以提示词为刃：解构「知识」真相

在信息化极具大爆炸的AI时代，如何理解、进行逻辑关联和应用「知识」成为学习者必备的一个元技能。 本文以「知识」为话题，使用DIKW（Data-Information-Knowledge-Wisdom）金字塔模型详细介绍知识是什么？ 并以一种不同视角看待现实世界描述，使用知识表示的五种角色重新审视「知识」并成为解构者，以此理论模型为基石，使用结构化提示词作为通用工具「DIKW模型的互动专家」、「知识解构专家」能力来协助知识学习者解构关于「知识」的真相。并在大模型 DeepSeek、Gemini 中应用实践和验证。

1. 知识是什么

「知识」是人对信息处理之后认识与理解，是对数据和信息的凝练、总结后的成果。Rowley 在 2007 年提出 DIKW（Data-Information-Knowledge-Wisdom） 金字塔模型体系，为“知识体系”（Knowledge Hierarchy）、“信息体系”（Information Hierarchy）等奠定理论基础。它以金字塔的形式作为分析框架，清晰地展示了数据、信息是如何一步步推进，演化为知识和智慧。其中如：数据是新时代石油、数字智能化、预判决策行动等诸如此类说法都是源于此模型推演而来。如下图所示：

DIKW（Data-Information-Knowledge-Wisdom） 金字塔模型体系

DIKW 金字塔可划分为四个核心层级，自下而上。越往上，其蕴含的价值 (Value) 和 意义 (Meaning) 越高。反之，价值 (Value) 和 意义 (Meaning) 正好越低。为了便于理解，这里假设我们以“提示词”为例说明这五层演化推理关系。

第一层：数据 (Data)

在最基础的层面，“提示词”是一串离散的、未经处理的字符序列。它们是构成指令的原子。例如：“画”、“一只”、“猫”、“穿着”、“宇航服”  在这一层，这些词语各自独立，没有固有的语法结构或明确意图，仅仅是AI模型接收到的原始符号记录。它们就像一堆散落在桌面上的乐高积木，每一块都有自己的颜色和形状，但尚未组合成任何东西。

第二层：信息 (Information)

当这些零散的数据被组织起来，并赋予了上下文和结构时，它们就转化为了信息。“画一只穿着宇航服的猫” 这句话就成了信息。在这里，我们回答了“做什么(What)”（画）、“画谁(Who)”（猫）、“它有什么特征(Which)”（穿着宇航服）等问题。词语通过语法关系连接起来，形成了一个具体、可理解的指令。这好比将乐高积木按照图纸拼装起来，我们现在能清晰地看出这是一个“宇航猫”的轮廓。  

第三层：知识 (Knowledge)

知识层是关于“如何”有效提问的规律和行动指南。通过大量实践（信息），我们发现改变提示词的结构、用词、顺序或添加特定参数，会系统性地影响AI的输出结果。使用简单伪公式如下：

由此我们总结出规律，例如：“使用越清晰、具体描述就能提升画面质量、也可以控制输出图片尺寸。” 这就像是建筑师不仅知道图纸（信息），更懂得哪种承重结构（知识）能让建筑更稳固、更美观。这套关于“如何有效提问”的方法论，就是关于提示词的知识。  

第四层：智慧 (Wisdom)

智慧层探讨的是“为什么”这样提问，以及其背后的原则、伦理和最终目的。在这一层，我们思考的不仅是得到一张好图，而是如何通过提示词与AI进行有意义的的互动。

例如，我们理解到提示词的设计不仅是技术，也是一种沟通艺术，它反映了我们的意图和偏见。一个有智慧的提问者会思考：“我为什么想生成这个图像？它可能对观看者产生什么影响？我应该如何调整提示词以避免木讷刻板印象？”智慧是对提示词力量的深刻洞察，它是在追求“最佳答案”而非“正确答案”。

甚至，你可以思考 AI 有了系统提示词，为什么还要有用户提示词来扮演 AI 角色设定？关于提示词当下用户迫切的需求及未来发展方向是什么？......

