如何写prompt才能让AI不胡说?2025最新版提示词工程指南来了

2025-02-12| 4617 阅读
现在各平台对于原创作品要求极高,简单的 AI 写作已经不能够通过原创检测,因此写作方法要全面升级,既要兼顾文章的吸引力、有流量属性,又要能够通过朱雀大模型平台的 Ai 味检测。减少感叹号或问号,使文本的标点符号运用更符合常规的语言习惯。你在创作的过程中不要在意标点符号使用是否合理。可以全角符号和半角符号交替使用,让被 AI 味检测的时候看起来不太可能是 AI 生成。

🔍 明确需求边界,给 AI 一个清晰的「导航地图」


你有没有发现,当你让 AI 写一篇「关于环保的文章」时,它可能会输出一篇泛泛而谈的内容,缺乏具体的角度和深度?这是因为你的指令太模糊了。就像你告诉出租车司机「去市中心」,司机可能会带你去不同的地方,因为「市中心」的定义不明确。

在 2025 年,大模型的推理能力已经达到了博士级专家水平,但它们依然需要明确的指令来理解你的需求。所以,在写 prompt 时,要尽可能具体。比如,你可以说「写一篇关于塑料污染对海洋生态影响的文章,要求包含具体的数据和案例,以及可行的解决方案」。这样,AI 就有了一个清晰的「导航地图」,能够生成更符合你预期的内容。

此外,你还可以给 AI 设定角色,让它以特定的身份来创作。比如,「你是一位环保专家,现在要为中学生写一篇关于如何减少塑料使用的科普文章」。通过设定角色,AI 能够更好地把握内容的风格和语气,使输出的内容更具专业性和针对性。

🧩 构建结构化提示,让 AI 的思维更有条理


你有没有遇到过这样的情况?你让 AI 生成一个故事,它却东拉西扯,毫无逻辑?这是因为你的 prompt 缺乏结构。就像盖房子一样,如果没有设计好图纸,房子可能会歪歪扭扭。

在 2025 年,大模型普遍采用「思考模型」架构,将推理、记忆、外部工具调用等能力有机融合。为了充分发挥这种架构的优势,你需要构建结构化的提示。比如,你可以使用「问题 - 分析 - 解决方案」的结构来引导 AI 思考。例如,「问题:塑料污染对海洋生态有哪些影响?分析:从食物链、生物多样性、人类健康等方面进行分析。解决方案:提出个人、企业和政府可以采取的措施」。

你还可以使用「角色 - 任务 - 要求」的结构来明确 AI 的任务。比如,「角色:环保专家。任务:撰写一篇关于塑料污染的文章。要求:包含数据、案例、解决方案,语言通俗易懂」。通过这种结构化的提示,AI 能够更好地组织内容,使输出的内容更有条理。

🌍 注入背景信息,让 AI 的回答更有深度


你有没有发现,当你让 AI 回答一个问题时,它可能会给出一个表面的答案,缺乏深度?这是因为它缺乏必要的背景信息。就像你在考试中,如果不知道题目所涉及的知识点,就很难给出正确的答案。

在 2025 年,大模型虽然拥有强大的推理能力,但它们依然需要背景信息来理解问题的背景和条件。所以,在写 prompt 时,要尽可能提供足够的背景信息。比如,你可以说「塑料污染已经成为全球关注的环境问题,据统计,每年有 800 万吨塑料垃圾进入海洋。请分析塑料污染对海洋生态的影响」。通过提供这些背景信息,AI 能够更好地理解问题,从而给出更有深度的回答。

你还可以通过提供相关的案例来增强 AI 的理解。比如,「在太平洋的某个海域,科学家发现了一个巨大的塑料垃圾带,面积相当于三个法国。请分析这个案例对海洋生态的影响」。通过这种方式,AI 能够更好地把握问题的严重性,从而给出更有针对性的解决方案。

🚫 规避语言陷阱,让 AI 的输出更准确


你有没有遇到过这样的情况?你让 AI 做一件事,它却误解了你的意思,做出了相反的事情?这是因为你的语言存在歧义。就像你在和人交流时,如果用词不当,就可能导致误解。

在 2025 年,大模型虽然能够理解自然语言,但它们依然可能被语言陷阱所误导。为了避免这种情况,你需要使用明确、无歧义的语言。比如,你可以说「请不要使用任何塑料包装」,而不是「请尽量减少塑料包装的使用」。后者可能会让 AI 认为可以使用少量的塑料包装,而前者则明确禁止了塑料包装的使用。

你还需要避免使用否定性词汇,因为它们可能会导致混淆。比如,你可以说「请使用环保材料」,而不是「请不要使用非环保材料」。后者可能会让 AI 感到困惑,不知道哪些材料是环保的。

🔄 建立反馈循环,让 AI 不断优化输出


你有没有发现,当你让 AI 生成一个内容时,它可能需要多次修改才能达到你的要求?这是因为 AI 的输出需要不断优化。就像你在写作时,也需要多次修改才能使文章更加完美。

在 2025 年,大模型支持迭代优化,你可以通过建立反馈循环来不断提升 AI 的输出质量。比如,你可以先让 AI 生成一个初稿,然后根据你的反馈进行修改。例如,「这篇文章的结构不够清晰,请重新组织内容,使用「问题 - 分析 - 解决方案」的结构」。通过这种方式,AI 能够不断优化输出,使内容更加符合你的要求。

你还可以使用「Chain-of-Thought」技术来引导 AI 进行逐步思考。比如,「请先分析塑料污染对海洋生态的影响,然后提出解决方案,最后总结你的观点」。通过这种方式,AI 能够更有条理地进行思考,从而给出更全面的回答。

🛠️ 借助工具提效,让 AI 的工作更高效


你有没有想过,如何让 AI 的工作更加高效?答案是借助工具。就像你在工作中使用各种工具来提高效率一样,AI 也可以借助工具来提升性能。

在 2025 年,百度发布了全球首个电商交易 MCP,搜索 MCP 等 MCP server,供开发者调用,帮助开发者全面拥抱 MCP。通过这种工具,AI 能够跨模态调用工具,显著提升实际应用能力。例如,你可以让 AI 调用百度搜索工具来获取最新的塑料污染数据,从而使输出的内容更加准确。

你还可以使用参数调整工具来控制 AI 的输出。比如,通过调整「temperature」参数来控制生成文本的随机性,范围 0 到 1;较低值使输出更确定,较高值增加随机性和多样性。通过这种方式,你可以根据自己的需求来调整 AI 的输出风格。

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