什麼是 Prompt？從提示設計到提示工程一次搞懂

在生成式 AI（GenAI）快速發展的今天，「prompt」已成為影響 AI 輸出品質的關鍵因素。無論是內容生成、問答系統，還是各類自動化應用，prompt 的設計都會直接影響模型最終的表現。

要真正理解 prompt 與提示工程（Prompt Engineering），需要先掌握生成式 AI、大型語言模型（LLM），以及 prompt 本身的核心概念。

什麼是生成式人工智慧（Generative AI）？

生成式人工智慧（生成式 AI）是一類人工智慧模型，能根據輸入的文本或指令自動產生對應的輸出。與傳統基於規則或模板的系統不同，生成式 AI 不僅限於匹配或填充預定內容，而是能自主生成全新的文字、圖像、音訊等內容。

在這些應用中，prompt 是模型理解需求的起點，也是影響輸出結果最直接的因素。

什麼是大型語言模型（Large Language Model, LLM) ？

大型語言模型（Large Language Model, LLM）是生成式 AI 的一種，透過超大規模數據訓練而成，能高度模仿人類的思維與語言習慣，並在使用過程中持續學習與優化，專注於處理與生成人類語言的連續文字。

LLM 的能力雖然強大，但其表現高度依賴輸入的 prompt，因此在實務應用中，「如何寫好 prompt」變得非常關鍵。

什麼是提示（Prompt）？

Prompt（提示）是指輸入給生成式 AI 模型的指令或文字內容，用來引導模型理解需求並產生對應的輸出。它可以是一個簡單問題，也可以是包含背景資訊與格式要求的完整指令。

在實際應用中，prompt 不只是「問問題」，而是一種與 AI 溝通的方式。模型會根據 prompt 的內容、語氣與結構，判斷任務目標並生成回應，因此 prompt 的設計品質，往往直接影響輸出結果。

常見的 prompt 形式包括：

• 問題型（例如：請解釋什麼是生成式 AI）

• 指令型（例如：幫我整理這段內容成三個重點）

• 情境型（例如：你是一位行銷專家，請撰寫一篇產品介紹）

• 結構型（例如：請用表格列出優缺點）

隨著應用需求提升，prompt 也逐漸從單一句子，演變為更完整的「任務設計」，包含角色設定、背景說明、輸出格式與限制條件等元素。

什麼是提示工程（Prompt Engineering）？

根據以上討論，我們可以了解，透過設計合適的提示（Prompt），可以引導模型生成特定主題的文章、回答特定問題，或進行有意義的對話。提示的品質與準確性對於產出符合預期的結果至關重要。

提示工程（Prompt Engineering） 指的是透過開發與優化提示詞，與大型語言模型（LLM）互動，以引導其產生預期結果，而無需對模型本身進行修改。

提示工程可幫助研究人員提升 LLM 在處理複雜任務（如問答、數學推理）的能力，或優化生成式 AI 在特定應用場景的表現。透過合理設計與運用提示工程，可充分發揮大型語言模型潛力，讓其更準確地執行各種任務，提升應用效能。

Prompt 的核心結構

一個高品質的 prompt，通常會包含以下幾個關鍵要素，幫助模型更準確理解任務並產生符合預期的結果：

指令（Instruction）：明確說明要模型完成的任務，是整個 prompt 的核心。

上下文（Context）：提供背景資訊或使用情境，幫助模型理解任務意圖。

輸入資料（Input）：任務所需的內容，例如文本、數據或問題。

輸出格式（Output）：指定回應形式，例如條列、摘要或特定語氣。

這些要素不一定每次都需要完整出現，而是會依任務複雜度進行調整。結構越清楚，模型的不確定性就越低，輸出也會更穩定。

提示工程（Prompt Engineering）的基礎要素

延續前面提到的 prompt 結構，在提示工程中，這些元素不只是存在，而是會被有意識地設計與優化，以提升模型表現與輸出品質。

在實務應用中，提示工程的重點在於如何運用這些要素，讓模型更精準地理解需求。例如：

透過更明確的指令設計，降低模型誤解任務的機率

補充適當的上下文資訊，提升回應的相關性與準確度

控制輸出格式，讓結果更符合實際使用場景（如報告、文案或表格）

調整輸入內容與描述方式，提升整體生成品質

也因此，提示工程不只是「寫 prompt」，而是一個包含設計、測試與優化的過程。相同的任務，只要調整 prompt 結構與表達方式，就可能產生截然不同的結果。以下，我們透過一個案例來進一步說明：

Prompt Engineering 案例

提問：

返回的內容為：

這是一個涵蓋農曆新年各方面的廣泛回答，主要說明了時間、傳統、活動及影響等內容。

接下來，若我們希望獲得更具體的新年起源說明，則需進一步細化指令內容，即上述提及的第一種要素：

結果:

當我們在提示中加入「起源」這一關鍵詞後，大型語言模型返回的內容會更聚焦，主要介紹農曆新年的歷史起源及相關傳說。

如果我們希望撰寫一段適合兒童閱讀的科普內容，則可以進一步提供更多上下文資訊，並規範輸出格式。

例如，在設定特定的語氣、用詞風格及資訊範圍後，最終得到以下內容：

以上是一個簡單的 Prompt Engineering（提示工程） 範例，展示如何透過調整與規範提示（Prompt）來優化 AI 生成的結果。

除了基本的提供更具體資訊、上下文與規範輸出，還有許多進階的 Prompt Engineering 技術，以下將介紹幾個重要的提示工程技術。

提示工程（Prompt Engineering）的重要技術

零樣本提示

在前述示例中，我們使用的皆為零樣本提示，亦即不提供範例，而僅透過描述內容與期望結果來引導模型生成回應。

少樣本提示

雖然多數大型語言模型已能有效處理零樣本提示，但當結果未達預期時，可透過提供範例作為「上下文提示」，引導模型產出更精確的回應。

最常見的應用案例包括：

• 針對新詞進行解釋與造句
• 內容分類
• 情緒分析與判斷

然而，少樣本提示仍有其局限性，特別是在需要多重推理的問題上，例如算術運算與邏輯推理題，模型有時無法給出正確的推論。在這種情況下，「思維鏈提示」（Chain of Thought Prompting）便成為一項關鍵技術。

思維鏈提示（Chain of Thoughts Prompting）

Wei 等人（2022）提出了 思維鏈提示（Chain of Thoughts Prompting）概念，透過引入 中間推理步驟，提升大型語言模型的複雜推理能力。

此方法可結合 少樣本提示，特別適用於需要更高層次推理的任務。具體而言，它透過描述一系列 中間推理過程，由人工構建推理步驟，使模型學習這些邏輯推演，進而在 數學推理、常識推理、符號推理 等任務中獲得更優結果。

現在思維鏈提示以及邏輯訓練已經成爲大型語言模型訓練中的重點，包括各種高級學科知識訓練以及推理訓練，以提高模型的複雜推理能力。

Appen Prompt Engineering 服務

Appen 深耕 AI 數據服務 26 年，提供 Prompt Engineering 客製化服務，包括指令標註、指令泛化、COT（思維鏈）描述等，為您的大型語言模型部署提供全方位支援。如需了解更多，歡迎聯繫我們的專家，為您量身打造最佳解決方案。