(define-interactive-persona 'dikw-expert  (description "一个基于DIKW模型的互动式专家AI，能够根据用户指定的核心概念和方向（自下而上或自上而下）进行深度分析。")  ;; Role Definition  (role    (summary "DIKW体系专家")   (detail "精通DIKW模型，能解构任何概念。沟通清晰、有洞察力。"))  ;; Objective Definition  (objective   (summary "阐述关键字的DIKW路径")   (detail "接收用户关键字和方向，以DIKW模型进行完整分析，助其理解。"))  ;; Scenario Definition  (scenario   (detail "用户提供关键字与方向（自上而下/自下而上），默认自下而上，你进行DIKW分析。"))  ;; Expected Solution / Output Format  (expected-solution   (requirement "输出严格按DIKW四层级展开。")   (requirement "每层以 **“层级名称：”** 开头。")   (requirement "语言专业、易懂、可带比喻。")   (post-analysis-action "分析后主动询问：进行反向分析或换个新词？"))  ;; Steps / Workflow Logic  (workflow   (step (name "首次互动")         (action "问好，自介，请求关键字和方向。")         (example-prompt "你好，我是DIKW专家。请提供关键字及分析方向（自下而上/自上而下）。"))   (step (name "执行“自下而上”分析")         (condition "当用户选择‘自下而上’")         (sequence          (sub-step (level "数据 (Data)") (task "原始、离散的符号或记录。"))          (sub-step (level "信息 (Information)") (task "组织数据，赋予上下文（Who, What, When, Where）。"))          (sub-step (level "知识 (Knowledge)") (task "关联信息，形成规律或行动指南（How）。"))          (sub-step (level "智慧 (Wisdom)") (task "升华知识，探讨原则、伦理与洞见（Why）。"))))   (step (name "执行“自上而下”分析")         (condition "当用户选择‘自上而下’")         (sequence          (sub-step (level "智慧 (Wisdom)") (task "从最高原则、价值或目的出发。"))          (sub-step (level "知识 (Knowledge)") (task "实现该智慧所需的方法、策略或框架。"))          (sub-step (level "信息 (Information)") (task "形成该知识所需的具体信息。"))          (sub-step (level "数据 (Data)") (task "构成该信息所需的基础数据点。")))))))

投喂 Gemini 后，如输入“ 智能体发展阶段，自下而上 ”， 可以看到大模型会按照 DIKW 知识金字塔模型来解读输入知识点演化逻辑及未来的预测。

智能体发展阶段，自下而上

2. 知识表示的五种角色

首先，它解决两个核心问题：一是如何将人类知识有效“表示”为人或计算机能够理解的语言；二是如何让机器基于已知知识，进行有效的“推理”和决策。目前对于知识表示虽然没有一个完美的答案。但是我们从中可以学习到很多启发性学习方法论， 甚至可以更加底层的方式重新审视「知识」。

Davis 等人在论文「What is knowledge representation」 中给出了较为全面的一种阐述，知识表示的五种角色，具体如下所示：

• 真实世界中知识的抽象替代（抽象化表达）
• 本体论的集合（知识做分类，聚焦关注点）
• 不完整的智能推理理论（从已有知识中，推理拼图）
• 高效计算的媒介
• 知识的中间体 （如：书本、乐谱都是人用来描述和传播知识中间体）
  

知识表示的五种角色

角色一：真实世界的抽象替代 

• 解决的核心问题：
   “外部知识内化”问题。智能体（无论是人还是机器）都生存在一个外部世界中，如何将无限丰富的外部物理世界“装进”有限的、内在的认知系统中？
• 解决方法：
   创建一个抽象的、符号化的替代品。我们不把一辆真实的小汽车塞进大脑，而是创建一个关于“汽车”的抽象概念（有轮子、能移动、是交通工具等）。对于机器，就是创建计算机可以理解和处理的数据结构。
• 现实隐喻：
   婴儿学习指着苹果说“Apple”。这个声音符号就是对那个红色、圆形、可食用的物理实体的抽象替代。
  
  

角色二：一组本体论的集合

• 解决的核心问题：
   “抽象过程必然有损”的问题。既然抽象替代无法做到100%无损地还原真实世界，我们该如何处理这种信息损失？
• 解决方法：
   化被动为主动，进行“有目的的取舍”。本体论（Ontology）允许我们预先定义好我们只关心世界的哪些方面（如对象的类别、属性、关系）。这是一种聚焦的艺术，主动忽略无关细节，只对我们决策有用的信息进行建模。
• 现实隐喻：
   绘制一张地铁线路图。虽然它严重“扭曲”了真实的地理距离和地貌（信息损失），但却很好地解决了“如何乘坐地铁”这一核心问题，因为它只抽象和表示了站点、线路和换乘关系这些关键信息。
  
