大模型提示工程实战 高质量输出的系统方法

概述提示工程的核心在于让模型更稳定地遵循目标与约束，产出结构化、可验证的结果。本文围绕系统提示、任务拆解、约束设计与自动化评测，提供可落地的实践路径。核心方法（让模型“懂你要什么”）系统提示：明确角色、目标、风格与边界；将常驻规则置于系统层，减少漂移。任务拆解：将复杂任务拆分为可评估子任务；引导分步思考（如思维链）。约束与格式：定义输入输出协议（字段、类型、取值范围）；要求 JSON 或表格等结构化输出。明确拒答策略：对不合法、不充分或越权输入，要求给出拒答与修正建议。结构化模板（可复用）背景：目标与成功标准（客观、可验证）。输入：字段与示例（含边界样例）。输出：固定结构（JSON/表格），字段含义与校验规则。约束：风格、长度、禁止项、引用格式等。评测：自动化验证与打分维度（准确性、一致性、完整性）。评测与迭代（把“好坏”量化）覆盖场景：正常、边界与对抗输入；检查遵循度与鲁棒性。自动化校验：对结构、必填项与取值范围做程序化验证；比对黄金答案或评分准则。反馈迭代：记录失败样例，更新系统提示或约束；持续回归。生产注意事项（稳定与安全）上下文管理：控制提示长度与信息冗余；复用系统提示片段提高一致性。安全与防护：防注入、越权与敏感信息泄露；启用内容过滤与审计。观测与SLA：记录输入输出与模型版本；设定质量阈值与回退策略。示例结构（可直接复用）系统提示：你是资深技术编辑，目标是输出结构化、准确、简洁的技术文章草稿。严格遵守输出格式与约束，遇到不充分或越权输入时拒答并给出修正建议。输出格式（JSON）：{ "title": "...", "sections": [ { "heading": "...", "bullets": ["..."] } ], "sources": ["..."], "notes": ["..."]}约束示例：字段必须完整且不为空；禁止编造来源；术语统一。每个要点 ≤ 24 字；总字数 ≤ 1200 字。总结通过明确的系统提示、结构化输出与自动化评测，可以显著提升模型的一致性与可用性，将提示工程从“技巧”转化为可管理的工程实践。