AI 与提示词的关系

大语言模型概述

大模型（Large Model）是 AI 的前沿关键形态，经海量多样数据深度训练，赋予 AI 强大多元数据处理分析能力，使 AI 能够胜任图像、音频等多领域复杂任务，如识别、生成、理解、合成等，提供决策支持、解决方案与创新服务。

大语言模型（Large Language Model，LLM）通过海量数据训练，使 AI 具备更强大的语言理解和生成等能力，就像是一个拥有丰富语言知识和强大语言处理能力的智能系统，能够完成各种与自然语言相关的任务，为人们提供信息、帮助和服务。

常见的大语言模型：ChatGPT、Claude、Grok、文心一言、通义千问、Kimi、盘古、豆包、DeepSeek 等。

大语⾔模型的特点：

  • 知识渊博，却缺乏常识：大语言模型能知晓众多领域的海量知识信息，但可能在面对日常生活中大家都普遍了解的基本常识性问题时出错。
  • 能⾔善辩，但不善思考：大语言模型可以流畅且有条理地表达观点、进行论述，但它并非真正像人类一样基于理解和分析去深度思考问题，只是依据数据模式生成内容。
  • 记忆超群，却容易遗忘：大语言模型能够记住大量学习过的文本数据里的知识内容，但是在处理长文本或多轮对话中，可能会遗漏之前提及过的关键信息。
  • 擅⻓模仿，但缺乏创造力：大语言模型可以很好地模仿学习过的各种文本的风格、结构来生成内容，却难以产生真正独特、新颖，超越所学习数据范围的创造性成果。
  • 计算高效，却不解其意：大语言模型能快速高效地处理和计算大量数据以生成回复，但它并不真正理解所处理文本的内在含义和情感。
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人类的特点：

  • 经验丰富，却记忆优先：人在生活和工作中积累了大量的实践经验，处理事情时往往更倾向于依赖过去的记忆和曾经的做法，而不是根据当下的新情况灵活调整策略。
  • 思考深刻，却容易偏见：人能够对问题进行深入的剖析和思考，但人一旦形成了某种观点或认知，就容易产生偏见，难以接受与之相悖的新观点和新信息。
  • 理解力强，却处理缓慢：人对于新的东西具有很强的理解能力，但在实际行动时，往往需要花费较多的时间，处理事情的速度较慢。
  • 富有创造，却易受局限：人具有丰富的想象力和创造力，常常能想出新颖独特的点子，但由于受到自身知识储备、生活环境等因素的限制，其创造力的发挥也会在一定程度上受到约束。
  • 洞察本质，却易收干扰：人具备敏锐的洞察力，但在分析和判断过程中，容易他人的意见、环境的变化等外界各种因素的干扰，从而影响对本质的准确把握。
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在飞速发展的数字化时代，人类的独特创造力、情感感知以及灵活应变的能力，与大模型强大的数据处理、高效运算和广泛知识储备的优势相互融合，彼此赋能，人类与大模型，这看似不同的 “智慧体”，其实是天作之合，堪称最佳拍档！

人类与大模型的合作方式

给 AI 安排任务，就像是指导 “刚毕业的优秀大学生” 一样，需要清晰指令。

指令的本质，就是人机对齐，即将人类想要达成的目标、需求和意图，转化为 AI 能够理解并依此执行任务、生成相应结果的准确表述，以此实现人与 AI 在信息交互和目标理解上的契合。

AI 与指令的关系：

  • AI 如何理解指令：AI 通过机器学习算法分析指令，识别用户的需求并提供个性化服务。
  • 指令对 AI 性能的影响：精确的指令能显著提⾼ AI 的响应准确性和效率，是⼈机交互的关键。

