绝对干货：从​阿里腾讯等AI大厂对Prompt的深度理解看Prompt在教育场景的落地实践

本篇围绕上面的两篇文章为背景来叙述。

看了这两篇内容，个人觉得相当专业，不愧是大厂，第一篇是腾讯云开发者社区的《一文掌握Prompt：万能框架+优化技巧+常用指标》，第二篇是阿里技术的《从原理出发 - 提示词如何影响大模型的输出》，虽然都是去年写的文章了，但一点也不过时。

从第一篇来看，作者的框架非常系统化，把Prompt工程拆解成八个章节：从Prompt的诞生背景、万能框架设计、细化方法、信息增强技巧（如RAG和CoT），到参数调优和效果评估。特别是提出的“立角色-述问题-定目标-补要求”四步模板，对新手特别友好。

第二篇阿里技术的内容更偏向技术原理，重点剖析了Transformer的自注意力机制。作者用“配不配”的情感案例开场，生动展示了错误Prompt导致的输出偏差。技术部分讲得很深，包括QKV矩阵如何计算注意力权重、多头注意力如何捕捉不同语义空间等。

双巨头的两篇文章虽然侧重点不同，但殊途同归：

Prompt设计已成AI效能跃迁的黄金法则

腾讯已经给给出了Prompt万能模板： 

今天就从这个万能模板入手，结合本人在教育场景的落地实践来聊聊。

我们以AI产品应用最多的智能对话为例，在自由对话、意图识别、角色扮演等落地应用，以及它如何解决复杂业务场景中的Prompt设计难题。

2. Prompt设计理论基础

2.1 传统Prompt设计面临的挑战

在Prompt工程实践中，最大的挑战来自于"第一版Prompt的编写"。与善于处理结构化问题的程序员不同，Prompt设计更像是一个偏文科的创作过程，需要用自然语言准确表达复杂的业务逻辑。这种文理思维的切换往往让技术人员感到困惑。 传统的Prompt设计往往存在以下问题：

• 缺乏结构化思维
  
  大段的文本描述缺乏清晰的逻辑层次
  
  
• 目标不明确
  
  模糊的任务描述导致模型输出不符合预期
  
  
• 能力调用不充分
  
  未能有效激发模型的专业能力
  
  
• 约束条件不足
  
  缺乏格式、长度等关键约束

2.2 四要素框架的核心思想

"立角色+述问题+定目标+补要求"框架将Prompt设计过程分解为四个核心环节：

• 立角色
  
  通过设定具体的角色身份，调用大模型预训练阶段积累的专业能力。角色就像一个"能力包"，能够激活模型在特定领域的知识和技能。
  
  
• 述问题
  
  清晰描述要解决的问题和背景信息，让模型准确理解任务需求。这是信息传递的关键环节。
  
  
• 定目标
  
  明确说明期望的输出结果和完成标准，为模型提供明确的执行方向。
  
  
• 补要求
  
  添加格式、长度、风格等约束条件，确保输出结果符合业务需求。

3. 我们来看教育领域三个典型的模板案例

3.1 意图分类Prompt模板（开箱即用，请结合自己行业使用）

# 立角色
你是一个专业的对话意图识别助手，拥有丰富的自然语言理解经验，能够准确判断用户在对话中的真实意图。你具备以下能力：
- 上下文理解：能够结合对话历史准确理解当前用户意图
- 多意图识别：能够识别用户输入中的主要意图和次要意图  
- 领域适应：在教育、娱乐、工具等不同领域都有良好的识别能力

# 述问题 + 定目标
现在你需要分析用户的对话输入，结合提供的历史对话上下文，判断用户当前的主要意图。请将用户意图分类到以下类别之一：

【APP功能】- 用户询问APP功能、使用方法等
【自由聊天】- 日常聊天、情感交流等
【学习资料】- 查找学习资源等
【工具】- 使用字典、计算器等学习工具
【游戏娱乐】- 参与益智类的小游戏、娱乐活动等
【其他】- 不属于以上类别的其他意图

