大模型（LLM）技术的浪潮席卷而来，你可能已经构建了一个允许用户与之交互的应用。在实验室里，一切都运行得完美无瑕。然而，当你的杰作遇到真实用户输入的用户prompt时，性能可能会骤降，甚至令人啼笑皆非。本文旨在帮助开发者理解不同类型的用户及其prompt特点，并提供实用的策略来优化用户体验，提升大模型应用的实际效果。
理解用户类型：个性化Prompt辅助的基石
面对大模型，并非所有用户都以相同的方式交互。有些人将其视为博学的智者，有些人则将其视为调皮的小精灵，还有些人只是简单地“吼叫”（或许是因为AI找不到他们的车钥匙）。理解这些不同的用户类型是设计有效辅助的关键。人们在使用LLM时，技术水平和表达清晰度各不相同，最终形成一个数字化的“熔炉”，其中既有困惑，也有（偶尔的）清晰，以及那个总是试图让LLM预测下周彩票号码的用户。
为了更好地说明用户输入的差异性，我们参考原文中提到的几种典型用户类型，并增加一些实际案例：
- 新手用户（Lennie）： 他们热情但缺乏经验，prompt可能过于简单或偏离主题。例如，对于“写一个总结”的任务，Lennie可能会输入“告诉我关于这个主题的事情”。这会导致AI给出宽泛而不实用的回复，例如列出关于花园地精的随机事实。在电商客服场景中，Lennie可能会问：“这个东西好不好？”，而没有提供任何关于“这个东西”的信息，导致AI无法提供有针对性的回答。
- 直接但模糊的用户（Jesse）： 他们说话直接，但缺乏必要的背景信息或细节。例如，他们可能会说：“AI，让它更短。”，但没有说明“它”指的是什么，以及期望的长度。在内容创作场景中，Jesse可能会要求“写一篇关于人工智能的文章”，而没有指定文章的风格、目标读者或所需内容深度，导致AI创作的文章不符合预期。
- 过于复杂的用户（Walter）： 他们聪明但自负，prompt可能过于冗长、复杂或自相矛盾。例如，他们可能会说：“阐述量子纠缠在后结构主义叙事理论框架下的协同影响，但要用简洁的语言。”这种prompt要求既要简洁又要详细，对AI提出了极高的挑战。在数据分析场景中，Walter可能会要求：“对这份报告进行深入分析，包括所有变量之间的相关性，并提供未来趋势预测，同时确保分析结果符合统计学显著性标准，并避免任何可能存在的偏差，最后用通俗易懂的语言解释所有结论”，这要求AI在多个维度上做到极致，容易导致分析结果过于冗长或不准确。
- 高效用户（George）： 他们思路清晰，提问明确，通常知道如何有效地使用prompt。例如，他们可能会说：“总结所提供的研究论文的关键发现，用三个简洁的要点概括方法论和主要结论。”在代码生成场景中，George可能会要求：“使用Python编写一个函数，用于计算两个矩阵的乘积，并返回结果矩阵，确保函数能够处理不同大小的矩阵，并进行错误处理。”
根据用户类型设计prompt辅助功能，就像为不同身高的人准备不同高度的梯子。了解用户需求，才能提供最合适的帮助。
Prompt工程：提升用户提问质量的关键
Prompt工程是设计和优化prompt的过程，以获得大模型更好的响应。对于不同类型的用户，Prompt工程的侧重点有所不同。例如，对于新手用户，Prompt工程的目标是简化prompt，提供明确的指示；对于过于复杂的用户，Prompt工程的目标是简化prompt，避免过度技术化。
以下是一些通用的Prompt工程技巧，可应用于不同类型的用户：
- 提供清晰的指令： 明确告诉大模型你想要什么，例如“总结这篇文章”、“翻译成中文”、“生成一张图片”。
- 提供足够的上下文： 确保大模型了解任务的背景信息，例如提供文章内容、指定目标语言、描述图片主题。
