.2.3 优势

模板经过大量测试，适配不同上下文长度的设计重点，能快速生成符合要求的提示词，适合新手或时间紧张的用户。

7.3 工具三：Notion AI（文档处理与提示词辅助工具）

7.3.1 核心功能

支持长文档导入（如 PDF、Word），可自动拆分文档为 “关键章节”，并根据文档内容生成适配长上下文的提示词，包含 “优先级标注”“子任务拆分” 等元素。

7.3.2 使用方式

1. 在 Notion 中创建新页面，导入需要处理的长文档（如 5000 字论文）；

1. 点击页面中的 “Notion AI” 按钮，选择 “生成提示词”→“长文档分析”；

1. 工具会自动识别文档结构，生成提示词，比如 “分析以下论文，高优先级：提取核心结论（第 6-8 章）；中优先级：总结实验数据（第 4-5 章）”；

1. 用户可修改提示词中的优先级、章节范围，然后复制到大模型中使用。

7.3.3 优势

能结合文档内容智能生成提示词，减少手动拆分文档、标注位置的工作量，尤其适合长文档处理场景。

8 提示词调整实战练习（3 个场景任务）

理论学习后，实战练习能帮助大家更好地掌握不同上下文长度的提示词调整技巧。下面设计 3 个场景任务，分别对应短、中、长三种上下文，大家可按 “分析需求→设计提示词→测试大模型响应” 的流程完成，检验学习效果。

8.1 任务一：短上下文（≤1000 tokens）—— 生成基础代码片段

8.1.1 任务要求

• 核心需求：生成 “计算两个数的最大公约数” 的 Python 代码；

• 输出约束：代码不超过 15 行，包含简单注释，用 “欧几里得算法” 实现；

• 提示词要求：简洁聚焦，明确核心需求和输出约束，无无关铺垫。

8.1.2 参考提示词

“生成 Python 代码，用欧几里得算法计算两个数的最大公约数，代码不超过 15 行，含 2-3 句关键步骤注释。”

8.1.3 预期大模型响应

# 欧几里得算法：用较大数除以较小数，取余数重复计算直至余数为0

def gcd(a, b):

# 确保a大于等于b，若不是则交换

if a < b:

a, b = b, a

# 循环计算余数，直至余数为0

while b != 0:

a, b = b, a % b

return a

# 示例调用

num1 = 24

num2 = 18

print(f"{num1}和{num2}的最大公约数是：{gcd(num1, num2)}")

8.1.4 验证标准

• 代码行数≤15 行，包含 “欧几里得算法说明”“交换数逻辑”“循环计算” 的注释；

• 代码能正确运行，示例调用输出 “24 和 18 的最大公约数是：6”；

• 无多余功能（如输入校验、复杂异常处理），符合短上下文 “简洁聚焦” 要求。

8.2 任务二：中上下文（1000-4000 tokens）—— 多轮产品文案优化

8.2.1 任务要求

• 核心需求：先生成 “便携式充电宝” 的 150 字产品介绍文案（突出 “轻薄、快充”），再根据文案补充 “3 个核心卖点的详细说明”（每点 50 字左右）；

• 提示词要求：分两轮设计，第一轮明确文案核心特点和字数，第二轮基于首轮响应补充卖点说明，每轮聚焦一个需求。

8.2.2 参考提示词（两轮）

• 第一轮提示词：“生成便携式充电宝的产品介绍文案，150 字左右，突出‘轻薄（重量≤200g）、快充（30 分钟充至 60%）’特点，语言简洁易懂。”；

• 第二轮提示词：“基于上面生成的文案，补充 3 个核心卖点的详细说明，每点 50 字左右，分别对应‘轻薄设计’‘快充技术’‘安全防护’（需包含在说明中）。”

