AI 生成的结果有时候像一场精准的演出，令人惊艳；但有时候又像一场混乱的即兴表演，毫无章法。这其中的关键，并不在于 AI 本身的能力，而在于你如何引导它。

人们常常误以为，只要向 AI 提问，就能得到精准的答案。然而，在大语言模型（LLM）中，问题只是表象，真正决定输出质量的是背后的提示结构。如果不理解这个逻辑，就像给一个模糊的项目指令，期待乙方能完全按照你的想法执行，最后得到的结果，往往大失所望。

01 提示词的本质：问题、指令和示例的分工

想象一个职场场景：上司（甲方）向员工（乙方）布置任务。如果上司只是含糊地说：“给我一份市场报告。”那么，乙方能做的只有猜测：是需要数据分析，还是行业趋势？要详细报告，还是简短摘要？没有明确的指令，最终的交付物很可能不符合预期。

在 AI 交互中，User 就是甲方，而 AI（Assistant）就是乙方。如果想要让 AI 生成符合预期的结果，就必须掌握“问题 + 指令 + 示例”三者的配合方式。

问题（Question）：这是任务的核心，决定 AI 需要回答什么。例如：“什么是提示工程？”

指令（Instruction）：这部分就像任务的详细说明，决定 AI 应该如何执行。例如：“用简明的语言解释，限制在 3 句话以内。”

示例（Example）：如果任务较复杂，直接提供 AI 预期的输出格式，减少理解偏差。例如：

Q: 提示工程是什么？
A: 提示工程是优化 AI 生成效果的一种技术，通过精心设计输入，使 AI 产生符合预期的结果。

这些元素的合理组合，就像一份清晰的项目需求文档，让 AI 既能理解任务，也能按正确的方式执行。

02 System 设定的作用：AI 的“行为准则”

有经验的管理者知道，明确的公司文化和行为准则，会影响整个团队的运作方式。而在 LLM 里，System 设定起到了类似的作用。

System 设定的作用，并不是直接影响 AI 生成的内容，而是决定 AI 的整体“人格”。例如，如果 System 设定为：“你是一位严谨的商业顾问，所有回答必须基于市场数据。”那么 AI 生成的答案会更倾向于引用数据，而不是泛泛而谈。

如果这个设定换成：“你是一位幽默的创意写作者，回答需要生动、有趣。”那么 AI 生成的答案可能会带有比喻、幽默甚至故事化表达。

System 设定的关键，不是告诉 AI 具体回答什么，而是设定 AI 的行为模式，让它保持一致的风格。

03 为什么很多人误用示例？示例与指令的边界

示例（Example）在 LLM 交互中属于一个较难把握的部分，很多人会误解它的作用，把它与指令混淆。

示例的作用，不是告诉 AI“做这件事”，而是“这样做”。本质上，它属于 Assistant 的部分，但由 User 提供。示例的最大作用是减少理解偏差，让 AI 更精准地模仿预期的格式。

但示例与指令的边界是模糊的，因为指令本身就包含对输出风格的要求。例如，以下两种方式都可以引导 AI 生成特定风格的回答：

方式 1（用指令）：

解释提示工程，用正式学术风格，回答不超过 3 句话。

方式 2（用示例）：

Q: 什么是提示工程？
A: 提示工程是通过优化输入，使 AI 生成符合期望结果的技术。

两者的区别在于，方式 1 让 AI 自己组织语言，方式 2 则让 AI 模仿预设格式。当任务较复杂，示例往往比指令更能提升 AI 的准确度。

04 如何调整 Prompt，让 AI 更“听话”？

AI 之所以会偏离预期，通常是因为 Prompt 设计不够精确。这就像一个项目需求不清晰的情况下，执行方不得不自行理解，最终可能做出南辕北辙的方案。

如果想要 AI 输出更精准，可以从这几个方面优化：

调整问题：如果 AI 偏离主题，先检查问题是否清晰。例如，“如何提升学习效率？”就比“如何变聪明？”更有针对性。

优化指令：明确格式、风格、字数等。例如，“用三点总结”或“限制在 100 字以内”，让 AI 避免过度发挥。

增加示例：如果 AI 生成的答案结构混乱，提供示例可以让它模仿正确的模式。例如，“请按照以下格式回答：‘问题：答案’。”

设定 System 规则：如果 AI 在多个回答中风格不一致，设置 System 设定可以让它的表达方式更加稳定。

05 结论：Prompt 设计的核心思维

LLM 交互的核心，不在于 AI 有多强，而在于如何引导它产生高质量的回答。问题决定方向，指令控制执行方式，示例减少理解偏差，而 System 设定确保风格一致。

如果把 AI 交互比作一个职场项目管理，那么高效的 Prompt 设计，本质上就是清晰的任务拆解与沟通。掌握这些原则，才能真正让 AI 成为精准高效的生产力工具。

by 楠哥 红尘炼心，知行一体。