提示词是什么为什么

网上充斥着各种类型的提示词模板，也有大量的文章在写提示词工程，那么提示词和提示词工程到底有什么区别呢？

一、提示词与提示词工程的起源与定义

提示词（Prompt）的概念最早伴随大语言模型（LLM）的兴起而普及。2020年后，随着GPT-3等模型的突破性进展，提示词工程（Prompt Engineering）逐渐成为一门系统性学科。特别是吴恩达在YouTube上分享的提示词工程一系列教学视频后，更把让提示词工程一次在AI专业领域被熟知。那么如何正确理解提示词和提示词工程这个概念呢？我们先从下面这张图来看：

首先，提示词是与生成式AI大模型进行交互的主要手段。

其次，提示词的内容包含来源，包括数据库信息、提示词的库、使用者自己输入的内容等；

最后，这些提示词的内容按照提示词的规范、一定的方法最终组合为一段提示词，提交给AI大模型。

因此，我们可以给提示词和提示词工程下一个概念就是：

 

1.1 概念解读

• 提示词：用户向AI模型输入的指令或问题，例如“写一篇关于碳中和的科普文章”。

提示词的作用:通过适当的提示词,我们可以引导模型生成预期的内容,从而使其在特定任务上表现更好。提示词可以是直接的提问、陈述、描述或是带有上下文的句子。

• 提示词工程：围绕提示词设计、优化和评估的系统化方法，包含结构设计、上下文管理、模型行为控制等。

提示词和提示词工程的区别就是：

提示词是单次交互的“指令（Instructions）”，而提示词工程是涵盖全流程的“方法论（Methodologies）”。

提示词工程需考虑模型特性（如推理能力、知识边界）、任务场景（如创作类vs分析类）和用户需求（如风格、格式）的协同优化。

比如：传统的模糊指令如“写首诗” → AI可能生成《量子力学的十四行抒情》，而结构化提示如“用李白风格写七夕情诗，每句含‘星河’意象” → 输出浪漫且符合预期的诗句。

提示词工程让普通用户无需懂代码，就能通过自然语言“编程”大模型，被称为“非程序员与大模型对话的API接口”。

系统提示词和用户提示词

系统提示词的原理：
我们知道AI大模型本身是没有记忆功能的，那为什么我们使用AI大模型对话时，他能够记住我们的上下文信息呢？

本质上来说：我们使用的对话界面是专门开发出的“AI大模型的对话应用”，这个应用本身使用了存储，来存储我们之前的对话和大模型的输出，你下次再对话式，AI大模型对话应用其实是把你之前的输入内容、输出内容连同你本次的内容一块给到大模型，重新输出的。所以，在AI大模型开发中，为了让AI大模型始终能够在一个特定领域内回答，我们就给AI大模型设定“系统提示词”，相当于每次对话AI大模型都会携带这个系统提示词与AI大模型进行对话。所以，我们可以给系统提示词和用户提示词进行一个定义：

• 系统提示词：用来定义大模型的角色、行为规范和回答的框架，是全局性的提示词，每次回话都会自动携带的。•  用户提示词：即用户输入给大模型的具体指令，用来表明用户希望它做什么。

1.2 为什么需要提示词？——大模型的“对话密码”

大型语言模型本质是概率生成器，其输出依赖输入的上下文（context）相关性。例如：输入“量子力学是什么？” → 模型根据概率分布生成基础解释。输入“用火锅店经营比喻量子纠缠” → 触发模型构建跨领域类比。提示词的核心价值降低模糊性：明确指令可缩小模型的“猜测空间”。例如“面向30岁职场女性的时间管理指南”比“写时间管理文章”更精准。激发模型潜力：通过结构化提示（如分步推理、角色代入）可解锁复杂任务处理能力。（案例：跨境电商文案优化中，提示词可嵌入SEO关键词并规避文化禁忌）

二、提示词如何构成？

提示词构成要素对于非工程师的项目，我们日常使用AI大模型时，我们一般仅需要按照prompt的基本构成要素，就可以完成我们90%以上的工作任务。一般来说，一个完整的Prompt应该包含清晰的指示、相关的上下文、有助于理解的例子、明确的输入以及期望的输出格式描述。

指示（Instructions） - 关键词：任务描述（“明确KPI”）这是提示词的灵魂，相当于给大模型下达“工作订单”。模糊指令如“写篇文章”会让大模型陷入迷茫，而精准任务描述能直接锁定输出方向。案例：“撰写一篇面向职场新人的时间管理指南，包含3个实用工具和真实案例”  

上下文（Context） - 关键词：背景信息（“装导航地图”）通过上下文背景信息能框定大模型的认知边界。当你说“分析销量”，而没有在上下文限制领域，大模型可能从宇宙大爆炸讲起。案例：“你是一家母婴电商的数据分析师，需对比2024年Q1-Q3纸尿裤品类在长三角地区的销售数据” 

 

例子（Examples） - 关键词：示范学习（“参考答案”）人类需要范文指导，大模型也需要案例锚定输出标准。案例：“请用小红书爆款笔记风格写防晒霜推荐，参考示例：  标题：今夏晒不黑的秘密被我挖到了！  正文：姐妹们！这个SPF50+的防晒霜居然能当素颜霜用...”  

输入（Input） - 关键词：数据输入（“加工原料”）大模型不是全知上帝，也有幻觉问题，经常性已读乱回。结构化输入数据能避免“凭空瞎编”。案例：“根据以下用户调研数据生成报告：  - 受访者：500名25-35岁一线城市白领  - 痛点TOP3：通勤时间长（68%）、会议低效（55%）、加班文化（49%）”  

输出（Output）- 关键词：结果格式（“设计图纸”）不规定输出形式，AI可能把周报写成《西游记》降妖报告。格式指令是交付质量的保险杠。案例：“用Markdown表格对比3款项目管理软件，包含价格、核心功能、适用团队规模三列”