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用四象限框架设计提示词:让AI从“听不懂”到“懂你”

发布日期:2025-06-10 21:56:17 浏览次数: 1598
作者:大数据产品设计与运营

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精准设计提示词,让AI成为你的得力助手。
核心内容:
1. AI对话中的信息交换本质
2. AI对话四象限框架的底层逻辑
3. 如何利用四象限框架优化AI对话提示词

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

你有没有过这样的体验?——对着AI帮我写个方案,结果它输出一份流水账;说讲个笑话,它却回你一段冷到冰点的段子;说帮我分析下最近的消费数据,它要么报错,要么给出一堆无关的图表。问题出在哪?大概率是你没搞懂AI认知边界,也没说清自己的需求底色


AI对话的本质是信息交换:你说的话里藏着你知道什么”“你不知道什么AI的回应里实际上表现出了它知道什么”“它不知道什么。这四个维度的交叉,构成了对话的信息战场。而提示词(Prompt)不是简单的指令输入,而是你在这场战场里的战术手册”——你要通过语言,精准定位双方的信息坐标,把AI混沌状态拉到你想要的协作轨道上。


今天,我们就用AI对话四象限框架拆解提示词设计的底层逻辑。这不是教你背提示词模板,而是帮你建立一种信息对齐思维先搞清楚自己和AI认知水位,再用提示词填平中间的鸿沟。


一、什么是AI对话四象限框架


AI对话四象限框架据说没有非单一的提出者,业内普遍认为AI对话四象限框架更偏向人机交互(HCI)与认知科学领域,它源于对信息不对称如何影响对话效率的思考。研究者发现,用户对自身需求的清晰度(我知道/不知道)与AI对信息的掌握程度(“AI知道/不知道)共同决定了对话的协作质量,因此用二维矩阵将其结构化。



第一象限:用户知道+AI知道(双懂区)


用户的需求明确(如查明天北京天气),AI掌握所需信息(实时数据、用户偏好)。双方信息对称,对话目标清晰。AI需精准提取意图、调用知识库,快速输出结果。典型场景如标准化服务(客服查询、工具类交互),核心是信息对齐,高效执行”——用户说清需求,AI用已知能力直接满足。


第二象限:用户知道+AI不知道(用户当老师区)


用户需求明确(如订去香港机票),但AI缺关键信息(出发地、日期)。需AI主动提问补全缺口,推动对话。典型场景:多参数任务(酒店预订、保险咨询)。核心是分层追问,搭建脚手架”——用自然问题引导用户提供必要信息,避免机械重复,让用户觉得被理解而非被审问


第三象限:用户不知道+AI知道(AI当老师区)


用户的需求模糊(如推荐礼物),AI基于用户画像/领域知识推断潜在需求。需通过提问激发用户明确目标,缩小选择范围。典型场景:体验优化(电商选品、教育辅导)。核心是提问引导,价值锚定”——预算/场景/对象等问题帮用户理清真实需求,避免推荐看似好却不实用的选项。


第四象限:用户不知道+AI不知道(双盲区)


用户无明确需求(如想做项目但没思路),AI也无现成信息(新兴领域)。双方需开放交互共同探索,AI扮演思维伙伴,通过角色代入、试错迭代帮用户理清方向。典型场景:创意生成、创新孵化。核心是设定规则,协作共创”——我们的目标是XX”“先试试XX方向等话术,让对话从闲聊走向有价值的探索


二、基于AI对话四象限设计提示词


1、第一象限:用户知道+AI知道——精准制导型提示词


典型状态:你明确知道自己要什么(比如帮我写一封产品发布会的邀请函),且AI有能力完成(它有模板库、懂格式要求、甚至能调用企业VI规范)。双方信息对称,AI知识储备刚好覆盖你的需求。


这时候,你的提示词要像精确制导导弹”——用最少的信息,触发AI最准确的输出。核心原则是明确边界+限定约束


关键策略:


(1) 定义成功标准AI擅长执行,但怕模糊。你得告诉它什么是对的。比如不说写邀请函,而说写一封给B端客户的产品发布会邀请函,要求包含时间(61514:00)、地点(上海世博中心)、核心卖点(新品支持AI自动调参)、企业Slogan让制造更聪明),语气正式但不生硬


(2) 排除干扰项:如果AI有默认模板,但你不需要,必须明确否定。比如不要用红色背景(我们品牌色是蓝色)”“不要加动画效果(线下纸质版同步发放)


(3) 示例降低理解成本:如果需求复杂,直接给一个参考样例。比如参考我附件里的2023年发布会邀请函,格式和重点保持一致,但内容替换为新产品的信息


底层逻辑AI知识是结构化的,但需要你用明确的指令激活对应的模块。当你和AI的认知重叠度高时,提示词的作用是缩小范围”——AI的能力圈精准锁定在你需要的区域。


2、第二象限:用户知道+AI不知道——补全缺口型提示词


典型状态:你明确知道自己要什么(比如帮我策划周末带3岁孩子的家庭出游路线),但AI缺乏关键信息(比如不知道你住在哪个城市、对预算的敏感度、孩子是否有过敏史)。此时,AI知识盲区正好卡在你需求的必经之路上。


这时候,你的提示词要像信息挖掘机”——主动暴露自己的已知,引导AI填补未知。核心原则是拆解需求+分层追问


关键策略:


(1) 先说已知,再说未知:先明确你能提供的信息,再暴露你需要AI补充的部分。比如:我家在上海,周末想带3岁孩子去周边玩,预算1400元以内(含交通、餐饮、门票),孩子有鸡蛋过敏史。需要你推荐2-3个适合的景点,重点考虑:无过敏风险;有儿童互动设施;交通方便(地铁可达优先)。


(2) 假设性提问降低AI不敢答:如果某些信息你也不确定(比如预算弹性),可以用范围提问代替绝对提问。比如不说预算1000,而说预算大概1000元左右,最多能接受1200元,你觉得哪些选项更合适?


