大模型（LLM）技术的应用如火如荼，但用户体验常常参差不齐。你是否遇到过用户发出如同“数字土豆”般含糊不清的指令，导致AI给出的答案南辕北辙？亦或是接到老板抱怨“这新AI是不是坏了”的电话？ 这篇文章将深入探讨如何通过用户提示工程（Prompt Engineering），赋能用户，提升大模型应用的价值，最终让用户爱不释手，而不是束之高阁。本文将结合实际案例，深入剖析提示模板、实时辅助、评估优化等关键策略，助你打造一流的大模型应用体验。
提升用户粘性：提示工程的ROI
用户能否从你的大模型应用中获得价值，直接决定了应用的成败。想象一下，如果用户每次提问都如同隔靴搔痒，无法获得想要的答案，他们还会继续使用吗？答案显然是否定的。用户粘性是所有产品追求的目标，对于大模型应用来说，高效的用户提示工程是提升粘性的关键。
一个成功的案例是GitHub Copilot。起初，许多开发者对Copilot的提示方式感到困惑，无法充分利用其代码生成能力。但随着GitHub提供更清晰的提示模板、实时代码建议以及更详尽的文档和示例，用户逐渐掌握了如何高效地利用自然语言生成代码。现在，Copilot已经成为许多开发者的日常工具，显著提升了他们的开发效率，也极大地提升了产品的用户粘性。
研究表明，如果用户在使用AI应用的初期阶段就能获得积极的体验，他们更有可能持续使用并推荐给他人。反之，糟糕的体验会导致用户迅速流失，并对AI技术的信任度下降。因此，在提升用户粘性方面，用户提示工程的投入回报率远高于免费甜甜圈！
信任基石：避免无效提示，构建可靠AI伙伴
如果用户发现你的大模型应用总是给出荒谬的答案，他们还会相信它吗？显然不会。信任是用户选择一款产品的关键因素，对于大模型应用尤其如此。 如果用户对你的大模型应用失去信任，再精美的界面也无济于事。
为了建立用户的信任，我们需要确保他们能够有效地与AI进行沟通。这意味着我们需要提供清晰的指导，帮助他们构建有效的提示。比如，提供错误提示反馈，帮助他们理解AI的局限性，并告诉他们如何修正提示，以获得更准确的答案。
例如，某在线教育平台使用大模型为学生提供个性化学习建议。起初，学生常常提出模糊的问题，例如“请给我一些学习建议”。但平台通过引入实时辅助功能，当学生输入“学习建议”时，系统会自动弹出更具体的选项，例如“针对数学的学习建议”、“针对英语的学习建议”等。这些建议不仅帮助学生更好地表达自己的需求，也让AI能够给出更精准的回答。学生在使用过程中逐渐建立了对AI的信任，认为它是一个可靠的“数字导师”。
价值变现：提示工程助力ROI提升
最终，所有的努力都指向一个目标：实现真正的商业价值。仅仅拥有强大的大模型是不够的，我们需要确保用户能够充分利用这些模型，解决实际问题，创造价值。而用户提示工程正是将大模型能力转化为实际价值的关键桥梁。
以客户服务为例，许多企业开始使用大模型来自动化处理客户咨询。但是，如果客服人员无法清晰地描述问题，AI就无法给出有效的解决方案。通过提供提示模板和优化提示工具，客服人员可以更有效地将客户的需求转化为AI可以理解的指令，从而快速找到解决方案。
某电商公司通过引入用户提示工程，显著提升了客户服务效率。他们为客服人员提供了针对不同场景的提示模板，例如“查询订单状态”、“处理退货申请”、“解决支付问题”等。这些模板不仅帮助客服人员快速上手，也确保了他们能够提供清晰、准确的信息给AI。最终，该公司的客户服务效率提升了30%，客户满意度也显著提高，真正实现了价值变现。
应用内外兼修：提示工程策略的选择
用户提示工程的实施需要根据具体应用场景进行选择。一般来说，可以分为应用内（In-app）和应用外（Out-of-app）两种策略。
- 应用内策略：指的是在应用内部提供的提示工程工具和功能，例如提示模板、实时辅助、优化提示等。这些策略的优点是可以直接嵌入到用户的操作流程中，提供无缝的用户体验。
- 应用外策略：指的是在应用外部提供的提示工程资源，例如用户手册、在线教程、社区论坛等。这些策略的优点是可以提供更全面、深入的指导，帮助用户掌握提示工程的原理和技巧。
在实际应用中，通常需要将这两种策略结合起来，形成一个完整的用户提示工程体系。例如，可以在应用内部提供提示模板和实时辅助，同时在应用外部提供详细的用户手册和在线教程，帮助用户深入了解提示工程的原理和技巧。