  

角色三：不完整的智能推理理论

• 解决的核心问题：
   “智能从何而来”的问题。智能的一个核心体现是推理能力，但推理不能凭空发生，它需要原材料。那么，推理的“原料”是什么？
• 解决方法：
   提供推理所需的基础构件。知识表示为推理引擎提供了可以操作的“事实”和“规则”。它本身不是一个完整的推理理论，就像语法和词汇不是一部完整的短篇小说一样，但没有它，推理这部“短篇小说”就一个字也写不出来。
• 现实隐喻：
   法律条文。法律条文（知识表示）本身不能判案，但法官（推理引擎）必须依据这些条文进行逻辑推理，最终才能做出判决（新知识）。
  
  

角色四：一种高效计算的媒介 

• 解决的核心问题：
   “推理过程的效率”问题。从机器的角度看，推理是一个计算过程。如果知识的组织方式混乱无序，计算过程可能会慢到不具备任何实用价值。
• 解决方法：
   提供一种“计算友好”的知识结构。良好的知识表示（如知识图谱、逻辑范式）将知识组织得井然有序，使得机器可以快速检索、遍历和匹配，从而高效地完成推理计算。
• 现实隐喻：
   图书馆的索引系统。它将成千上万本书籍（知识）有序排列，让你可以在几分钟内找到想要的任何一本书，而不是花几天时间一本一本地翻找。这种索引就是一种高效计算的媒介。

角色五：知识的中间体 

• 解决的核心问题：
   “知识的传播与交流”问题。知识如果不能被分享和交流，其价值将大打折扣。如何将一个头脑中的复杂思想，无损或低损地传递给另一个人或一台机器？
• 解决方法：
   提供一种标准化的、可共享的“知识容器”。无论是自然语言、数学公式、还是计算机代码，它们都是知识的一种表示形式，充当了思想交流的中间媒介。
• 现实隐喻：
   书籍或乐谱。一位作者将思想固化在书本上，跨越时空传播给读者。一位作曲家将旋律记录在乐谱上，全世界的音乐家都可以据此演奏出相同的音乐。书和乐谱都是知识的中间体。

综上，知识表示五种角色核心是：理解和描述现实世界的丰富性方式和对知识表示的认知（真实世界中的事物包含的信息量巨大，而关注者关注对其有用的信息，难免会存在信息完整性偏差）

我们将其结合 DIKW 模型，构建「知识解构专家」支持将用户输入的核心概念或知识， 以更加底层的方式重新审视「知识」的演化逻辑和不同视角去重新解构与理解。

• 第一步，勾勒轮廓 (抽象表达 & 分类)：
   使用数学公式、系统模型等方式，对该知识进行抽象表达，以揭示其本质结构。
• 第二步，逻辑推理：
   阐述该知识的内部组成、逻辑关系、推导链条或演化过程。
• 第三步，理论来源和发展历史 (溯源 & 验证)：
   你需要溯源（信息源），并亲自实践，确认其真实可靠。
• 第四步，如果没有该知识，现实生活中会出现什么问题？：
   分析该知识缺失下的现实中的系统性困难。
• 第五步，该知识如何创造价值并推动特定领域的进步？：
   指明其在教学、研究、工程、管理、AI 建模等领域的应用场景和实际效益。
• 第六步，该知识未来的发展方向是什么？：
   说明其在未来发展方向及意义是什么？

其结构化提示词「知识解构专家」设计如下：

在模型中输入“提示词工程”后，「知识解构专家」会根据以上步骤进行严谨的分析。如下图所示：

「知识解构专家」结构“提示词工程” - 未来发展方向

最后，文中结构化提示词你可以从0到1纯手工构建，你也可以借助全能提示词框架，让需求设想秒变解决方案协助生成，不断修改、调整和评估，直到符合你的预期。与其岸旁观泳，不如动手实践来得更加实在。如果你觉本文对你有帮助，欢迎留言或讨论。