AI提示词该怎么写？从基础知识到高级技巧

提示词已成为人类与机器连接的关键桥梁，当前大模型本身已经具备非常强的能力，掌握提示词技巧变得比以往任何时候都更加重要。

一个好的提示词可以给我们带来很多工作上和生活上的帮助，通过2025年这一年深度使用AI的实践，今天将系统性地介绍提示词的一些基础知识，以及分享提示词的一些技巧，帮助大家使用AI时释放大模型真正的能力。

一、AI提示词的基础知识

提示词是人与AI沟通的语言，通过沟通语言指导AI完成任务，提示词不是简单的一个提问或问题。一个失败的提示词，本质在于会让模型的推理陷入混乱，这就需要好的提示词明确系统运作逻辑，当提示词无法向人类解释清楚时，那么必然也无法向AI进行提示引导。

现代大语言模型(LLM)生成内容的本质，是基于上文对下一个词进行预测，类似是一个高级的自动补全工具，类似于概率预测机器。

基于这个特点，大模型生成内容是通过概率统计模式生成的内容，而非像人说话一样，通过真正思考后再进行输出。当我们对AI输入模糊的指令时，这就会导致AI生成概率统计意义上的平均答案，因为模糊指令没有更好的指导模型进行输出。

比如随便问一个AI工具，输入一个非常模糊的提示词（例如输入：我不开心怎么办？），基本上都是生成差不多的通用内容。而通过明确、精准的引导方式，输入非常清晰的需求提示词，这样可以更好地引导AI进行预测，可以极大提升输出结果和问题的相关性。

另外，在同一个问题上，不同的角度或者用不同的学科去看待，会有完全不一样的结果。大模型学习的知识可以用海量形容，相当于具备各个学科的各种知识，而好的提示词不仅仅把需求描述清晰，还会明确AI的专家角色，或者是引导AI从确定性的学科去输出。

比如看到一个经典的例子，如果想让一个产品卖爆，从不同学科背后是不同的问题。从经济学看，是供需问题，要想办法逼近“供不应求”的区间；从心理学看，是稀缺与损失厌恶，要设计让人“错过会心疼”的场景；从营销学看，是品牌心智，要占领一个清晰、强烈的认知高地。

同一个问题，不同学科可以给出完全不同的解法，背后是完全不同的假设和工具箱。这也是为什么有时候写的提示词指令给到AI，输出的答案不是我们期望想要的答案，并不是AI不够聪明，本质上还是提示词指令没有更好的引导AI进行回答。

给AI指定角色是非常重要的提示词技巧之一，很多提示词技巧的第一点就是告诉用户，需要先输入AI的角色，再让AI去生成答案。当提示词可以按专家类型或学科去引导AI，大概率可以得到更精确的答案。

二、AI提示词的高级技巧

设定角色或定义问题学科：就像上面讲的一样，给AI角色设定或者设定问题所属的学科，这种方式可以为AI指定专业身份，可以聚焦知识来源与专业视角，有助于AI输出高质量并且专业性的答案，降低通用化表达的概率。

当然，很多时候我们并不知道一个问题具体应由哪类专家或哪个学科来解答，这也是在生活中人类思考问题很关键的一个能力。不知道某个问题适合什么角色专家或学科回答时，可以在提示词上加上这么一句提示词：“找到最适合这个问题的专家角色，他们会如何回答这个问题。”然后再输入问题。

或者再AI回答之后，让AI给出继续深度探讨这个问题时，适合哪些人或专家进行讨论，并说明原因，这时候AI回答的内容也很值得学习借鉴。

明确上下文信息：AI本身（在单次对话中）是没有记忆功能的，所有对上下文或历史的“记忆”都需要通过提示词来提供，在写提示词的过程中，足够详细的上下文很关键。

描述问题时，提供产生背景、关键事实与细节，界定事实边界与必要信息，这样可以大大减少AI脑补内容，并且尽可能提供提示词指令的所属学科、发生时间、影响范围等信息。这样可以降低大模型的幻觉概率，确保事实准确性，就有更大几率获得一个独特、非通用的答案。

明确输出格式规范：明确输出的格式、长度、语气等约束条件，也是引导AI输出概率上非通用性结果，答案和需求更加匹配。

经典的限制就是对字数的限制，尤其是让AI写一些文案或标题时，如果不限制字数或一些格式规范，大概率输出的答案和预期不一致。

让模型产生思维链：具体做法就是让AI看到问题不是直接回答，而是要求AI先逐步思考，然后再生成最终答案，模拟人类解决问题的推理过程。这也就是DeepSeek R1模型（带思维链）模型默认支持的功能。

日常使用的很多模型是非思维链模型，可以在提示词最后输入：对以上问题先逐步思考进行问题规划，然后再进行回答。有研究表明，此方法可显著提升大模型在解决实际应用问题时的准确性与可信度。

让模型产生思维树：原理就是引导AI探索多条可能的推理路径，而非单一线性思考，尤其适用于复杂的问题。这种方法先让模型在不同场景进行推理，然后再综合给出评估后融合的最优答案。

提示词案例：请用思维树方法分析如何提升个人月度阅读效率。首先生成3个方案：碎片化阅读、主题深度阅读、混合式阅读；接着评估每个方案的可行性、预期效果和兴趣匹配度，然后分析在通勤时间长、周末空闲多、工作日灵活这三种场景下的适用性。最后综合各方案优势，输出一个最优阅读计划。

提供少样本提示：在正常输入提示词需求之后，提供少量的示例，引导模型模仿格式或逻辑。提供示例的质量越高、越典型，模型输出的结果会越稳定，更有利于生成高质量结果。

模型对抗性验证：原理是模拟多方角色（如工程师、PR经理、愤怒客户）生成竞争性方案，通过批判迭代优化。此技巧的优势是利用AI擅长批判编辑的特性，突破统计平均陷阱，在不同角色之间进行各自批判后，发挥出模型深层的能力。

当然，在使用模型时还有一些最基础的技巧，在需要模型获取网络信息场景时，一定要记得选择联网搜索，否则模型大概率输出错误的答案。提示词不是一锤子买卖，可以根据模型输出进行动态调整，多轮对话直到产生满意的结果。