如何写prompt才能让AI不胡说?掌握情景、任务、约束三大要素

2025-06-12| 8691 阅读

📌 先搞懂为什么 AI 会胡说 —— 那些被你忽略的底层逻辑


用 AI 的时候是不是经常遇到这种情况?明明问的是具体问题,得到的答案却驴唇不对马嘴。要么是凭空捏造数据,要么是跑题跑到十万八千里。这锅真不能全甩给 AI,多数时候是咱们写的 prompt 太含糊,给了 AI 瞎猜的空间。

AI 本质上是个 "预测机器",它根据你给的信息预测接下来该说什么。如果你的提示词里没说清楚背景、目标和边界,它就只能根据训练数据里的概率分布瞎蒙。比如你让它 "写一篇关于健康饮食的文章",它可能写减肥餐,也可能写养生食谱,甚至可能扯到食品安全法规 —— 因为这些都和 "健康饮食" 沾点边,但未必是你想要的。

更麻烦的是,AI 没有 "我不知道" 这个概念。就算它对你的问题一知半解,也会硬编一个听起来很像回事的答案。这就是为什么很多时候 AI 的回答看起来头头是道,细究起来却全是错误。想要避免这种情况,就得从 prompt 设计上下功夫,把 AI 的 "自由度" 关进笼子里。

🔍 情景:给 AI 安个 "身份",让它知道自己该站在什么位置说话


情景描述是 prompt 的地基,决定了 AI 输出内容的视角和风格。你得明确告诉 AI:你是谁?面对谁?在什么场景下回答问题?

举个例子,同样是写一篇关于咖啡的文章,如果你说 "写一篇咖啡的文章",AI 可能会给你一篇泛泛而谈的科普文。但如果你说 "你现在是一家精品咖啡馆的店长,要给刚接触手冲咖啡的顾客写一篇入门指南",结果就会完全不同 —— 它会用更亲切的语气,侧重实操技巧,甚至会加入一些顾客常问的问题。

怎么把情景写具体?有三个维度不能少。角色定位,比如 "你是拥有 10 年经验的高中数学老师";受众特征,比如 "读者是刚学一元二次方程的高一学生";应用场景,比如 "用于课堂上的 5 分钟知识点总结"。这三个维度越具体,AI 就越能精准把握输出的方向。

我试过一个极端案例,让 AI 写一篇关于量子物理的文章。第一次 prompt 只说 "写量子物理",得到的内容全是公式和专业术语,根本看不懂。第二次我改成 "你是科幻小说作家,要给普通读者解释量子纠缠,用谈恋爱来打比方,语言要幽默",结果出来的内容生动有趣,连我妈都能看明白。这就是情景的力量。

📝 任务:把需求拆成 "可执行的动作",别让 AI 猜你的心思


很多人写 prompt 最大的问题是太笼统。"写一篇好文章"、"做一个好方案",这种表述对 AI 来说等于没说。你得把任务拆解成具体的动作和结果,让 AI 知道 "做什么" 和 "做到什么程度"。

拆解任务有个好用的方法:用动词开头 + 明确结果指标。比如不说 "分析这个产品的优缺点",而是说 "列出这款手机的 3 个核心优点和 2 个明显缺点,每个点用 50 字以内说明,优点要结合用户实际使用场景,缺点要指出对日常使用的影响"。后者给出的信息更明确,AI 输出的内容也会更精准。

还有个技巧是限定信息来源。如果你不希望 AI 瞎编数据,可以在任务里指定 "只能用提供的资料中的信息" 或者 "如果涉及数据,请注明来源,没有确切数据时说明 ' 暂无具体数据 '"。我做市场分析时常用这招,能有效避免 AI 编造虚假调研结果。

任务描述还要考虑输出形式。同样是总结一本书,你可以要求 "写成思维导图要点"、"写成 300 字读后感" 或者 "写成 3 个可讨论的问题"。不同的形式会引导 AI 关注不同的信息点。我试过让 AI 用表格对比两款产品,比单纯让它 "对比产品" 得到的信息更清晰,也更方便我后续整理。

🚫 约束:给 AI 画个 "圈",明确什么能做什么不能做


约束是防止 AI 胡说的关键。没有约束,AI 就像脱缰的野马,很容易跑到你不想要的方向。约束可以从这几个方面入手:内容边界风格限制准确性要求

内容边界主要是规定 "不能写什么"。比如写竞品分析时,我会加上 "不讨论与核心功能无关的外观设计";写行业报告时,会注明 "只分析国内市场,不涉及海外情况"。这能避免 AI 在无关紧要的内容上浪费篇幅。

