深度解析提示词的工作原理
你真的了解 AI 提示词吗？其实，很多人都存在误解，这也正是他们在使用 AI 生成内容时无法达到自己要求的原因。今天，我们换一种方式来提升你对提示词的认知。
在 AI 飞速发展的当下，我们每个人或多或少都接触过诸如 ChatGPT、Claude、Midjourney，以及国产的文心一言、豆包、讯飞星火、kimi 等这样的 AI 生成式工具。不过，你是否想过这样一个问题：为什么有些人能够轻松地让 AI 生成精准且高质量的内容，而另一些人所得到的生成内容却总是令人失望或不满意呢？在此，我们先不考虑模型差异。答案就在于他们对提示词的理解和使用方式有所不同。
什么是提示词，它有什么用？
提示词就如同你在快餐店点餐。不能仅仅说 “我要一个汉堡”，为了得到真正想吃的，得具体说明，“我要一个双层牛肉汉堡，中等大小，牛肉要五分熟，加上生菜、番茄和洋葱”。提示词也是如此，它不仅要告知 AI 做什么，还需详细指定怎么做。通过提供清晰具体的提示，能大大增加获得满意结果的机会。
现在我们了解了什么是提示词以及它的重要性。不过，你或许会好奇，AI 究竟是如何处理这些提示词的呢？接下来，我们继续了解提示词的工作原理。
提示词的工作原理
提示词具体是怎么工作的呢？说实话，这个过程比较复杂，但别担心，我会用最简单的话来解释。想象一下，AI 就像是一位知识渊博的专家，而提示词就是你向这位专家咨询的问题。当你输入提示词时，其实就是在告诉这位专家你需要什么样的信息或者建议。
首先，AI 会仔细阅读你的提示词，它不仅要理解你想让它做什么，还要搞清楚你期望得到什么样的结果。然后，AI 会在它的知识库中搜索相关信息。没错，AI 也有自己的知识库。当它看到提示词里的关键词时，会调用所有相关的知识，这个过程很像专家在头脑中快速检索相关信息，只不过 AI 检索的速度比我们快得多，范围也广得多。
接下来，AI 会决定提示词中哪些部分最重要。这个过程使用了一种叫做注意力机制的技术。简单来说，AI 会对提示词的不同部分赋予不同的重要性权重。这就像专家听取你的问题时会特别留意关键点，但不会忽视其他细节。在生成回答时，AI 会更多地关注那些权重高的部分。比如，如果你的提示词中包含 “重点分析” 这样的字眼，AI 就会特别注意跟在这个短语后面的内容。这个机制确保了 AI 在生成回答时不会忽视重要信息，同时也能灵活处理长篇复杂的提示词。
有了这些准备，AI 就开始生成内容了。但它的工作方式和我们不太一样，AI 是一个词一个词地去生成内容的。每生成一个词，它都会参考已经生成的内容和你给它的提示词，然后决定下一个最合适的词是什么。这个过程很有意思。比如说，如果你只输入 “上海”，AI 可能会接着说 “中国的经济中心”，因为这是最常见的搭配。但是如果你的提示词是 “描述上海的现代都市风貌”，AI 可能会被引导到一个完全不同的方向，它可能会开始谈论陆家嘴的摩天大楼或者是外滩的夜景。这就是提示词的作用，它能引导 AI 的思路，让它生成与你期望相符的内容。这个过程一直持续，直到 AI 认为它完成了所有的任务。整个过程中，AI 都会不断地参考你的提示词，确保它生成的内容始终围绕着你的主题和方向。
在生成内容的同时，AI 还会不断地检查自己的输出。它会确保输出的内容始终围绕着主题，信息之间的逻辑联系紧密，没有自相矛盾的地方。这就像一个经验丰富的专家不断审视自己的建议一样。AI 还会根据你的提示词调整它的表达风格。如果你的要求看起来很正式，它会用更专业的语言；如果你的要求是向普通大众解释什么，它会用更简单、更生动的语言。
最后，AI 会尽量遵守你的提示词中提出的所有要求，无论是内容的长短还是特定的格式要求，它都会努力达到。这就是为什么精心设计的提示词如此重要。它不仅仅要告诉 AI 做什么，还指导了整个创作过程。一个好的提示词就像是一个详细的咨询问题，能够帮助 AI 生产出高质量、符合你期望的内容。
