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《扣子开发AI Agent智能体应用（人工智能技术丛书）》(宋立桓，王东健，陈铭毅，程东升)【摘要 书评 试读】- 京东图书

提示词（Prompt）是一种自然语言的指令，用于告诉大语言模型需要生成什么样的内容。它也被称为“魔咒”，不同的“魔咒”内容可以召唤出指定的“神奇魔法”。通俗地说，提示词主要用来指导大语言模型完成具体的任务。

一个精心设计的提示词，能够最大限度地发挥大语言模型的能力，使其生成高质量、符合预期的内容。反之，如果提示词不够清晰、具体，AI生成的结果可能偏离用户的初衷，甚至产生误导性或有害的内容。可以说，提示词在人工智能应用中扮演着至关重要的角色，其质量直接决定了AI输出内容的质量。

在搭建智能体的过程中，设置提示词是一个非常重要的步骤。你可以根据自己的业务需求，直接编写提示词，也可以选择使用现成的提示词模板。如果需要，还可以引用一些已有的提示词资源。此外，扣子平台支持通过AI自动生成提示词，这不仅可以节省时间，还能确保提示词更加精准。本章将介绍提示词的工作原理、分类、写作方法、编写技巧，以及在扣子平台设置提示词的实操方法。

6.1 提示词的工作原理

要理解提示词的工作原理，我们需要先了解一下当前主流的AI模型—大型语言模型的基本架构。以GPT系列模型为例，它们本质上是一个巨大的神经网络，通过在海量文本数据上的预训练，学习自然语言的统计规律和语义特征。

当我们给GPT模型输入一个提示词时，模型会将其编码为一个高维向量，然后基于这个向量在神经网络中进行前向传播，预测下一个最可能出现的词。通过这种自回归（Auto-regressive）的方式，GPT可以根据提示词生成连贯、通顺的文本。

举个例子，如果我们给GPT输入提示词Once upon a time，模型会根据在预训练阶段学到的英语语言模型，预测下一个词最有可能是there，然后预测下一个词，直到生成一个完整的故事。在这个过程中，提示词起到了为文本生成定下基调、指明方向的作用。

除了文本生成外，提示词还可以引导AI完成问答、摘要、翻译等任务。以问答为例，我们可以将问题作为提示词输入，AI会根据提示词中的关键信息，在其知识库中搜索答案，并生成自然语言形式的回复。

提示词通过给AI提供必要的背景信息和任务指令，引导其在海量知识中检索、组合、生成符合人类需求的内容。它是人类赋予AI明确目标和行为约束的重要工具。随着AI模型变得越来越强大，提示词的设计也变得越来越关键，它已经成为人工智能领域一门新兴的艺术—提示词工程（Prompt Engineering）。

一个优秀的提示词工程师，需要深入理解AI模型的工作原理，洞察用户的真实需求，并用巧妙的语言将二者连接起来。这不仅需要扎实的自然语言处理知识，还需要跨学科的思维和丰富的想象力。相信在未来，随着AI技术的进一步发展，提示词工程将成为一个充满机遇和挑战的热门领域。

6.2 提示词的分类和写作方法

本节将深入讲解提示词的分类和写作方法，以及设计优质提示词的关键技巧。

1. 提示词可以分为两大类

根据应用场景和目的的不同，提示词可以分为两大类：任务型提示词和角色扮演型提示词。

1）任务型提示词

任务型提示词直接描述了需要AI完成的具体任务，如“请写一篇关于春天的诗歌”“请翻译以下英文段落”等。这类提示词通常包含明确的指令和目标，AI会根据提示词中的关键信息，在其知识库中检索、组合、生成相应的内容。

任务型提示词的优势在于目的性强，可以相对容易地引导AI生成符合预期的输出。但其局限性也比较明显，即过于依赖提示词本身的质量，缺乏灵活性和创造力。

2）角色扮演型提示词

与任务型提示词不同，角色扮演型提示词并不直接描述任务，而是通过设定一个虚拟的角色或场景，让AI代入其中进行创作。例如，“假设你是一位中世纪的吟游诗人，请创作一首歌颂骑士精神的诗歌”。

这类提示词给予了AI更大的想象空间和创作自由，有助于生成更加新颖、有趣的内容。同时，通过角色扮演，AI可以从不同的视角思考问题，并提供多元化的观点和见解。

但角色扮演型提示词对AI的理解能力和创造力提出了更高的要求，如果设定的角色或场景过于抽象、复杂，AI可能难以准确把握，导致生成的内容偏离预期。

2. 优质的提示词写作都应遵循CRISPE原则

无论是任务型提示词还是角色扮演型提示词，优质的提示词写作都应遵循以下CRISPE原则。

1）清晰（Clear）

提示词应该用简洁、明了的语言描述任务或角色，避免使用模棱两可或过于抽象的表述。AI对自然语言的理解能力虽然在不断提升，但仍然存在局限性。清晰的提示词可以帮助AI准确理解人类的意图，减少误解和无效输出。

2）相关（Relevant）

提示词中包含的信息应与目标任务紧密相关。不必要的背景信息或细节不仅会增加提示词的复杂度，还可能分散AI的注意力，导致生成的内容偏离主题。因此，在写作提示词时，我们应该聚焦于最关键的信息，去除无关的噪声。

3）具体（Specific）

具体的提示词可以为AI提供更多的约束和指引，帮助其生成更加符合预期的内容。例如，与其笼统地要求AI“写一篇文章”，不如具体说明文章的主题、目标受众、字数要求等。当然，也要注意平衡具体和灵活之间的关系，过于具体的提示词可能会限制AI的创造力。