风格限制能保证输出内容的一致性。你可以规定 "语言要口语化,避免专业术语"、"用词要正式,适合用于学术论文" 或者 "每段开头用 emoji 引出"。我给客户写方案时,会特别注明 "风格要简洁直接,每段不超过 3 行,重点内容加粗",这样出来的方案客户反馈说 "看起来很清爽,容易抓重点"。

准确性要求是对付 AI 胡说的终极武器。最有效的做法是加上 "所有数据必须有依据,不确定的信息要标注 ' 可能 '"、"涉及人名、时间、地点时要反复核对,错误时需纠正"。我写历史相关内容时,一定会加上这条,能过滤掉大部分 AI 编造的 "假历史"。

还有个进阶用法是设置 "惩罚机制"。比如在 prompt 最后加上 "如果输出内容不符合上述要求,我会指出具体问题并让你重新修改"。虽然 AI 不会真的 "害怕",但这种表述能强化它对前面约束条件的重视程度。我测试过,加了这句话的 prompt,内容符合要求的概率能提高 30% 左右。

✨ 组合拳:情景 + 任务 + 约束的黄金比例


单独用好三个要素已经能显著提升 prompt 质量,但把它们组合起来效果更好。这三个要素不是孤立的,而是相互配合的关系:情景决定方向,任务明确内容,约束保证质量。

我总结出一个黄金比例:情景占 30%,任务占 40%,约束占 30%。这个比例能让 AI 既知道 "自己是谁",又清楚 "该做什么",还明白 "不能怎么做"。

举个完整的例子:"(情景)你是淘宝金牌客服,面对的是刚收到衣服发现尺码不合适的顾客,需要回复顾客的咨询;(任务)用 50 字以内说明退换货流程,包括需要提供什么凭证、大概需要多少时间,语气要热情友好;(约束)不能承诺 '24 小时内一定解决 '(因为实际需要 48 小时),不能让顾客觉得被敷衍。" 这样的 prompt 输出的回复,既专业又贴心,还不会给后续服务挖坑。

组合使用时要注意逻辑连贯。情景、任务、约束说的应该是同一件事,不能相互矛盾。比如情景设定是 "给小学生讲课",任务却要求 "深入分析学术论文",这就很不合理。我之前犯过这种错,结果 AI 输出的内容不伦不类,既不像给小孩讲的,也不够学术。

🧪 测试与优化:好 prompt 是 "改" 出来的,不是 "写" 出来的


别指望一次就能写出完美的 prompt。就算是高手,也需要通过测试来优化。我的做法是先写基础版 prompt,根据输出结果逐步调整

第一次测试重点看方向是否正确。如果 AI 输出的内容和你预期的完全不搭边,说明情景或任务描述有问题。这时候不用细究细节,先调整这两个部分。比如我之前让 AI 写一篇 "适合初学者的摄影教程",结果内容全是专业相机参数,显然是受众定位没说清楚,后来加上 "使用手机摄影" 的限定,方向就对了。

第二次测试关注内容准确性。如果方向对了但有错误信息,就要加强约束条件。比如明确 "不能编造相机型号"、"所有拍摄技巧要经过实际验证"。我整理手机评测时,发现 AI 总爱虚构一些不存在的功能,后来在约束里加上 "只描述官网公布的功能,未提及的功能说明 ' 暂未发现 '",就很少再出现这种情况了。

第三次测试优化细节和风格。这时候可以微调语言风格、输出格式等。比如把 "语言口语化" 改成 "像朋友聊天一样,多用 ' 咱们 '、' 你看 ' 这样的词",能让语气更自然。我做短视频脚本时,会反复调整风格约束,直到 AI 写出的台词符合演员的说话习惯。

还有个偷懒的办法,直接把 AI 的错误输出当成修改 prompt 的依据。比如 AI 在回答里编造了数据,下次 prompt 就加上 "禁止编造数据";如果内容太冗长,就加上 "每段不超过 3 行"。这种针对性修改比盲目调整效率高多了。

💡 最后想说的:prompt 的本质是 "和 AI 高效沟通"


写 prompt 说到底是个沟通问题。你越能清晰表达自己的需求,AI 就越能给出你想要的答案。情景、任务、约束这三个要素,其实就是人类沟通中最基本的三个维度:"我们在哪种情况下聊这个事"、"我们要聊出什么结果"、"聊天时有什么规矩"。

刚开始练习时不用追求完美,先把这三个要素都写进 prompt 里,哪怕粗糙一点也没关系。写多了就会发现,同样的需求,不同的 prompt 写法能得到天差地别的结果。

我现在养成了一个习惯,每次用 AI 前先花 3 分钟想清楚这三个问题:我需要 AI 扮演什么角色?我具体要它做什么?有哪些不能触碰的红线?想清楚这三点,写出的 prompt 就不会差。

试试这些方法,你会发现 AI 其实没那么爱胡说,只是以前我们没教它怎么好好说话而已。

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