1. 面试题目 #

在大型语言模型（LLM）应用开发中，提示词（Prompt）的设计与优化是提升模型性能的关键。请详细阐述在进行提示词优化时需要考虑哪些核心维度？同时，一个高效的提示词模板通常包含哪些关键字段？请结合实际应用场景，说明如何通过这些维度和字段来构建和优化提示词。

2. 参考答案 #

2.1 提示词优化的核心维度 #

提示词优化旨在让大型语言模型（LLM）更准确、高效地理解用户意图并生成高质量的响应。其核心维度主要包括以下几个方面：

2.1.1 目标明确性（Goal Clarity） #

核心原理： 确保提示词清晰地传达了模型需要解决的具体问题或完成的任务，避免模糊或开放式的问题。

实现方法：

# 模糊的提示词
vague_prompt = "写点关于AI的东西"

# 明确的提示词
clear_prompt = """
请撰写一篇关于AI在医疗领域应用的短文，重点阐述其诊断辅助和药物研发方面的潜力。
要求：
1. 字数控制在500字以内
2. 包含具体的技术案例
3. 语言通俗易懂，适合普通读者
"""

优化技巧：

• 使用具体的动词（如"撰写"、"分析"、"总结"）
• 明确输出格式和长度要求
• 指定目标受众和使用场景

2.1.2 结构清晰性（Structural Clarity） #

核心原理： 使用分点、特定格式或分隔符来组织提示词内容，将复杂任务拆解成更小的、易于理解的部分。

实现方法：

def create_structured_prompt():
    prompt = """
    # 任务：产品文案生成

    ## 角色设定
    你是一位资深的市场营销专家，擅长撰写引人注目的产品文案。

    ## 任务步骤
    1. 分析产品核心卖点
    2. 确定目标受众特征
    3. 选择适合的文案风格
    4. 生成3个不同角度的文案版本

    ## 输出格式
    请按以下JSON格式输出：
    {
        "analysis": "产品分析结果",
        "target_audience": "目标受众描述",
        "copywriting_versions": [
            {
                "angle": "文案角度",
                "content": "文案内容",
                "reasoning": "选择理由"
            }
        ]
    }
    """
    return prompt

2.1.3 少量样本（Few-shot Examples） #

核心原理： 通过提供输入-输出的示例对，向模型展示期望的结果样式、语气和格式。

实现方法：

def create_few_shot_prompt():
    prompt = """
    请对以下评论进行情感分析，并给出情感标签和置信度。

    示例1：
    输入："这个产品真的很棒，质量超出预期！"
    输出：{"sentiment": "positive", "confidence": 0.95, "reasoning": "使用了积极词汇'很棒'和'超出预期'"}

    示例2：
    输入："服务态度太差了，完全不推荐。"
    输出：{"sentiment": "negative", "confidence": 0.92, "reasoning": "使用了消极词汇'太差'和'不推荐'"}

    示例3：
    输入："还可以吧，没什么特别的。"
    输出：{"sentiment": "neutral", "confidence": 0.78, "reasoning": "使用了中性词汇'还可以'和'没什么特别'"}

    现在请分析：{user_input}
    """
    return prompt

2.1.4 角色设定（Role Setting） #

核心原理： 为模型定义一个具体的身份或角色，引导其以特定的视角和风格生成响应。

实现方法：

class RoleBasedPrompt:
    def __init__(self):
        self.roles = {
            'data_analyst': {
                'description': '你是一位资深的数据分析师',
                'expertise': '擅长数据挖掘、统计分析和商业洞察',
                'style': '专业、客观、数据驱动'
            },
            'creative_writer': {
                'description': '你是一位富有创意的文案写手',
                'expertise': '擅长创意写作、品牌故事和营销文案',
                'style': '生动、有趣、富有感染力'
            },
            'technical_expert': {
                'description': '你是一位经验丰富的技术专家',
                'expertise': '精通多种编程语言和系统架构',
                'style': '严谨、准确、逻辑清晰'
            }
        }

    def create_role_prompt(self, role, task, context):
        role_info = self.roles[role]
        prompt = f"""
        {role_info['description']}，{role_info['expertise']}。