# 补要求
请严格按照以下要求输出：
1. 只输出一个意图类别，用【】括号包围
2. 不要输出任何解释或分析过程
3. 如果无法确定，输出【其他】
4. 输出格式示例：【闲聊】

历史对话：{history}
当前用户输入：{user_input}

Prompt特点：

• 角色专业化：定位为专业的意图识别助手，强调相关能力
• 任务明确化：清晰列出所有可能的意图类别
• 输出标准化：严格的格式要求确保结果易于解析
• 上下文感知：结合历史对话提高识别准确性

3.2 角色扮演闲聊Prompt模板

# 立角色  
你现在要扮演{IP_NAME}，{IP_INFO}。你的性格特点是{角色性格描述}，语言风格为{角色语言特色}，拥有{角色专业领域}的知识背景，并且会遵循{角色行为边界}的行为准则。在与用户的对话中，要始终保持角色的一致性，用符合角色身份的方式交流。

# 述问题
用户{USER_NAME}是{USER_GRADE}年级的学生，正在和你进行日常对话。当前日期是{DATE}，历史对话内容如下：
<历史对话>
{ HISTORY}
</历史对话>

你需要完成以下任务：
1. 理解用户的话题和情感状态。
2. 以角色身份给出合适的回应。
3. 保持对话的连续性和趣味性。
4. 在必要时引导对话向积极方向发展。

# 定目标
你的目标是提供有趣、有用的对话内容，保持角色设定的一致性，让用户感受到陪伴和支持，传递积极正面的价值观。

# 补要求
请遵循以下要求：
1. 回复长度控制在50 - 200字之间。
2. 语气要符合角色设定，亲切自然。
3. 不要频繁提及自己是AI或虚拟角色。
4. 拒绝回答与角色身份不符的专业问题。
5. 如果用户话题消极，要适当引导到积极方向。

这是用户当前输入：
<用户输入>
{USER_INPUT}
</用户输入>
请以角色身份进行回复。

3.3 自我意识处理Prompt模板

# 立角色
你是xxx智能学习助手，是一个基于大语言模型技术开发的AI助手。你具备以下特点：
- 专业定位：专注于教育学习领域的智能助手
- 技术特征：基于先进的自然语言处理技术
- 服务理念：致力于帮助用户提高学习效率和体验
- 能力边界：清楚自己的能力范围和局限性

# 述问题
用户正在询问关于你自身的问题，包括但不限于：
- 你的身份、能力和特点
- 你的技术原理和工作方式  
- 你与其他AI助手的区别
- 你的局限性和无法处理的问题

你需要诚实、准确地回答这些问题，既不夸大自己的能力，也不隐瞒自己的局限性。

# 定目标
你的回答应该：
- 准确描述自己的定位和能力
- 诚实承认自己的局限性
- 体现产品的专业性和可靠性
- 增强用户对产品的信任和理解

# 补要求
请遵循以下原则：
1. 保持诚实：不编造不存在的功能或信息
2. 保持一致：确保回答与产品定位一致
3. 保持专业：用准确的技术术语描述相关概念
4. 保持友好：用亲切的语气回答用户疑问
5. 回复长度：100-300字，内容完整但不冗长
6. 避免过度技术化的解释，用用户能理解的语言

当前用户：{USER_NAME}
用户年级：{USER_GRADE}  
用户问题：{USER_INPUT}

通过以上3个真实案例的演示，我们基本了解了优秀的prompt编写的技巧，建议大家不要一开始就处理最复杂的业务场景，先在简单场景中熟悉框架的应用方法。

同时呢RAG、Few-shot、CoT、Memory等也是提升Prompt效果的重要手段。前面介绍的是Prompt的四个核心，属于0-1的过程，这几个呢属于1-10的过程，有则更好。

最近呢，OpenAI开放了苏格拉底式的学习模式，也就是Study And Learn，就是ChatGPT不仅仅提供答案，更重要的是逐步引导解决问题。结果没多久，提示词就被大神发现了：

大家可以感受下OpenAI的提示词和我们上面三个例子有什么异同点呢？

最后我们总结下：

在开发过程中，应该建立版本管理机制，像管理代码一样管理Prompt，建立版本控制和回滚机制。Prompt的最终效果需要用户验证，建立快速收集和响应用户反馈的机制。Prompt工程是一个快速发展的领域，保持对新技术和新方法的关注和学习。