现在我们已经了解了提示词的工作原理。你可能会想，有没有一些通用的方法可以帮助我们更好地构建提示词呢？答案是肯定的。接下来，让我们来看看一些常用的提示词框架和公式。
提示词公式和框架
虽然每个任务所需的提示词各不相同，但确实存在一些通用的公式。这里我总结了对应文本生成、文生图和文生视频三个常用的提示词公式。这些公式或许看起来有点复杂，但实际上它们只是帮助我们组织思路的一种方法论。现在，让我们重点看看文本生成这个提示词公式。这个公式是我们最常用的，无论是国内还是国外的模型都离不开它。它包含了四个关键元素：指令、上下文、输入数据和输出指示。听起来是不是有点抽象呢？别担心，我们来逐一解释。
首先是指令，这是你告诉 AI 需要做什么的部分。比如，你可能会使用 “分析”“总结” 或者 “创作” 这样的词汇，就像给 AI 下达命令一样。
然后是上下文，这部分为 AI 提供背景信息，帮助它理解任务的范围和深度。举个例子，如果你要让 AI 帮你写一篇文章，你可能会在这里说明文章的主题、目标以及读者是谁等等。
第三个是输入数据，这是你给 AI 提供具体信息或材料的部分。比如说，如果你要让 AI 分析一篇文章，你就需要在这里提供那篇文章的内容。
最后是输出指示，这部分告诉 AI 你希望得到什么样的输出，可能包括格式要求、字数限制，或者你希望用什么样的语气或风格等等。
接下来，我们来看一个按照提示词公式写的提示词案例，并进行拆解。“请对全球新能源汽车行业进行深入的 SMART 分析。考虑到近年来新能源汽车行业的快速增长、主要国家和地区的相关政策以及传统汽车制造商的转型策略。分析应该涵盖行业的优势、劣势、机会和威胁，请特别关注技术进步、市场趋势、环保政策、供应链变化以及新兴市场的发展。报告长度控制在 1000 - 1200 字之间，使用专业且通俗易懂的语言。” 当我们把这段提示词提供给 AI 后，AI 会立即开始生成一份结构化的深入分析内容。使用这个公式可以帮助我们构建清晰全面的提示词，大大提高 AI 输出的质量和相关性。
但你觉得这就是提示词的全部了吗？不不不，我们还可以更进一步。实际上，这个提示词公式只是一个起点。在此基础上，我们还可以构建更加全面和系统的结构，那就是提示词框架。
提示词框架是在提示词公式的基础上进行的延伸和细化。除了我们刚刚讲的指令、上下文、输入数据和输出指示这四个要素外，我们还可以进一步细分出 28 个二级要素。
这些二级要素就像积木一样，我们可以根据具体要求选择合适的组合，构建出更加精确有效的提示词。你可能听过 COSTAR 框架，它由上下文、目标、风格、语气、受众响应等五个要素组成，这就是一个经典的案例。不仅 COSTAR 框架，TRACE 框架、APE 框架、ROSEW 框架等所有这些提示词框架本质上都是建立在这个概念之上的，都是为了帮助我们更好地构思以及与 AI 沟通。
现在让我们通过一个实际案例来看看提示词框架是如何工作的。我们仍然以新能源汽车行业的 SMART 分析为例，在这个框架中我们选择了角色、规则、功能、示例和命令等五个要素来构建我们的提示词框架，然后将这套提示词应用到 KIMI 上。使用这个框架，我们就可以有条不紊地进行分析。比如说，输入命令 “开始 0.1”，我们就可以开始第一章节优势的分析；然后输入命令 “继续”，我们就能开始第二章节劣势的分析，以此类推。通过这个例子我们可以清楚地看到，使用提示词框架生成的新能源汽车行业 SMART 分析比单纯使用提示词公式的结果更加丰富和完整。那么，为什么会有这样的差异呢？简单来说，提示词框架就像一个更加详尽的模板，它不仅告诉 AI 应该做什么，还帮助我们避免遗漏关键信息，同时确保各个部分之间的平衡性和逻辑连贯性。