        请以{role_info['style']}的风格完成以下任务：

        任务：{task}
        上下文：{context}
        """
        return prompt

2.1.5 增加约束条件（Adding Constraints） #

核心原理： 明确限制模型的输出范围、格式、长度、内容等，避免产生"幻觉"或偏离主题。

实现方法：

def create_constrained_prompt():
    prompt = """
    请用不超过200字的篇幅总结以下文章，并确保不包含任何个人身份信息。

    约束条件：
    1. 字数限制：200字以内
    2. 内容限制：不包含个人身份信息
    3. 格式要求：使用Markdown格式
    4. 语言要求：中文，语言简洁明了
    5. 禁止内容：不得包含政治敏感、暴力、色情等内容

    文章内容：{article_content}
    """
    return prompt

2.2 提示词模板的关键字段 #

2.2.1 标准模板结构 #

class PromptTemplate:
    def __init__(self):
        self.template = {
            'role_definition': '',
            'task_description': '',
            'input_content': '',
            'output_format': '',
            'constraint_rules': '',
            'evaluation_criteria': '',
            'examples': [],
            'context': ''
        }

    def create_template(self, **kwargs):
        """创建提示词模板"""
        for key, value in kwargs.items():
            if key in self.template:
                self.template[key] = value

        return self.build_prompt()

    def build_prompt(self):
        """构建完整提示词"""
        prompt_parts = []

        if self.template['role_definition']:
            prompt_parts.append(f"## 角色定义\n{self.template['role_definition']}")

        if self.template['task_description']:
            prompt_parts.append(f"## 任务描述\n{self.template['task_description']}")

        if self.template['input_content']:
            prompt_parts.append(f"## 输入内容\n{self.template['input_content']}")

        if self.template['output_format']:
            prompt_parts.append(f"## 输出格式\n{self.template['output_format']}")

        if self.template['constraint_rules']:
            prompt_parts.append(f"## 约束规则\n{self.template['constraint_rules']}")

        if self.template['evaluation_criteria']:
            prompt_parts.append(f"## 评估标准\n{self.template['evaluation_criteria']}")

        if self.template['examples']:
            examples_text = "\n".join([f"示例{i+1}：\n{example}" for i, example in enumerate(self.template['examples'])])
            prompt_parts.append(f"## 示例\n{examples_text}")

        return "\n\n".join(prompt_parts)

2.2.2 各字段详细说明 #

2.2.2.1 角色定义（Role Definition）

role_definition = """
你是一位专业的市场营销专家，擅长撰写引人注目的广告文案。
你具有10年的营销经验，熟悉各种行业和产品类型。
你的写作风格：简洁有力、富有创意、直击痛点。
"""

2.2.2.2 任务描述（Task Description）

task_description = """
请根据以下产品信息，生成3条社交媒体广告语，每条广告语需突出产品的一个核心卖点。
要求：
1. 分析产品特点和目标受众
2. 确定3个不同的核心卖点
3. 为每个卖点创作一条广告语
4. 确保广告语具有吸引力和传播性
"""

2.2.2.3 输入内容（Input Content）

input_content = """
产品信息：
- 产品名称：智能健身手环X
- 核心卖点：实时心率监测、睡眠质量分析、14天超长续航
- 目标受众：25-40岁的健身爱好者
- 价格区间：299-399元
- 主要竞品：小米手环、华为手环
"""

2.2.2.4 输出格式（Output Format）

output_format = """
请以JSON格式输出结果：
{
    "product_analysis": "产品分析结果",
    "target_audience_analysis": "目标受众分析",
    "ad_copywriting": [
        {
            "selling_point": "核心卖点",
            "ad_copy": "广告语内容",
            "reasoning": "创作理由",
            "platform": "适用平台"
        }
    ]
}
"""