核心策略：提升用户提示质量
为了真正赋能用户，你的应用需要提供以下核心功能，提升用户提示的质量：
1. 提示模板与示例：降低入门门槛
提示模板就像是LLM互动的训练轮，为用户提供清晰的起点。可以想象一下，对于不熟悉LLM的用户，面对一个空白的文本框，往往会不知所措。提示模板则提供了一种结构化的方式，引导用户输入必要的信息。
例如，对于一个文档摘要应用，可以提供如下提示模板：
- 任务类型：文档摘要
- 源文本：[在此处粘贴文本]
- 关键方面：[在此处填写需要关注的关键方面]
- 摘要长度：[在此处选择摘要长度]
即使是初学者，也可以通过填写提示模板，快速生成高质量的摘要。
2. 实时辅助：即时纠错，提升Prompt质量
实时辅助就像是你的prompt的私人语法检查器，可以实时检测提示的清晰度、特异性和完整性。它可以在用户输入提示时，提供实时的建议和修正，帮助用户避免常见的错误。
- 自动完成与建议：当用户输入“Summarize”，系统可以自动建议“Summarize the key points”、“Summarize the main arguments”等选项。
- Prompt Linter：实时检测提示中的模糊语言、不完整信息等问题，并给出修改建议。 例如，如果用户输入“Summarize this document”，Prompt Linter可以提示用户添加更多信息，例如“Summarize the document for a specific audience”或“Summarize the document focusing on specific aspects”。
3. Prompt优化机器人：一键升级，化腐朽为神奇
Prompt优化机器人就像是一个prompt的私人教练，可以帮助用户将平庸的提示转化为卓越的指令。 当用户意识到自己的提示不够好，但又不知道如何改进时，Prompt优化机器人可以提供多个优化后的prompt供用户选择。
- “Make This Better”按钮：用户只需点击一个按钮，系统就可以自动生成多个优化后的prompt，供用户选择。
- “Magic Wand”图标：用户可以点击一个“魔法棒”图标，系统就会自动将用户的prompt转化为更清晰、更具体的指令。
比如，用户输入“tell me about the topic”，点击“Magic Wand”后，系统可以生成“Summarize key points about rabbit farming for a beginner audience in 200 words.” 这样的prompt，大大提高了提示的质量。
4. 评估与优化：持续迭代，精益求精
评估与优化就像是一个持续的反馈循环，可以帮助用户不断提升自己的提示工程技能。
- 已知优质prompt/Prompt评估：将用户的prompt与数据库中有效的prompt进行比较，可以提供有价值的见解。 可以通过客观指标（例如，特异性、清晰度、完整性）评估prompt的质量。
- 提交后反馈和迭代改进：在用户提交prompt并获得响应后，提供有关如何改进的提示。
- 用户反馈循环：鼓励用户告诉你什么有效（以及什么绝对无效），以帮助微调指导并开发更好的提示技术。
高级策略：打造全明星提示工程团队
当你准备好将应用程序的提示帮助游戏从“偶尔有帮助”提升到“令人毛骨悚然的通灵（以一种好的方式）”时，让我们来了解一下专业动作。
1. 自动化Prompt调节：系统作为精明的助手
确保用户的prompt以无可挑剔的方式到达LLM，得到适当的介绍，并且井井有条。
- 系统Prompt包装：为LLM设置整体场景和情绪音乐的任务总监。
- 输入验证与基础清理：我们的“过度咖啡因的保镖”确保只有行为良好的prompt才能通过。
- 自动增强：修复Prompt错误。
2. 交互式Prompt制作：实时赋能用户
为每个prompt奠定坚实的基础，并在其与LLM的辨别目光相遇之前消除所有瑕疵。
- 引导式构建：防止用户在空白文本框的荒野中迷失方向的“选择你自己的冒险”形式。
- 动态占位符：友好的GPS说，“您的关键信息在这里，亲爱的用户！”
