#提示词的作用

提示词的作用导读 提示词工程是与大模型对话的核心技能。本系列从入门概念讲到结构化框架、设计原则、高阶策略，再到 RAG 场景实战与效果评估迭代，共 6 篇。 阅读顺序 序 篇目 内容 1 01提示词入门与核心概念\提示词入门与核心概念 提示

提示词入门与核心概念 当你打开 ChatGPT 或者 DeepSeek，在对话框里敲下一行字，点击发送——你有没有想过，这行字在技术层面叫什么？ 它不叫"问题"，不叫"请求"，也不叫"指令"。在大模型的世界里，它有一个专门的名字：Promp

结构化提示词框架与模板 上一章讲了提示词设计的各种原则，但原则毕竟是原则，真到自己动手时，还是容易漏东漏西。 比如你记得要设角色、要写任务、要给示例……但到底先写啥后写啥？有没有更系统的方式？ 这就是框架的价值。 框架是前人趟过的路。别人踩

RAG场景提示词工程实战 RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）是一种让大模型"查资料再回答"的技术。 普通的大模型问答，AI 完全依赖自己训练时学到的知识。这有两个问题： 知识可能过时——训练数

提示词设计原则与实战技巧 很多人第一次接触提示词设计，总觉得"就是问个问题嘛，有什么难的"。直到自己动手写一个复杂场景的提示词，才发现——AI 就是不按你想的来。 你说"简单总结一下"，它给你输出三千字；你说"详细解释"，它给你来一句话；你

高阶提示词优化策略 前面几章讲的技巧，主要解决的是"怎么跟 AI 说清楚要干嘛"。 但有些任务，光说清楚还不够。比如数学应用题、逻辑推理、复杂决策——这些需要 AI 真正"动脑子"，一步步思考才能得出正确答案。 这一章，我们来聊几种让 AI

提示词效果评估与迭代优化 提示词写完了，测了几个 case，感觉还行——然后就上线了。 这是很多人的做法。但这样搞，迟早要出问题。 因为你测的那几个 case 不代表所有情况。用户的问题千奇百怪，你想不到的边界情况多得是。等上线之后发现问题