2.2.2.5 约束规则（Constraint Rules）

constraint_rules = """
1. 字数限制：每条广告语不超过30字
2. 语言风格：活泼、积极、有感染力
3. 禁止内容：不得使用夸大性词语，如"最好"、"第一"等
4. 合规要求：符合广告法相关规定
5. 平台适配：考虑不同社交媒体的特点
"""

2.2.2.6 评估标准（Evaluation Criteria）

evaluation_criteria = """
请确保广告语满足以下标准：
1. 吸引力：能够引起目标受众的注意
2. 准确性：准确反映产品卖点
3. 传播性：易于记忆和分享
4. 差异化：与竞品形成明显区别
5. 行动导向：能够促进用户购买行为
"""

2.3 实际应用场景示例 #

2.3.1 智能客服系统 #

def create_customer_service_prompt():
    template = PromptTemplate()

    prompt = template.create_template(
        role_definition="你是一位耐心且专业的客服助理，具有丰富的产品知识和问题解决经验。",
        task_description="根据用户问题和提供的知识库内容，提供准确的解决方案。",
        input_content="用户问题：{user_question}\n相关知识库：{knowledge_base}",
        output_format="请按以下格式回答：\n1. 问题理解\n2. 解决方案\n3. 相关建议\n4. 知识库链接",
        constraint_rules="回答不超过200字，避免使用专业术语，语气友好，确保信息准确",
        evaluation_criteria="检查回答是否解决了用户核心问题，并确保信息准确无误"
    )

    return prompt

2.3.2 代码审查助手 #

def create_code_review_prompt():
    template = PromptTemplate()

    examples = [
        """
        输入代码：
        def calculate_average(numbers):
            return sum(numbers) / len(numbers)

        审查结果：
        - 优点：逻辑清晰，功能正确
        - 问题：未处理除零错误
        - 建议：添加异常处理
        - 改进代码：添加if len(numbers) == 0: return 0
        """,
        """
        输入代码：
        for i in range(len(data)):
            print(data[i])

        审查结果：
        - 优点：功能实现正确
        - 问题：可以使用更Pythonic的写法
        - 建议：使用enumerate或直接迭代
        - 改进代码：for item in data: print(item)
        """
    ]

    prompt = template.create_template(
        role_definition="你是一位资深的软件工程师，擅长代码审查和最佳实践指导。",
        task_description="对提供的代码进行审查，指出问题并提供改进建议。",
        input_content="待审查代码：\n{code}\n编程语言：{language}",
        output_format="请按以下结构输出：\n1. 代码优点\n2. 发现的问题\n3. 改进建议\n4. 优化后的代码",
        constraint_rules="重点关注代码质量、性能、可读性和最佳实践",
        evaluation_criteria="确保审查全面、建议实用、代码改进有效",
        examples=examples
    )

    return prompt

2.3.3 内容创作助手 #

def create_content_creation_prompt():
    template = PromptTemplate()

    prompt = template.create_template(
        role_definition="你是一位富有创意的内容创作者，擅长各种文体的写作。",
        task_description="根据主题和要求，创作高质量的内容。",
        input_content="主题：{topic}\n文体：{style}\n目标受众：{audience}\n字数要求：{word_count}",
        output_format="请输出完整的内容，包含标题、正文和总结。",
        constraint_rules="内容原创、逻辑清晰、语言流畅、符合目标受众特点",
        evaluation_criteria="确保内容有价值、有吸引力、符合要求"
    )

    return prompt

2.4 提示词优化策略 #

2.4.1 迭代优化流程 #

class PromptOptimizer:
    def __init__(self):
        self.optimization_history = []

    def optimize_prompt(self, initial_prompt, test_cases, target_quality=0.8):
        """迭代优化提示词"""
        current_prompt = initial_prompt
        iteration = 0
        max_iterations = 10

        while iteration < max_iterations:
            # 1. 测试当前提示词
            results = self.test_prompt(current_prompt, test_cases)
            quality_score = self.calculate_quality_score(results)

