注意：对于像 gpt-5 或 o-series 这样先进的推理模型，可能不再推荐本文中介绍的某些技巧。

构建提示（Prompt）可能是一项复杂的工作。在实践中，提示旨在辅助模型完成预期任务，但这门技术更像是一门艺术而非科学，往往需要经验和直觉才能打造出成功的提示。本文旨在帮助你开启学习之旅，提炼出适用于所有 GPT 模型的通用概念和模式。但请务必理解，每个模型的行为都有所不同，因此这些技巧在不同模型上的效果可能存在差异。

GPT 的基本工作原理

文本提示是用户与 GPT 模型交互的方式。与所有生成式语言模型一样，GPT 模型会尝试根据先前的文本，生成最有可能出现的下一个词序列。这就像我们在问：“当我说出 <提示> 时，你首先想到的是什么？”

下面的例子展示了这种行为。当给出著名作品的开头时，模型能够准确地续写文本。

Prompt:

Four score and seven years ago our fathers brought forth on this continent,

Completion:

a new nation, conceived in Liberty, and dedicated to the proposition that all men are created equal. […]

Prompt:

"Call me Ishmael."

Completion:

"Some years ago—never mind how long precisely—having little or no money in my purse, and nothing particular to interest me on shore, I thought I would sail about a little and see the watery part of the world." […]

在设计更复杂的提示时，请始终牢记这一基本行为。无论你提供什么样的提示，模型都只是根据其训练数据和目标，回应它认为最可能出现的内容。当你在提示中提出一个问题时，模型并非在执行一个独立的“问答”代码路径，而是因为它认为“答案”是针对该“问题”输入最可能的回应类型。

提示（Prompt）的基本构成

虽然在使用补全（Completion）API 时，提示的各个部分没有明确区分，但为了学习和讨论，识别其潜在构成部分仍然很有帮助。而在对话补全（Chat Completion）API 中，提示则被明确划分为不同部分，以带有 system、user 和 assistant 角色的字典数组形式发送。

本文旨在提供一种构建提示的通用思路，而非针对特定 API 的规范指南。我们将提示分解为以下几个部分，大致按照使用频率从高到低排序：

  1. 指令 (Instruction)
  2. 主要内容 (Primary Content)
  3. 示例 (Example)
  4. 启动提示 (Cue)

这些组件都是可选的，但一个提示至少要包含其中一个。

1. 指令 (Instruction)

指令可能是最常用的提示组件。它明确告诉模型需要做什么。这个概念虽然简单，但在实践中可能很复杂。

简单指令

Prompt:

为一份周报写一段引言。

Completion:

欢迎阅读我们的周报。本周我们将特别关注生产力，分享在生活各个领域提高效率的技巧和窍门。希望您喜欢，并与朋友们分享！

复杂指令

Prompt:

为我公司（Contoso）的周报写一段引言。内容应提及上周我们开了一场很棒的全员会议，并感谢团队在过去几个艰难月份里的辛勤工作。

Completion:

欢迎阅读 Contoso 的周报！上周我们召开了一次非常成功的全员会议，我想借此机会感谢团队在过去几个艰难月份里的辛勤付出。我们对未来充满期待，并坚信凭借团队的奉献和努力，我们必将取得伟大的成就。感谢您成为我们团队的一员，期待在未来的日子里与大家共同努力。此致，[您的名字]。

通过更结构化的方式提供复杂指令，有时也能获得很好的效果：

Prompt:

为一份周报写一段引言，包含以下要点：
- 我的公司名叫 Contoso
- 使用热情洋溢的问候
- 感谢团队在过去几个艰难月份里的辛勤工作
- 对下个季度表达积极展望
- 由高级管理团队（SLT）署名

Completion:

Contoso 团队的伙伴们，大家好！

我想借此机会，感谢大家在过去几个月里的辛勤付出。这段时间虽然充满挑战，但你们团结一致，完成了出色的工作，我为你们感到骄傲。

展望下个季度，我充满信心，相信我们将共同取得非凡的成就。

再次感谢大家！

高级管理团队

2. 主要内容 (Primary Content)

主要内容指模型需要处理或转换的文本。它通常与指令结合使用。一个简单的例子是语言翻译，其中英文文本是主要内容，而“翻译成法语：”是指令。

Prompt:

Can you please tell me how to get to the museum?
Translate to French:

Completion:

Pouvez-vous s'il vous plaît me dire comment aller au musée?

