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提示词
提示词是向 AI 传达希望它做什么的输入内容。问题、指令、示例、参考资料等都可以成为提示词。
通俗解释 它类似于交给初次共事的同事的工作说明。目的和条件写得越具体，得到想要结果的可能性就越高。
工作原理
AI 会阅读提示词中的内容，并生成最合适的后续回答。除了用户直接写的问题外，服务预先放入的“系统提示词”也会决定 AI 的语气或角色。即使是同一个问题，表达方式或附加信息不同，答案也可能大不相同。
为什么重要
写好提示词，不用更换模型也能提高结果质量。因此，为获得想要的答案而设计提示词的工作也被称为“提示工程”。指定角色、提供示例、指定输出格式等技巧被广泛使用。
注意事项
存在一种名为“提示注入”的安全问题，即通过偷偷夹带在提示词中的指令让 AI 做出离谱的行为。尤其是在阅读网页或文档后采取行动的 AI 智能体中需要特别注意。还要记住，放入提示词中的个人信息或公司机密可能会被传送到外部服务。
示例
与其写“总结一下这篇文章”，不如写“把这篇文章总结成三行，让小学生也能看懂”，这样得到的答案会更接近想要的结果。在本站介绍过的 LMBuild 等研究中，也是通过提示词布置任务，来评估 LLM 智能体的完成情况。
本站出现过的地方
- 简报 AWS 在 Amazon Bedrock 上提供 Z.ai 的 753B MoE 模型“GLM 5.3” 2026-10-07
- 论文 LMBuild：评估 LLM 智能体能否构建可实际组装并正常工作的结构 2026-10-07