8.2.3 预期大模型响应（两轮）

• 第一轮响应：“这款便携式充电宝专为出行设计，重量仅 180g，厚度 15mm，可轻松放入口袋或小包，携带无负担。支持 20W 快充技术，30 分钟能为手机充至 60% 电量，满足应急需求。内置高密度电芯，容量 10000mAh，可给手机充电 2-3 次，兼顾便携与续航。”；

• 第二轮响应：“1. 轻薄设计：采用航空级铝合金外壳，重量 180g、厚度 15mm，比普通充电宝轻 30%，出行时放口袋不压身，适合通勤、旅行使用；2. 快充技术：搭载 20W PD 快充协议，兼容苹果、安卓主流机型，30 分钟充至 60%，比普通 5W 充电快 4 倍，解决应急充电慢问题；3. 安全防护：内置过充、过放、短路保护芯片，充电时温度控制在 35℃以内，避免过热风险，使用更安全。”

8.2.4 验证标准

• 第一轮文案符合 “150 字左右”“突出轻薄、快充” 要求，无无关信息；

• 第二轮卖点说明基于首轮文案，每点 50 字左右，覆盖 “轻薄、快充、安全”，逻辑连贯，无信息冲突；

• 两轮对话衔接自然，大模型未遗忘首轮文案内容，符合中上下文 “多轮聚焦” 要求。

8.3 任务三：长上下文（≥4000 tokens）—— 长文档核心信息提取

8.3.1 任务要求

• 核心需求：处理 “2024 年中国智能手机行业发展报告”（假设 5000 字，包含 “市场规模、品牌竞争、技术趋势、用户偏好”4 个章节），提取关键信息；

• 提示词要求：标注信息优先级和章节位置，拆分 3 个子任务（提取核心数据、总结竞争格局、梳理技术趋势），设置输出长度约束。

8.3.2 参考提示词

“处理 5000 字的《2024 年中国智能手机行业发展报告》，按以下要求分步提取信息：

子任务 1（高优先级，章节 1：市场规模）：提取 2024 年行业总销量、同比增长率、均价 3 个核心数据，输出不超过 100 字；

子任务 2（中优先级，章节 2：品牌竞争）：总结 TOP3 品牌（按销量）的市场占比及核心优势，输出不超过 150 字；

子任务 3（中优先级，章节 3：技术趋势）：梳理 2024 年 3 个核心技术趋势（如屏幕、电池、影像），每点不超过 80 字，总字数不超过 240 字；

（低优先级章节 4：用户偏好，无需提取）”

8.3.3 预期大模型响应

“【子任务 1：市场规模】2024 年中国智能手机总销量达 2.8 亿部，同比增长 5%，结束连续 2 年下滑；行业均价为 2800 元，同比提升 8%，中高端机型（3000 元以上）销量占比达 45%，推动均价上涨。

【子任务 2：品牌竞争】TOP3 品牌按销量排序为：1. 华为（市场占比 28%），核心优势是自研麒麟芯片 + 鸿蒙系统，高端机型（Mate 系列）销量同比增 40%；2. 苹果（25%），依赖 iPhone 16 系列创新设计，高端市场份额稳定；3. 小米（18%），性价比机型（Redmi 系列）销量领先，海外市场带动整体增长。

【子任务 3：技术趋势】1. 屏幕技术：柔性 OLED 屏占比超 60%，折叠屏机型价格下探至 4000 元档，出货量同比增 120%，成为新增长极；2. 电池技术：4500mAh 以上大容量电池成主流，80W 及以上快充机型占比达 55%，10 分钟充满电的机型开始普及；3. 影像技术：主摄 5000 万像素成标配，潜望式长焦镜头下探至 2000 元机型，AI 影像优化功能（如夜景增强、人像虚化）成为竞争重点。”

