提示词实战教程：从基本到实践，深入了解如何运用清晰与具体、分隔符与结构化提示、请求结构化输出、明确假设与有效示例及迭代与优化的策略，结合代码实践，全面提升与大型语言模型交互的效率与质量。通过教程，学习者将掌握从任务要求到结构化输出的全面技巧，实现高效、精确的人机协同工作。

清晰与具体的重要性

在与大型语言模型，如通义千问、通义万相等交互时，使用清晰与具体的提示词是至关重要的。这能够确保模型准确理解您的意图并提供高质量的响应。例如，要求模型生成一篇科普文章，如果只是说：“写一篇科普文章”，模型可能会给出各种主题的概述，而“写一篇关于人工智能的科普文章，适合10-12岁儿童阅读，文章长度应控制在500字以内，内容需涵盖人工智能发展历程、技术应用和未来趋势”这样的引导性提示词，则能够让模型更准确、更具体地生成所需的文本。

使用分隔符与结构化提示

在提示词中使用分隔符和特定关键词可以帮助模型更好地识别不同部分，从而提高理解的清晰度。例如，将任务要求、上下文、限制条件等用特定的文本标记分开，并指定每个部分的意图。一个简单的示例可以是：

### 任务要求：生成一篇关于人工智能的文章，适合10-12岁儿童阅读。
### 上下文：人工智能发展历程、技术应用、未来趋势。
### 字数限制：不超过500字。
### 结束符

通过这种方式，模型可以更准确地遵循指引完成任务。

请求结构化输出

在提示词中请求结构化输出可以显著提高输出的组织性，并便于后续的处理和分析。例如，当请求模型以JSON格式输出时，输出将更具结构化，易于解析和处理。一个示例：

请以JSON格式提供以下信息：
- 人工智能发展史的简要概述
- 三个主要的人工智能技术应用领域
- 未来人工智能可能对社会的影响

检查假设与有效示例

在编写提示词时，明确假设可以帮助模型更好地理解任务上下文，避免因假设不同导致的误解。同时，提供实际示例代码可以展示结构化输出和思考时间的重要性。例如：

### 任务要求：生成一篇关于人工智能的文章，适合10-12岁儿童阅读。
### 示例代码：
```python
print("人工智能是一种模拟人类智能进行学习、推理和决策的技术。")

结束符

### 迭代与优化

**提示词编写**是一个持续的**迭代**过程。通过不断调整和优化，可以提升与模型交互的效率和质量。以下是一个迭代优化示例：

1. **初稿**：请求模型生成关于人工智能的文章。
2. **反馈**：模型生成的文章可能缺乏特定领域知识。
3. **调整**：提供更具体的要求，如“生成一篇关于机器学习在人工智能中的应用的文章”。
4. **优化**：进一步细化要求，如“生成一篇关于支持向量机在机器学习中的应用的文章，包括其基本原理、优点和在实际问题中的应用示例”。

### 代码示例与实践建议

在项目中**应用提示词策略**时，遵循以下实践建议：

- **初始测试**：尝试不同的提示词，观察模型的响应，了解其偏好与局限。
- **收集反馈**：通过模型的输出和实际应用效果，收集反馈，用于调整提示词。
- **系统性改进**：根据反馈持续调整提示词的结构和内容，提高模型的响应质量和效率。
- **案例分析**：分析不同场景下的提示词调整策略，理解其对模型输出的影响。

通过这些步骤，您可以更有效地利用提示词与AI模型进行交互，实现更多可能，推动人工智能应用的边界。