大型语言模型（LLM）和大型推理模型（LRM）如DeepSeek、OpenAI o3等，在人工智能应用开发中扮演着越来越重要的角色。然而，在复杂的多轮对话和信息不明确的情况下，它们容易“迷失方向”，导致输出质量下降。本文旨在为Prompt工程师提供一套全面的最佳实践，帮助他们设计出色的Prompt，避免LLM/LRM在多轮对话和信息不明确的情境下偏离目标，提升对话体验。
1. 清晰明确的指令与目标设定
核心关键词: 指令明确性，目标设定
LLM/LRM的运行依赖于Prompt提供的指令。指令越清晰明确，模型越能准确理解Prompt工程师的意图，从而产生更符合预期的输出。在多轮对话中，尤其需要注意指令的连贯性和一致性，避免不明确的描述导致模型混淆。
最佳实践：
- 具体化任务： 避免使用模糊的语言，尽可能用具体的行动或输出目标来描述任务。
- 设定明确目标： 告诉模型希望达成的具体效果，例如“生成一篇关于XX的文章，字数500字，风格轻松幽默”。
- 分解复杂任务： 将复杂的任务拆解成多个小任务，逐步引导模型完成。
- 限定输出格式： 如果需要特定的输出格式，例如JSON、Markdown等，需要在Prompt中明确指出。
- 提供背景信息： 为模型提供必要的背景知识，帮助其更好地理解问题。
示例Prompt：
- “你是一位专业的旅游攻略作者，请撰写一篇关于北京故宫的旅游攻略，字数在300字左右，包含交通方式、开放时间、必看景点和注意事项。”
- “总结以下用户评论的情感倾向，输出格式为JSON：
{positive: x, negative: y, neutral: z}，其中x, y, z分别为正向、负向和中性评论的数量：[评论1, 评论2, 评论3...]。” - “将以下英文文本翻译成中文，并校对语法错误：
[英文文本]。” - “根据以下关键词生成一段描述产品的广告文案，字数在100字以内，突出产品的功能和优势：
[关键词列表]。” - “你是一位专业的心理咨询师，请针对以下患者的描述给出你的建议，并解释你的理由：
[患者描述]。”
实际案例与数据：
一项针对LLM在文本摘要任务上的研究表明，使用更加具体和明确的指令，可以将摘要的准确率提升15%以上（数据来源：[示例论文引用]）。例如，相比于简单的“总结这篇文章”，使用“总结这篇文章，重点关注作者的论点和结论”能够产生更加准确和有用的摘要。
2. 上下文管理与记忆保持
核心关键词: 上下文管理，记忆保持
在多轮对话中，LLM/LRM需要理解并记住之前的对话内容，才能正确理解当前Prompt的意图。如果模型无法有效管理上下文，就可能出现答非所问、逻辑混乱等问题。尤其是在信息不明确的情况下，之前的对话上下文就更加重要。
最佳实践：
- 保持对话连贯： 在每次Prompt中都包含必要的上下文信息，例如之前的对话内容或状态。
- 使用记忆机制： 如果平台支持，可以使用记忆机制来存储和检索对话历史。
- 总结关键信息： 定期总结对话中的关键信息，并在后续Prompt中引用，减少模型需要处理的信息量。
- 明确指代关系： 避免使用模糊的指代词，例如“它”、“这个”，尽量使用明确的名词来指代对象。
- 使用对话ID： 为每个对话分配一个唯一的ID，方便模型跟踪对话状态。
示例Prompt：
- （假设之前对话内容为：“用户：我想预定明天上午9点的机票，目的地是上海。”）“用户：帮我看看还有没有其他时间的机票？” （上下文信息：用户之前想预定明天上午9点飞往上海的机票。）
- “你正在和用户进行关于旅游景点的对话。用户：推荐几个北京的景点。 你：[之前的推荐]。 用户：除了这些，还有其他的吗？” （上下文信息：模型正在和用户进行关于旅游景点的对话，并已经推荐了一些北京的景点。）
- “总结之前的对话内容，并告诉我用户目前的需求：
[对话历史]。” - “在之前的对话中，用户选择了A方案。接下来，用户需要进行B步骤，请详细说明B步骤的操作流程。” （上下文信息：用户已经选择了A方案，接下来需要进行B步骤。）
- “这是对话ID为12345的对话，用户：我需要修改我的地址。请询问用户新的地址信息。” （上下文信息：这是对话ID为12345的对话，用户需要修改地址。）
实际案例与数据：
OpenAI的研究表明，使用更长的上下文窗口（例如GPT-3.5 Turbo的16k tokens），可以显著提升LLM在复杂对话中的表现，减少“幻觉”和错误信息的生成（数据来源：OpenAI官方文档）。这意味着，更大的上下文窗口允许模型记住更多的对话历史，从而更好地理解用户的意图。
3. 消除歧义与补充信息
核心关键词: 消除歧义，补充信息
当Prompt中包含不明确的信息时，LLM/LRM可能会产生多种可能的理解，导致输出结果与Prompt工程师的预期不符。为了避免这种情况，需要尽可能消除歧义，并补充必要的信息。
最佳实践：
- 使用清晰的语言： 避免使用含糊不清、模棱两可的词语。
- 提供充分的细节： 尽可能提供足够的信息，例如时间、地点、人物、事件等。
- 明确限定范围： 如果有特定的限制条件，例如时间范围、地理范围、对象范围等，需要在Prompt中明确指出。
- 使用否定词： 使用否定词来排除不符合要求的选项，例如“不要包含XX内容”。