8.3.4 验证标准

• 子任务划分清晰，按 “高优先级→中优先级” 处理，未涉及低优先级内容；

• 每个子任务输出长度符合约束（子任务 1≤100 字，子任务 2≤150 字，子任务 3≤240 字）；

• 核心信息准确（数据、品牌、技术趋势无遗漏），符合长上下文 “聚焦重点、控制规模” 要求。

9 大模型上下文与提示词调整的未来趋势

随着大模型技术的快速发展，上下文长度的上限会不断提升，提示词调整的方式也会随之演变。了解未来趋势，能帮助大家提前适应新的使用场景，提升大模型使用效率。

9.1 趋势一：上下文长度上限持续突破，长文档处理更高效

目前主流大模型的上下文长度已从早期的 4096 tokens 提升至 32768 tokens（约 2.4 万字），未来 1-2 年可能突破 10 万 tokens（约 7.5 万字），甚至支持 “无限上下文”（通过技术优化实现对超长文档的流式处理）。

这意味着：

1. 长文档处理无需拆分：未来可直接导入 10 万字的书籍、报告，无需手动拆分章节，提示词只需明确 “提取核心观点”“生成总结” 等需求；

1. 多文档对比更便捷：可同时导入 5-10 篇长文档，提示词无需分轮处理，大模型能一次性完成 “观点对比、差异分析、汇总报告”；

1. 提示词简化：长上下文的 “优先级标注”“位置锚定” 等技巧可能不再必需，大模型能自动识别关键信息，提示词只需说明核心需求。

9.2 趋势二：大模型自动适配上下文长度，减少手动调整

未来的大模型会具备 “上下文感知能力”，能自动判断输入内容的长度，调整信息处理策略，无需用户手动设计适配不同长度的提示词。

比如：

1. 短上下文场景：用户输入 “解释什么是区块链”，大模型自动按 “3 句口语化、20 字以内” 的格式输出，无需用户添加格式约束；

1. 中上下文场景：用户输入 “先解释 Python 函数，再举 3 个例子”，大模型自动按 “原理→示例 1→示例 2→示例 3” 的逻辑顺序输出，无需用户标注步骤；

1. 长上下文场景：用户输入 “分析这份 5 万字行业报告”，大模型自动拆分 “市场规模、竞争格局、趋势预测” 等子任务，按优先级输出关键信息，无需用户拆分任务。

9.3 趋势三：提示词生成工具智能化，适配不同上下文

未来的提示词生成工具会更智能，能根据用户的 “核心需求” 和 “所用大模型的上下文上限”，自动生成适配的提示词，甚至无需用户手动输入需求。

比如：

1. 用户上传一份 5000 字论文，工具自动识别 “长文档分析” 需求，结合所用大模型的上下文上限（如 8192 tokens），生成包含 “优先级标注、子任务拆分” 的提示词；

1. 用户输入 “生成产品文案”，工具询问 “产品类型、目标人群、字数” 后，根据上下文长度（如中上下文），自动生成 “分模块、定格式” 的提示词；

1. 工具能学习用户的使用习惯，比如用户偏好 “简洁提示词”，工具生成的提示词会去除冗余表述；用户偏好 “详细约束”，工具会自动添加 “输出长度、格式” 等约束。

9.4 趋势四：多模态上下文融合，提示词调整扩展至跨类型内容

未来的大模型会支持 “文本 + 图片 + 音频 + 视频” 的多模态上下文处理，提示词调整不再局限于文本，还需适配图片描述、音频分析、视频脚本生成等场景。

比如：

1. 文本 + 图片上下文：用户上传一张 “产品设计图”+ 输入 “生成产品介绍文案”，提示词需调整为 “结合图片中的产品外观（如轻薄机身、圆形按键），生成 150 字文案，突出外观设计和功能”；

1. 文本 + 音频上下文：用户上传一段 “客户访谈音频”+ 输入 “提取核心需求”，提示词需调整为 “分析音频内容（约 10 分钟），提取 3 个客户核心需求，每点不超过 80 字，标注需求出现的时间节点”；

1. 多模态融合：用户上传 “产品视频 + 销售数据文档”+ 输入 “生成推广方案”，提示词需调整为 “结合视频中的产品功能、文档中的销售数据，生成 300 字推广方案，突出产品优势和市场潜力”。