4）全面（Comprehensive）

一个全面的提示词应涵盖完成任务所需的所有关键信息，不要遗漏重要的细节或要求。例如，在要求AI生成一个故事时，除了提供故事梗概外，还可以指定故事的体裁、风格、主要角色等。全面的提示词可以最大限度地发挥AI的能力，提高输出内容的质量。

5）示例（Examples）

在提示词中适当举例，可以帮助AI更好地理解任务要求和期望输出。例如，在要求AI生成一首诗歌时，我们可以给出几句示例，让AI了解我们想要的风格和意境。示例不仅能阐明人类的意图，还能启发AI的创意思维。

除了遵循CRISPE原则外，我们还可以通过一些写作技巧，在提示词中控制AI生成内容的语气、风格和结构。例如：

• 语气：可以在提示词中明确指定AI应该使用的语气，如严肃的、幽默的、专业的等。例如，“请用轻松幽默的语气介绍量子力学的基本概念。”
• 风格：提示词可以指定生成内容的风格，如新闻报道风格、学术论文风格、故事叙述风格等。例如，“请以科幻小说的风格，创作一个发生在未来火星殖民地的故事。”
• 结构：对于较长的生成任务，可以在提示词中提供一个大纲或框架，引导AI按照特定的结构组织内容。例如，“请写一篇关于全球变暖的文章，包括以下几个部分：全球变暖的定义和成因、全球变暖的影响、应对全球变暖的措施、总结与展望。”

总之，设计一个优质的提示词需要同时考虑清晰性、相关性、具体性、全面性等因素，并根据任务的需求灵活运用示例、语气、风格、结构等元素。这是一个需要不断实践和优化的过程，也是提示词工程师必须掌握的核心技能之一。

6.3 编写有效提示词的技巧

在搭建智能体或配置工作流中的大模型节点时，首要步骤是编写提示词，明确设定智能体和大模型节点的身份和目标。大语言模型会根据自己对提示词的理解来响应用户问题。一个好的提示词，可以显著提升大语言模型的输出质量。本节将逐步拆解编写提示词的技巧，并通过举例进行说明。

1. 明确目标和任务

编写提示词的第一步是明确智能体或大模型节点的目标和任务。问问自己，这个智能体需要完成什么？它应该如何表现？例如，你的目标是创建一个旅游助手，那么提示词可以这样写：“你是一个旅游助手，负责提供详细的旅游攻略和建议。”

2. 简洁而具体

提示词要尽量简洁，不要绕弯子。直接告诉智能体或大模型节点需要完成的任务。例如，如果想让智能体回答天气问题，提示词可以写：“回答用户关于当地天气的问题，包括温度和降雨情况。”如果让智能体翻译一句话，可以写“请将‘我爱中国’翻译成英文”。

3. 使用上下文信息

加入上下文信息可以让提示词更加精准。例如，你正在搭建一个智能客服，可以写：“用户正在咨询关于退货政策的问题，请根据公司的退货政策提供详细解答。”如果让智能体续写一个故事，需要在提示词中简单描述故事之前的情节，以便它更好地续写。

4. 避免歧义

提示词中的语言一定要清楚，避免模糊或多义的表达。模糊的指令可能导致智能体或大模型节点产生错误的理解，从而影响其性能。例如，不要写“请提供帮助”，而应该改成具体的要求：“告诉用户如何重置密码。”

5. 反馈和迭代

编写提示词是一个迭代的过程，根据智能体或大模型节点的反馈不断调整和优化提示词，以提高其效果。根据智能体或大模型节点的回答，观察效果是否符合预期。如果不满意，可以逐步调整提示词。例如，最初的提示词是：“帮我写一篇关于环境保护的文章。”如果发现结果不够深入，可以修改为：“写一篇关于环境保护的文章，重点讨论塑料污染的危害。”

6. 利用示例

提供示例输入和预期输出，可以帮助智能体或大模型节点学习如何正确响应。例如，输入：“我需要一份关于意大利的旅游攻略。”期望的输出是：智能体提供一份详细的意大利旅游攻略，包括景点和美食。如果想让智能体判断句子的情感倾向，可以给它几个示例句子，如“今天我很开心”是积极的，“我考试没及格，好难过”是消极的，然后让它对新的句子进行判断。

7. 考虑多样性

用户的表达方式多种多样，在编写提示词时，需要考虑不同用户的表达方式。智能体或大模型节点应该能够处理多种不同表达方式的输入。例如：“无论用户用什么方式提问，帮助用户找到最接近的问题答案。”

8. 测试和验证

在发布智能体或工作流之前，进行充分的测试和验证，以确保提示词在各种情况下都能正常工作，包括测试对异常输入的处理能力。例如，测试智能体如何处理一些异常输入。如果用户问了无关的问题，智能体能否正确回答？如果用户输入错误的信息，智能体能否纠正？

9. 遵守伦理和法律标准

在编写提示词时，确保智能体或大模型节点的行为符合伦理和法律标准，包括保护用户隐私、避免歧视性语言和行为。例如：“不要记录用户的隐私信息。不要提供与健康相关的错误建议。”

表6-1所示是一个提示词示例，包含人物设定、功能流程、约束限制和回复格式。

在为扣子的智能体或工作流大模型节点编写提示词时，支持通过输入{}来引用已经配置到智能体或工作流的技能，例如插件工具、工作流、图像流以及知识库，可以实现提示词的高效编写。