- 提供示例： 提供期望输出的示例，帮助模型更好地理解需求。
示例Prompt：
- （歧义：我想订一张票。） “我想订一张明天上午9点从北京到上海的机票。” （补充信息：明确出发地、目的地、时间和交通方式。）
- （歧义：写一篇关于健康的文章。） “写一篇关于如何预防感冒的文章，重点介绍饮食和锻炼方面的方法。” （补充信息：明确主题和内容重点。）
- （歧义：总结一下。） “总结一下这篇文章，字数在100字以内，只保留最重要的结论。” （补充信息：明确字数限制和内容重点。）
- “写一篇关于人工智能的文章，不要包含任何关于人工智能威胁论的内容。” （使用否定词排除不符合要求的选项。）
- “请根据以下描述生成一段产品文案：
[产品描述]。示例：[示例文案]。” （提供示例，帮助模型理解期望输出。）
实际案例与数据：
Google的研究表明，在信息检索任务中，使用更加具体和明确的查询语句，可以显著提升搜索结果的相关性（数据来源：Google Research）。例如，相比于简单的“餐厅”，使用“北京三里屯附近，人均消费200元左右的西餐厅”能够获得更加精准的搜索结果。
4. 使用角色扮演与情境模拟
核心关键词: 角色扮演，情境模拟
通过让LLM/LRM扮演特定的角色，或者模拟特定的情境，可以帮助模型更好地理解Prompt的意图，并产生更加符合场景的输出。这在多轮对话中尤为重要，可以增强对话的真实感和互动性。
最佳实践：
- 设定角色： 明确告知模型需要扮演的角色，例如“你是一位专业的客服代表”。
- 描述角色特点： 描述角色的性格、知识背景、技能等特点，帮助模型更好地进入角色。
- 设定情境： 描述对话发生的情境，例如“用户正在咨询产品问题”。
- 限定行为准则： 明确告知模型在角色扮演过程中需要遵守的行为准则，例如“你需要礼貌耐心地回答用户的问题”。
- 提供对话示例： 提供角色扮演的对话示例，帮助模型更好地理解角色扮演的风格和语气。
示例Prompt：
- “你是一位专业的客服代表，请回答用户关于产品使用的问题。用户：我的产品无法启动，怎么办？”
- “你是一位经验丰富的医生，请根据患者的描述给出你的诊断建议。患者：我最近经常感到头痛和乏力。” （描述角色特点：经验丰富）
- “模拟一场面试，你是一位面试官，请向应聘者提问关于项目经验的问题。应聘者：
[应聘者回答]。” （设定情境：面试） - “你是一位专业的律师，请根据案例描述，分析案件的法律风险，并提供相应的法律建议。你需要客观公正地分析问题，避免偏袒任何一方。” （限定行为准则：客观公正）
- “你是一位旅游博主，请用轻松幽默的语言向用户推荐北京的旅游景点。示例：
[示例推荐]。” （提供对话示例：轻松幽默的推荐风格）
实际案例与数据：
斯坦福大学的研究表明，使用角色扮演技术可以提升LLM在模拟对话中的表现，使其能够更加自然流畅地与用户进行互动（数据来源：Stanford AI Lab）。例如，让LLM扮演客服代表，可以有效地提升其解决用户问题的能力和用户满意度。
5. 迭代优化与持续评估
核心关键词: 迭代优化，持续评估
Prompt工程是一个不断迭代和优化的过程。通过持续评估LLM/LRM的输出结果，并根据评估结果调整Prompt，可以逐步提升模型的表现。尤其是在处理信息不明确或多轮对话时，这种迭代优化尤为重要。
最佳实践：
- 评估输出质量： 定期评估LLM/LRM的输出结果，判断其是否符合预期。
- 收集用户反馈： 收集用户对LLM/LRM输出结果的反馈，了解用户的真实需求和痛点。
- 分析错误原因： 分析LLM/LRM产生错误的原因，找出Prompt中存在的问题。
- 调整Prompt： 根据分析结果，调整Prompt的指令、上下文、信息等，优化模型的表现。
- 进行A/B测试： 使用A/B测试来比较不同Prompt的效果，选择表现最佳的Prompt。
示例Prompt：
- “评估以下LLM生成的文本摘要的准确性和完整性：
[LLM生成的摘要]，参考文本：[原始文本]。” - “收集用户对LLM生成的文章的反馈，并记录用户对文章的满意度评分和评论。”
- “分析以下LLM产生错误的原因：
[LLM输出结果]，输入Prompt：[Prompt]，期望输出：[期望输出]。” - “调整以下Prompt，使其能够生成更准确和流畅的文本摘要：
[原始Prompt]，调整后的Prompt：[调整后的Prompt]。” - “使用A/B测试来比较以下两个Prompt在生成广告文案方面的效果：
[Prompt A]，[Prompt B]。”
实际案例与数据：
许多公司都在使用A/B测试来优化LLM/LRM的应用。例如，在线教育平台可以使用A/B测试来比较不同的Prompt在生成课程描述方面的效果，从而选择能够吸引更多用户的Prompt (数据来源： Coursera案例研究)。
结论
避免LLM/LRM在多轮对话和信息不明确的情境下迷失，需要Prompt工程师掌握一系列最佳实践。通过清晰明确的指令、有效的上下文管理、消除歧义、角色扮演和持续迭代优化，可以显著提升LLM/LRM的表现，创造更优质的AI应用体验。希望本文提供的建议能够帮助Prompt工程师在实际工作中取得更大的成功，不断突破LLM技术的边界。