- 具有AI指导的约束输入：Prompt的保龄球道保险杠，将用户的思想轻轻地推到清晰的铺砌道路上，AI低语着方向。
- 交互式澄清：LLM礼貌地说，“对不起，Dave，恐怕我不能那样做；除非你告诉我‘那’是什么，最好不要带有存在恐惧”。
- 预览和编辑：在Prompt与LLM进行重大约会之前，“最后在镜子里看一眼”。
- 实时质量检查Prompt“健康”仪表： Prompt的“Tamagotchi”，确保它保持快乐和绿色，否则它可能会变得暴躁（并且无效）。
- 具有视觉反馈指示器的Prompt错误检测：实时圈出“oopsies”的数字红笔，从而避免将来出现尴尬。
- 动态Prompt难度调整：系统可以推断用户是“提示雏鸟”还是“经验丰富的老鹰”，并相应地调整握手水平。
提升用户水平：Prompting大学院和社区活动！
仅仅让用户访问强大的LLM而不加指导，就像把一把钥匙交给一个（非常雄辩的）推土机的幼儿。
- 交互式教程和Onboarding：忘记像奶酪刨丝器法律声明一样阅读的陈旧手册。
- 自适应学习系统：该系统会观察用户交互（好的、坏的和真正令人困惑的），并随着时间的推移，更聪明地了解个人需要什么指导。
- Prompt质量评分系统与游戏化：为Prompt分配一个“质量分数”，添加排行榜、积分和徽章！
- 协作Prompting：如果适用于您的应用程序上下文，允许用户组队制作复杂的Prompt。
- Prompt指南，文章，备忘单和教程：为所有技能水平开发具有清晰解释、示例（好的和非常糟糕的）和视觉辅助的结构化指南。
- “每日/每周Prompt”：直接在您的应用程序中，通过新闻通讯或在社区论坛上展示有效（或具有创造性地灾难性但具有指导意义）的Prompt示例以及它们为什么有效（或无效）。
- 交互式“Prompt Playground”或“Sandbox”：应用程序中的一个安全空间（或单独的工具），供用户试验不同的Prompt技术、参数和角色，而不用担心破坏任何东西、浪费生产资源或意外地要求AI订购500只橡胶鸡。
- 用户论坛或讨论板：一个专门的空间，供您应用程序的用户分享技巧，提出有关应用程序中Prompt的特定问题，一起进行故障排除，并且通常会觉得自己并不孤单，希望AI理解他们。
- Prompt研讨会和网络研讨会：让用户通过实践来学习！
实践技巧与注意事项：提升Prompt效果
- 用户体验注意事项：有用的功能应该很微妙，就像忍者在不具有侵入性的情况下提供可操作的建议一样。
- 明确提及“否定Prompt”或“约束”：告诉用户有时知道要避免什么与知道要做什么一样有效。
- “解决常见Prompt问题”部分：您的应用程序可以从专门的帮助部分或基于用户面临的常见问题的上下文提示中受益。
- 混合策略：一个强大的方法通常涉及结合几个策略，形成一种提示改进型的Voltron（结合最佳部分，并创建一个提示您解决方案的防御者）。
- 多层支持系统：根据用户的需求和技术水平调整您的支持。
- 优先级与成本效益：评估哪些辅助功能为您的开发工作和用户影响提供最大的价值。
- 衡量成功：定义指标来跟踪您的Prompt辅助工具的有效性。
- 辅助的伦理考量：确保您的Prompt建议或改进工具不会无意中引入偏见，不必要地限制用户创造力，或引导用户产生有问题的输出。
- 用户隐私：将用户Prompt数据锁定在安全的地方，并让他们控制自己的数据。
- 可扩展性：确保您的基础设施可以处理prompt流量和您实施的任何AI驱动的辅助功能。
- 可访问性：为包括残疾人在内的所有人进行设计。
- 用户控制：如果您要建议更改用户的Prompt，请让他们有最终决定权。
结语：打造Prompt大师，提升AI应用体验
提升用户在应用程序中的提示方式是充分利用您已集成LLM的秘诀。通过周到地实施此处讨论的策略和功能，您不仅是在指导用户；您还在授权他们成为自己的提示专家。这为每个人带来了更高效、更具洞察力，并最终更令人满意的AI互动，这比甜甜圈更好。
因此，勇敢的实施者，前进吧，构建系统，将您的用户从Lennie（他们可能仍然偶尔会询问数字兔子）到Walter（他们肯定会批评您系统的底层架构），以及介于两者之间的所有人；成为Prompt大师！