人类在与大模型合作中的两大关键责任：

  • 清晰表达需求： 在有限的上下文里，清晰的表达，告诉所需的背景信息。
  • 验收 AI 成果：对回复有预期，对模型回复的好坏可以辨别。

人类与大模型合作的 “人机对齐四象限”：

人机对齐四象限合作法的基本要求：

  • “AI 知道 + 我知道”：使用过清晰的动词和目标，指令可以是 “比较”、“总结”、“分析”、“生成” 等。如 “总结 Java 面向对象的核心知识点”。
  • “AI 知道 + 我不知道”：使用开放式讨论，指令可以是 “什么是”、“如何”、“有哪些” 等。如 “什么是大语言模型”。
  • “AI 不知道 + 我知道”：将人类掌握的信息传递给 AI，指令使用详细的描述、举例、甚至提供数据等方式。如 “我刚参加了一场关于人工智能的行业研讨会，会上提到了一些前沿技术和应用案例，你帮我围绕这些信息，从行业发展趋势角度，写一篇 800 字左右的分析文章”。
  • “AI 不知道 + 我不知道”：可以利用 AI 的计算和分析能力，结合人类的创造力和直觉，共同寻找答案。如 “请分析假如人类发现了一颗和地球环境极为相似的宜居星球，在星际移民的筹备过程中，可能会遇到哪些之前从未考虑过的社会文化问题”。

提示词和提示词工程

提示词（Prompt）是用户输入到如大语言模型等人工智能工具中的文本内容、指令，可以是一个问题、一段对话、一段描述等任何形式 ，提示词的质量会显著影响模型输出结果。

提示词工程（Prompt Engineering）是设计和优化提示词的过程，旨在提高 AI 模型的输出质量和任务适应性，一个好的提示词工程通常需考虑任务目标、背景上下文、示例、角色设定、输出格式、语气等要素。

提示词类型与应用

提示词的五大类型

提示词大致可以分为：

  • 指令型提示词：直接告诉 AI 要做什么，简单粗暴。如 “写⼀篇智能眼镜推广文案”。
  • 问题型提示词：用问题的方式向 AI 寻求答案。如 “为什么要学习 Java 面向对象技术”。
  • 角色扮演型提示词：给 AI 设定⼀个身份，让 AI 以这个身份来回答问题。如 “请你扮演诸葛亮，我现在是刘备，我想请你为我分析天下局势，为我出谋划策，如何才能兴复汉室”。
  • 情境型提示词：给 AI 营造⼀个特定的场景，让 AI 在这个场景里发挥。如 “设想你在一个荒岛上，身边只有一把小刀、一个空水壶和一些野果，你要如何生存下去并寻求救援”。
  • 创造型提示词：鼓励 AI 发挥想象⼒，创造出独特的内容，如 “创作一首关于未来城市的科幻诗歌”。

提示词的应用场景

从业务维度来看提示词的应用：

  • 教育与学习：如使用提示词引导生成课程大纲、获取个性化学习方案、生成作业题目和测试试卷等。
  • 商业与营销：如使用提示词进行市场调研、创作广告文案、辅助生成合适的交流话术等。
  • 内容创作与写作：如使用提示词激发创作灵感、撰写文案等。
  • 程序开发与调试：如使用提示词帮助开发者准确理解需求、代码生成、调试优化等。
  • 产品运营与管理：如使用提示词生成运营策略、分析产品数据等。
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从技术维度来看提示词的应用：

  • Web 对话：如使用豆包、Kimi、DeepSeek、ChatGPT 等平台进行直接对话等。
  • Agent 智能体：如使用 Coze、豆包等平台快速搭建智能体的原型功能等。
  • API 调用：如使用阿里百炼、OpenAI、智谱清言等开放平台进行功能定制和接口调用等。
  • 私有化部署：如使用 Ollama 进行企业级模型定制与优化、安全与权限控制等。
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从内容维度来看提示词的应用：

  • 文案：如使用豆包、Kimi、DeepSeek、ChatGPT 等大语言模型生成文案。
  • 代码：如使用 Cursor、CLine、通义千问、MarsCode 等工具辅助代码编写。
  • 图像：如使用 Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E 3、LiblibAI 等工具生成图像。
  • 视频：如使用 Runway、可灵 AI、通义万象等工具生成视频。
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提示词的三大核心要领