主要内容也可以非常长。在下面的例子中，主要内容是维基百科关于“时间复杂度”条目的引言部分（约 300 字）。模型能够理解长文本并进行总结。

Prompt:

在计算机科学中，时间复杂度是描述算法运行所需计算机时间的计算复杂度。时间复杂度通常通过计算算法执行的基本操作数量来估算[...]

用几句话总结以上文本：

Completion:

时间复杂度是衡量算法运行时间的指标，通常表示为输入规模的函数。最常见的衡量标准是“最坏情况时间复杂度”，即给定规模的输入所需的最大时间。

GPT 模型同样可以处理结构化内容。在下面的例子中，我们将一个关于比利时啤酒的 TSV（制表符分隔值）格式的表格数据（为简洁已缩略）传递给模型。模型能够正确解析内容并回答相关问题。

Prompt:

比利时啤酒品牌
啤酒名称	风格	颜色	酒精浓度	酿酒厂
"Chimay Gold: ""Doree"""	特拉普斯特淡色艾尔	金色	4.80%	Chimay 酿酒厂
"Chimay Blue: ""Grande Reserve"""	特拉普斯特深色艾尔	深色	9.00%	[...]

参考上表，有多少种啤酒的酒精浓度低于 6%？

Completion:

表中有 10 种啤酒的酒精浓度低于 6%。

3. 示例 (Example)

成功的提示通常依赖于“单样本（one-shot）”或“少样本（few-shot）”学习。这指的是在提示中包含一个或多个模型所需行为的示例（通常是输入/输出对）。这不是传统意义上的模型学习（模型参数不会被永久改变），而是让模型在当前推理中更好地理解并遵循期望的响应模式。不包含示例的提示被称为“零样本（zero-shot）”学习。

在对话补全（Chat Completion）API 中，少样本示例通常在初始 system 消息之后，以用户和助手的交替对话形式添加到 messages 数组中。

下面的例子展示了少样本学习的价值。

零样本学习

在没有示例的情况下，模型似乎在猜测我们想要的行为。

Prompt:

标题：教练相信伤病不会影响勇士队
主题：

Completion:

教练相信伤病不会影响勇士队的赛季。球队仍然专注于他们的目标，并将继续努力实现这些目标。

少样本学习

提供了几个示例后，模型能清晰地理解任务，甚至能推断出未在示例中出现的“篮球”类别。

Prompt:

标题：双城队的科雷亚将选择跳出合同，试水自由市场
主题：棒球

标题：卡塔尔世界杯将设立“醒酒区”
主题：足球

标题：耶茨：第六周梦幻橄榄球情报
主题：橄榄球

标题：教练相信伤病不会影响勇士队
主题：

Completion:

篮球

4. 启动提示 (Cue)

启动提示（Cue）就像是模型输出的“助推器”，它为一个不完整的文本开头，引导模型生成我们期望的内容。它常常是一个前缀，模型可以在此基础上进行构建。

下面的例子展示了如何使用启动提示来总结一封长邮件。在不同情况下，启动提示被用来聚焦模型的输出重点或建议特定的输出格式（如项目符号）。

无启动提示

Prompt:

绩效评估是 Contoso 公司绩效与发展方法的核心组成部分。[...]

总结以上邮件内容：

Completion:

这封邮件旨在通知员工公司绩效评估流程的最新变化，这些变化是 Contoso 绩效与发展方法的一部分。变化包括改进的结构、升级的工具内用户体验和更聚焦的引导性问题。此外，还新增了一个可选的“对话启动器”部分，供员工标记希望与经理讨论的话题。

使用一个启动提示聚焦内容

Prompt:

绩效评估是 Contoso 公司绩效与发展方法的核心组成部分。[...]

总结以上邮件内容：
这封邮件的关键信息是

Completion:

Contoso 正在通过使其更专注于核心优先级、期望和影响来改善绩效评估体验。此外，他们正在通过提示、资源和指导来升级工具内的用户体验。最后，他们还增加了关于如何激活全公司核心优先级的指导。

使用启动提示建议格式

Prompt:

绩效评估是 Contoso 公司绩效与发展方法的核心组成部分。[...]

总结以上邮件内容：
要点：
-

Completion:

Contoso 根据员工反馈，正在对绩效评估体验进行改革。
- 改革内容包括：重新聚焦于核心优先级、期望和影响；升级的用户体验；以及关于全公司核心优先级的全新指导。
- 绩效评估是反思过去表现和学习、并规划未来优先级和成长机会的时刻。

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