更进一步，提示词框架还可以与提示词设计策略巧妙结合。目前我们已经总结了 20 个常用的提示词设计策略。举个例子，如果你在提示词中让 AI 扮演一个专家角色，那你其实就是在运用角色扮演这个策略。这种结合不仅能够提高 AI 输出的质量，还能让我们的提示变得更加灵活多变。
现在你可能会问，是不是所有情况下我们都需要使用这么复杂的提示词呢？首先，我的答案不一定。对于简单的任务，例如询问天气，或者基本的数学计算，直接了当的问题就足够了，比如 “上海今天天气怎么样？” 或者 “计算 357×24 = 多少”。但是当我们需要 AI 完成更加复杂的任务时，结构化的提示词就变得至关重要了，比如写作任务、市场分析、创意设计或者编程任务。在这些情况下，详细的提示词能够大大提高输出的质量和相关性。特别值得注意的是，如果你需要反复使用提示词，并且要求每次都能稳定地得到高质量的结果，例如写短视频的逐字稿或者创作小说，那么你就必须要提前设计好一套完整的、逻辑严谨的，并且经过多次测试的提示词框架。这种框架不仅能够确保输出的一致性，还能大大提高你使用 AI 的效率。
模型差异影响
我们还需要注意一点，不同的 AI 模型对提示词的反应可能会有所不同，比如 ChatGPT、Claude、文心一言、通义千问等等，它们各有特点。你可能会问，为什么会这样呢？这主要是因为它们在训练的过程中有不同的经历。
首先，这些模型接触的知识不同。就像我们上不同的学校、读不同的书，自然会有不同的知识储备。AI 模型也是如此，它们的训练数据各不相同，这就导致了它们的知识范围和偏好有所不同。
其次，这些模型的 “大脑结构” 也不太一样。我们知道，每个人思考问题的方式不同，有的人善于形象思维，有的人擅长逻辑推理。AI 模型也是这样，它们的内部结构，也就是所谓的模型架构可能不同，这就会影响它们处理信息的方式。
再者，这些模型被培养的目标可能也不同。有的模型可能被训练得更注重准确性，有的则可能更强调创造性。这就像我们有的人被培养成了科学家，有的人成了艺术家，自然在表达方式上会有差异。
最后，有些模型可能在特定的任务上进行了优化。就像有些人在某些领域特别专业，自然就在这些方面表现得更出色。某些 AI 模型也可能在特定的任务上进行了额外的优化，使它们在这些任务上表现得更出色。
但是这里有一点很重要，提示词的复杂程度并不是影响输出质量的唯一因素。模型的能力、任务的性质以及提示词与模型特性的匹配程度都会影响最终的结果。有时候，一个简单但有针对性的提示词可能比复杂的提示词效果更好。所以，了解你所使用的模型的特点，能帮助你更好地设计提示词。随着你使用 AI 的经验越来越丰富，你会逐步掌握如何为不同的模型调整你的提示词策略，以获得最佳的结果。这就像学会了如何与不同性格的人沟通，你的 AI 使用效果也会越来越好。
内容总结
让我们来总结一下今天的核心内容。提示词其实没有你想的那么难，关键在于清晰、结构化地表达你的需求。这就像学会了如何清晰地表达自己的想法，不管是跟人沟通还是跟 AI 对话，都能事半功倍。下次当你对 AI 的回答不满意时，不妨停下来问问自己，我的命令足够准确吗？我提供了足够的上下文吗？我的输出要求够具体吗？我是否需要一个更加完整的提示词框架呢？
在这个 AI 快速发展的时代，学习并熟练掌握提示词的提问技巧才是驾驭 AI 的第一步，也是最关键的一步，其次才是学习使用具体的 AI 工具。要知道，AI 工具是不断迭代的，你今天学会使用的工具明天可能就更新了，但是提示词工程，也就是与 AI 良好的沟通能力，是一项基础且持久的技能。不管大模型如何更新迭代，你永远都需要与 AI 进行有效的沟通。