提示词的要领 1：清晰，别让 AI 猜谜，要求明确任务目标、提供必要信息并突出重点。

  • 反例：写⼀篇饮食文章。
  • 正例：写⼀篇健康饮食文章，重点介绍如何通过均衡饮食预防糖尿病。

提示词的要领 2：具体，细节决定成败，要求提供足够的细节以引导 AI 生成期望的输出。

  • 反例：制定厦门旅行计划。
  • 正例：制定 2 天厦门游计划，预算 1000 元/⼈，重点参观鼓浪屿的历史景点。

提示词的要领 3：简洁，少即是多，要求避免不必要的复杂性，保持提示词简洁。

  • 反例：我现在需要给一款刚刚研发成功，经过了很多次测试和改良，面向年轻人市场的运动耳机写一条宣传语，这个耳机的最大特点就是它的降噪功能特别强大，是采用了最新的降噪技术，能够有效地隔绝外界噪音，你帮我写一下，语言要简洁生动一些。
  • 正例：写一条突出降噪功能的运动耳机宣传语。

如何让 AI 帮我们打工

AI 打工新方向

AI 打工的两个大方向：

  • 创新解决方案：与 AI 协同，寻找并推敲解决方案。
  • 提高⼯作效率：通过精确的提示词，AI 能快速完成数据检索、报告生成等任务。

AI 对于不同群体的应用：

  • 学生：学习辅助、技能提升、创意启发、求职就业等。
  • 职场打工人：办公自动化、图表分析、设计辅助、PPT 制作、工作总结、汇报等。
  • 超级个体/副业变现：小说、文案、自媒体等。
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AI 打工之豆包分析简历

背景：一位 Java 开发者，自己编写了一份求职简历，但是不知道简历中有哪些不足，想找个帮手帮忙指导修改一下简历中的不足。

Prompt 设计：

你是一名资深职业顾问，拥有10年帮助求职者优化简历的经验。请阅读这一份简历，并提供一份详细的简历优化指南。指南需包含以下内容：
内容优化：如何根据目标岗位JD（Job Description）突出相关技能与经验，避免无效信息；
结构设计：简历模块的优先级排序（如教育背景、工作经历、项目成果等），不同经验水平（应届生/转行者/资深人士）的结构差异；
关键词匹配：如何提取招聘信息中的核心关键词并自然融入简历，以通过ATS（求职者追踪系统）筛选；
量化成果：用数据提升说服力的技巧（即使无直接数据，如何间接体现价值）；
避坑指南：常见错误（如过度设计模板、冗长描述、虚假信息）及解决方案；
定制化建议：针对职业空窗期的特殊处理策略。
请用分点说明、举例对比（优化前vs优化后）和实用模板片段（如项目描述、自我评价）的形式呈现，语言简洁易执行。

使用工具：豆包 AI。

测试效果：

AI 打工之 DeepSeek 设计纸牌文案

背景：⼀家 AI 公司，想通过纸牌文案科普 AI 术语，同时宣传公司产品，让大家在打牌时聊到 AI 话题，从而达到宣传目的。

Prompt 设计：

请你设计⼀副企业定制扑克牌文案，用于宣传推广公司AI产品和服务，在扑克牌上印制关于AI技术、 最新AI热点、AI应用的名词，加上⼀句有趣的解释，要求每条不超过25字，体现技术专业性同时也要结合当下AI热点技术和应用。请输出54张扑克牌的内容和文案。

输出格式如下：
黑桃A
深度学习 (DL)
模拟⼈脑神经⽹络进⾏学习。
（层层递进，深度思考。）

使用工具：DeepSeek。

测试效果：

AI 打工之 Kimi 生成课件

背景：一位老师在日常教学工作中，需要制作一些教学课件，想借助一些工具来提升备课效率，减轻工作负担，助力更好地开展教学工作。

Prompt 设计：

为课程《计算机基础》设计⼀个PPT⼤纲，⽬的是让学⽣：
1、掌握鼠标和键盘的正确使用
2、掌握Windows操作系统的常用快捷键操作
3、会使用任务管理器查看计算机运行状态
4、了解DOS操作系统的常用操作
5、会使用常用浏览器

内容包括丰富案例
输出Markdown编码

使用工具：Kimi AI PPT 助手。