AI模型输出内容的质量，直接和输入的提示词挂钩。一个好的提示词能让AI给出精准、有用的回答，而一个模糊的指令只会得到一堆通用、派不上用场的文字。提示词工程（Prompt Engineering）就是研究如何设计输入指令，以获得更好输出结果的技术。下面会介绍三种具体的提示词技巧：零样本、小样本和思维链。
写好提示词的基本功
写提示词有一些基本框架。掌握这些能让指令的效果好很多。一个叫CRIS的框架就包含了四个核心要素，很有用。
- C – 上下文 (Context): 先告诉AI这件事的背景信息。如果什么背景都不给，AI的回答就会很空泛。
- 比如： 不要只说“写一封邮件”。
- 应该说： “我是一家健身房的经理，现在要给三个月没来锻炼的会员写一封营销邮件，目的是吸引他们回来。”
- R – 角色 (Role): 给AI分配一个角色。这能让它的回答带有特定身份的口吻和知识。
- 比如： 不要只说“分析这份财报”。
- 应该说： “你是一名有15年经验的财务分析师，请分析这份财报。”
- I – 指令 (Instruction): 任务必须说得清楚、具体。指令越明确，AI执行起来就越不容易出错。
- 比如： 不要说“给我一些建议”。
- 应说： “根据这份市场报告，为我的咖啡店提出三个具体的营销建议，并说明每个建议的预期效果。”
- S – 风格/格式 (Style/Format): 直接规定好输出的格式和语气。这样省去了自己后期编辑的麻烦。
- 比如： 不要说“总结一下内容”。
- 应该说： “请用无序列表的形式，总结出这篇文章的5个核心要点，语言风格要正式、客观。”
零样本提示：直接下指令
零样本（Zero-Shot）提示是最常见的用法。它的意思是，不给AI任何参考范例，直接下达一个任务，让它依靠自身知识库来完成。
这种方法简单直接，处理一些通用任务很快。比如翻译句子、解释名词、或者想一些创意的点子。
但是，直接下指令也需要技巧。指令的精确度决定了结果的质量。
看一个例子：
一个模糊的零样本提示：总结一下冥想的好处。
这样得到的内容可能就是网上随便都能搜到的几条。
一个精确的零样本提示：你是一名健康专栏作家，请为压力大的上班族写一篇短文，介绍冥想的三个实际好处。每个好处都要有具体的情景举例，比如如何应对开会前的紧张。全文控制在300字。
后者给出了角色、目标读者、内容要点和字数限制，AI生成的文章就会更有针对性，可以直接使用。
小样本提示：给AI看几个例子
有些任务光靠直接指令效果不好，特别是需要特定格式或遵循某种规则的时候。这时候就需要用小样本（Few-Shot）提示。
它的工作原理是，在提出真正的问题之前，先给AI一两个已经完成的“输入-输出”范例。AI会学习这些范例的规律，然后用同样的方式处理新任务。
这种方法在数据提取、内容分类这种任务上表现很好。
举个从文本里提取信息的例子。
任务： 从用户评论中提取出城市和反映的问题类型，并以JSON格式输出。
范例1：输入：我在上海买的这双鞋，穿了两天就开胶了。输出：{“city”: “上海”, “issue”: “质量问题”}
范例2：输入：北京这边的售后电话怎么一直打不通？输出：{“city”: “北京”, “issue”: “客户服务”}
现在，处理这个：输入：希望你们在深圳的店里能增加更多款式。输出：
AI看到前面的范例后，就明白需要提取“城市”和“问题类型”，而且知道“增加款式”属于“产品建议”。它会按照给的JSON格式，生成 {“city”: “深圳”, “issue”: “产品建议”}。
使用小样本提示，关键在于范例的质量和一致性。范例错了，AI就会学错。
思维链：让AI展示思考过程
遇到需要推理的复杂问题，比如数学题或者逻辑题，AI很容易直接给一个错误的答案。因为它跳过了思考步骤。思维链（Chain-of-Thought, CoT）技巧就是为了解决这个问题。
用法是引导AI把思考的步骤一步步写出来，而不是直接跳到结论。这样不仅能提高最终答案的准确率，也能让人检查它的推理过程是否有问题。
激活思维链，有2种简单的方法。
第一，在小样本提示里加入思考过程。
第二，也是更简单的一种，是在指令的最后加上一句“魔法咒语”：“让我们一步一步地思考”。
看一个数学题的例子：
一个没有思维链的提示：小明有15个苹果，他给了小红3个，又吃了2个，后来他妈妈又给了他一盒6个的苹果。现在小明有多少个苹果？
AI可能会直接心算出错，给一个错误的数字。
一个带有思维链的提示：小明有15个苹果，他给了小红3个，又吃了2个，后来他妈妈又给了他一盒6个的苹果。现在小明有多少个苹果？让我们一步一步地思考。
AI的回答就会是：
好的，我们一步步来计算。1. 小明一开始有15个苹果。2. 他给了小红3个，剩下 15 – 3 = 12个。3. 他又吃了2个，剩下 12 – 2 = 10个。4. 妈妈给了他一盒6个的苹果，现在有 10 + 6 = 16个。所以，小明现在有16个苹果。
这个答案就是对的，而且过程清晰。
组合使用：解决复杂问题
在实际工作中，解决一个复杂问题通常要把这些技巧组合起来用。
好比，写一份行业分析报告。
- 先用CRIS框架设定好基础： “你是一名资深行业分析师，为一家想要进入新能源汽车市场的投资公司撰写一份报告。”
- 接着用小样本提示规定风格： 给一段你要的、风格客观、数据翔实的分析段落作范例。
- 最后引导深度分析： “请先分析当前市场的三个主要竞争对手，再评估市场增长潜力，最后提出进入市场的两种策略并比较优劣。而且详细说明分析步骤。”
这样组合用，就能引导AI完成一个结构复杂、逻辑清晰、风格统一的深度任务。掌握这些方法，才能让AI成为一个真正有价值的工具。
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