(3) 明确优先级AI擅长多任务,但怕选择困难。你要告诉它什么最重要。比如安全(无过敏风险)>互动性>预算,优先满足前三项,预算可以适当放宽。


底层逻辑AI不知道是客观限制,但你可以通过信息分层未知转化为可计算变量。当用户需求明确但AI信息缺失时,提示词的作用是搭建脚手架”——AI足够的已知条件,让它能基于有限信息推导出合理结果。


3、第三象限:用户不知道+AI知道——启发引导型提示词


典型状态:你对自己的需求很模糊(比如我想做个短视频,但不知道拍什么),而AI其实有能力帮你理清需求(它懂热门赛道、用户偏好、内容制作逻辑)。此时,你的认知盲区正好是AI能力优势区


这时候,你的提示词要像思维教练”——用问题激发你的潜在需求,用专业度牵引你走向清晰。核心原则是提问引导+价值锚定


关键策略:


(1) 场景化提问唤醒需求:别问你想拍什么,而问你平时刷短视频时,看到哪种内容会停下来看完?是治愈系的宠物日常,还是干货类的技能教学?通过具体场景,帮你定位兴趣点。


(2) 数据化参考降低决策成本AI可以调取热门榜单,但需要你给筛选条件。比如:最近一周抖音上,职场干货类视频的平均完播率是45%家居改造类是38%。你对哪类内容更感兴趣?或者我们可以结合你的职业(比如你是设计师)定制方向?


(3) 风险提示避免盲目跟风AI可能会推荐当前热门但竞争激烈的赛道,你需要它提醒你你的优势是否匹配。比如:如果推荐美妆教程,需要你有一定的化妆技巧和拍摄设备;如果推荐读书分享,需要你能输出有深度的观点。你觉得自己的优势更接近哪边?


底层逻辑:用户的不知道本质是需求未被激活,而AI知道潜在解决方案库。当用户认知模糊时,提示词的作用是点亮认知盲区”——通过提问、数据、案例,帮你把模糊的兴趣转化为明确的需求


4、第四象限:用户不知道+AI不知道——共创探索型提示词


典型状态:你对自己的需求毫无头绪(比如我想做个项目,但完全不知道从哪开始),AI也没有现成的信息(比如新兴领域、个性化需求)。此时,双方都处于信息真空,对话的目标是共同探索


这时候,你的提示词要像探险地图”——用开放心态建立协作关系,用规则约束避免无效发散。核心原则是设定边界+鼓励试错


关键策略:


(1)明确探索目标:别停留在我不知道,而是说我想做一个能解决XX问题的项目(比如社区老人用餐难),但我完全没思路。我们可以一起拆解这个问题,先从哪些角度入手?AI一个探索锚点


(2)定义有效进展:告诉AI“什么样的输出算有用。比如:如果讨论出一个具体的方向(比如社区食堂+志愿者配送),或者发现一个关键痛点(比如老人不会用手机下单),就算有效进展。避免对话变成闲聊。


(3)角色代入激发创意:让AI扮演某个角色(比如创业顾问”“产品经理),用专业视角引导你。比如:假设你是创业孵化器的导师,我会像学生一样提问,你帮我梳理思路——首先,这个项目的核心用户是谁?他们的真实需求是什么?


(4)接受试错迭代:在探索阶段,允许AI提出不完美的想法,你可以说:这个方向好像不太对,我们换个角度试试?这个点子有意思,但具体怎么落地?再细化一步。


底层逻辑:当双方都处于不知道时,对话的本质是共同构建认知。提示词的作用是建立协作规则”——既给AI方向(避免发散),又留探索空间(避免僵化)。


三、终极心法:提示词的本质是信息对齐术


看完四个象限,你会发现提示词设计的底层逻辑其实很简单:搞清楚自己和AI认知坐标,然后用语言填平中间的信息差


  • 当双方都知道时,提示词要精准锁定


  • 当用户知道AI“不知道时,提示词要补全缺口


  • 当用户不知道AI“知道时,提示词要启发引导


  • 当双方都不知道时,提示词要共创规则


但更重要的是,你要学会动态调整”——AI的能力在进化(比如从不知道变成知道),你的需求也会变化(比如从模糊变得清晰)。好的提示词不是一招鲜,而是根据信息状态切换战术


最后还有一句话:AI时代,问对问题比知道答案更重要最好的提示词,不是告诉AI怎么做,而是AI一起明确目标,然后让它用它的能力帮你实现。毕竟,AI不仅仅是工具,还是认知扩展器”——当你学会用它填补自己的信息盲区,你会发现,所谓得不到想要的结果,不过是没说清自己的需求

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