            # 2. 记录优化历史
            self.optimization_history.append({
                'iteration': iteration,
                'prompt': current_prompt,
                'quality_score': quality_score,
                'results': results
            })

            # 3. 检查是否达到目标质量
            if quality_score >= target_quality:
                break

            # 4. 分析问题并优化
            issues = self.analyze_issues(results)
            current_prompt = self.improve_prompt(current_prompt, issues)
            iteration += 1

        return current_prompt, self.optimization_history

    def analyze_issues(self, results):
        """分析提示词问题"""
        issues = []

        for result in results:
            if result['accuracy'] < 0.7:
                issues.append('accuracy_low')
            if result['relevance'] < 0.7:
                issues.append('relevance_low')
            if result['format_compliance'] < 0.8:
                issues.append('format_issues')

        return issues

    def improve_prompt(self, prompt, issues):
        """改进提示词"""
        improvements = []

        if 'accuracy_low' in issues:
            improvements.append("请提供更详细的示例和说明")

        if 'relevance_low' in issues:
            improvements.append("请明确任务目标和约束条件")

        if 'format_issues' in issues:
            improvements.append("请更明确地指定输出格式要求")

        # 应用改进
        improved_prompt = prompt + "\n\n优化要求：\n" + "\n".join(improvements)

        return improved_prompt

2.4.2 A/B测试框架 #

class PromptABTesting:
    def __init__(self):
        self.test_results = {}

    def run_ab_test(self, prompt_a, prompt_b, test_cases, iterations=100):
        """运行A/B测试"""
        results_a = []
        results_b = []

        for case in test_cases:
            for _ in range(iterations):
                # 测试提示词A
                result_a = self.test_single_prompt(prompt_a, case)
                results_a.append(result_a)

                # 测试提示词B
                result_b = self.test_single_prompt(prompt_b, case)
                results_b.append(result_b)

        # 统计分析
        return self.analyze_ab_results(results_a, results_b)

    def analyze_ab_results(self, results_a, results_b):
        """分析A/B测试结果"""
        from scipy import stats

        # 计算平均分数
        avg_score_a = np.mean([r['score'] for r in results_a])
        avg_score_b = np.mean([r['score'] for r in results_b])

        # 统计显著性测试
        t_stat, p_value = stats.ttest_ind(
            [r['score'] for r in results_a],
            [r['score'] for r in results_b]
        )

        return {
            'prompt_a_avg_score': avg_score_a,
            'prompt_b_avg_score': avg_score_b,
            'improvement': avg_score_b - avg_score_a,
            'p_value': p_value,
            'is_significant': p_value < 0.05,
            'recommendation': 'prompt_b' if avg_score_b > avg_score_a else 'prompt_a'
        }

2.5 最佳实践总结 #

2.5.1 设计原则 #

1. 明确性：指令清晰，避免歧义
2. 具体性：提供具体的示例和约束
3. 结构化：使用格式化的模板
4. 可测试性：便于评估和优化
5. 可复用性：模板化设计，便于复用

2.5.2 常见陷阱 #

1. 过度复杂化：避免让提示词过于复杂
2. 缺乏测试：没有充分测试提示词效果
3. 忽略上下文：没有考虑具体应用场景
4. 一成不变：没有根据反馈进行优化

2.5.3 工具推荐 #

# 提示词工程工具集
class PromptEngineeringTools:
    def __init__(self):
        self.template_engine = PromptTemplate()
        self.optimizer = PromptOptimizer()
        self.ab_tester = PromptABTesting()

    def create_optimized_prompt(self, requirements, test_cases):
        """创建优化的提示词"""
        # 1. 创建初始模板
        initial_prompt = self.template_engine.create_template(**requirements)

        # 2. 优化提示词
        optimized_prompt, history = self.optimizer.optimize_prompt(
            initial_prompt, test_cases
        )

        return optimized_prompt, history

通过掌握这些核心维度和模板字段，结合实际的优化策略和测试方法，开发者可以构建出高质量的提示词，从而最大化LLM在各种应用场景中的效能。