提示词（英文：Prompt） 是指用户向人工智能（AI）模型，特别是大型语言模型（LLM）和生成式AI模型，发出的指令、问题、文本片段或其他形式的输入。它是人与AI交互的关键界面，其目的是引导AI生成特定、相关且符合用户期望的输出。

概述

在与AI模型（如ChatGPT、DALL-E、Midjourney等）交互时，用户提供的文本、图像或其他输入就是提示词。提示词的质量和设计直接影响AI模型输出结果的质量、相关性和创造性。一个精心设计的提示词能够更精确地传达用户的意图，从而帮助AI模型生成更满意的答案、文章、代码、图像或其他内容。

重要性

1. 引导AI行为： 提示词是控制和引导AI模型行为的主要手段。通过不同的提示词，用户可以要求AI执行不同的任务，如写作、翻译、编程、回答问题、生成图像等。
2. 提升输出质量： 清晰、具体、结构化的提示词更容易让AI理解用户的需求，从而生成更高质量、更准确的输出。模糊或不明确的提示词可能导致AI产生不相关或低质量的内容。
3. 释放AI潜能： 掌握提示词技巧能够帮助用户更充分地发掘和利用AI模型的强大能力，实现更复杂和创新的应用。
4. 人机交互的核心： 在当前AI技术发展阶段，提示词是人与AI模型进行有效沟通和协作的核心机制。

提示词的构成要素（通常针对文本生成AI）

一个有效的提示词通常可能包含以下一个或多个要素：

1. 任务指令 (Instruction)： 明确告知AI需要执行什么任务（例如：“写一首关于春天的诗”、“总结以下文章”、“将这段英文翻译成中文”）。
2. 上下文信息 (Context)： 提供必要的背景信息，帮助AI更好地理解任务和用户意图（例如：“我正在写一篇关于环保的演讲稿，请帮我构思一个有力的开头”）。
3. 输入数据 (Input Data)： 如果任务需要处理特定数据，则应在提示词中提供（例如：“总结以下文本：[在此处粘贴文本]”）。
4. 输出指示/格式要求 (Output Indicator/Format)： 指定期望的输出格式或风格（例如：“以列表形式呈现”、“用正式的语气”、“生成一段不超过100字的内容”、“输出JSON格式”）。
5. 角色扮演 (Role)： 赋予AI一个特定的角色，以引导其输出的口吻和视角（例如：“假设你是一位经验丰富的旅行家，推荐三个适合家庭度假的海岛”）。
6. 示例 (Examples / Few-shot)： 提供一或多个示例，帮助AI理解期望的输出模式（这属于“少样本提示”）。

提示词的类型（示例）

• 零样本提示 (Zero-shot Prompting)： AI仅根据其预训练知识和通用指令来完成任务，不提供具体任务示例。
• 少样本提示 (Few-shot Prompting)： 在提示词中提供少量（通常1-5个）任务相关的示例，引导AI学习并模仿。
• 思维链提示 (Chain-of-Thought Prompting, CoT)： 引导AI在给出最终答案前，先展示其思考过程或推理步骤，常用于提升复杂推理任务的准确性。
• 指令提示 (Instruction Prompting)： 直接清晰地给出指令。
• 角色扮演提示 (Role-playing Prompting)： 如上所述。

提示工程 (Prompt Engineering)

设计、优化和迭代提示词以获得AI模型最佳输出的过程被称为提示工程 (Prompt Engineering)。这是一门结合了语言理解、创造力、逻辑思维和对AI模型特性理解的跨学科技能。优秀的提示工程师能够通过巧妙的提示词设计，最大限度地发挥AI模型的潜力。

挑战与未来

• 敏感性： AI模型有时对提示词的微小变化非常敏感，措辞的细微差异可能导致输出结果的巨大不同。
• 可解释性： 理解AI为何会根据特定提示词产生特定输出，仍然是一个挑战。
• 偏见与安全性： 设计提示词时需要注意避免引导AI产生有偏见、不准确或有害的内容。

未来，随着AI模型的发展，对提示词的依赖方式可能会发生变化。模型可能会更加智能地理解模糊或不完整的指令，甚至出现更高级的交互方式。然而，在可预见的未来，提示词仍将是人与AI协作的关键环节。