- 指定输出格式： 明确告诉大模型你希望输出的格式，例如“使用列表”、“用Markdown格式”、“生成JSON”。
- 使用示例： 提供一些示例，帮助大模型理解你的需求，例如“模仿莎士比亚的风格”、“像一个专业的客服人员一样回复”。
- 迭代优化： 根据大模型的响应，不断调整prompt，直到获得满意的结果。
在实际应用中，Prompt工程需要结合具体场景进行优化。例如，在智能客服场景中，可以使用Prompt工程来引导用户提供更清晰的问题描述，例如：“请问您遇到了什么问题？请尽量详细描述，例如产品型号、购买日期、故障现象等。”，从而提高客服效率和用户满意度。
系统设计：构建友好的用户交互界面
除了Prompt工程，系统设计也是提升用户体验的关键。一个友好的用户交互界面可以引导用户更好地提问，并提供实时的反馈和建议。
以下是一些系统设计的建议：
- 提供prompt示例： 在界面上提供一些prompt示例，帮助用户了解如何提问。例如，对于“生成图片”的功能，可以提供一些示例prompt，例如“一只飞翔的独角兽”、“夕阳下的海滩”、“一只可爱的猫”。
- 提供prompt模板： 针对常见的任务，提供一些prompt模板，用户只需填写必要的参数即可。例如，对于“生成文章”的功能，可以提供一个prompt模板：“请根据以下主题生成一篇[文章类型]：[文章主题]，字数：[文章字数]，风格：[文章风格]”。
- 提供实时建议： 当用户输入prompt时，系统可以提供实时的建议，例如提示用户添加更多的上下文信息、指定输出格式等。
- 提供错误提示： 当用户输入的prompt不符合要求时，系统可以提供清晰的错误提示，帮助用户修改prompt。
- 提供用户反馈渠道： 允许用户对大模型的响应进行反馈，例如点赞、点踩、评论等。这些反馈可以帮助开发者不断优化模型和Prompt工程。
例如，在AI写作助手应用中，可以设计一个用户交互界面，包含以下功能：
- 主题输入框： 用户可以在输入框中输入文章的主题。
- 文章类型选择： 提供多种文章类型选择，例如新闻、博客、故事、论文等。
- 字数选择： 提供多种字数选择，例如200字、500字、1000字等。
- 风格选择： 提供多种风格选择，例如正式、幽默、专业等。
- prompt示例： 提供一些prompt示例，例如“写一篇关于人工智能的新闻，字数500字，风格正式”。
- 实时建议： 当用户输入主题时，系统可以提供实时的建议，例如提示用户选择文章类型和风格。
- 用户反馈： 用户可以对生成的文章进行评价，例如点赞、点踩、评论等。
数据驱动：持续优化用户体验
数据驱动是持续优化用户体验的关键。通过收集和分析用户的使用数据，开发者可以了解用户的需求和痛点，并针对性地进行优化。
以下是一些数据驱动的策略：
- 收集用户prompt： 收集用户的prompt，了解用户的使用习惯和提问方式。
- 分析用户反馈： 分析用户的反馈，了解用户对大模型的满意度。
- 跟踪性能指标： 跟踪大模型的性能指标，例如准确率、响应时间、流畅度等。
- 进行A/B测试： 对不同的Prompt工程和系统设计方案进行A/B测试，选择最优方案。
- 持续迭代优化： 根据数据分析结果，持续迭代优化Prompt工程和系统设计。
例如，通过分析用户prompt，开发者可以发现用户经常使用的关键词和短语，并将其添加到prompt模板中，提高用户的使用效率。通过分析用户反馈，开发者可以了解用户对大模型的哪些方面不满意，并针对性地进行改进。通过跟踪性能指标，开发者可以了解大模型的性能瓶颈，并进行优化。通过A/B测试，开发者可以比较不同的Prompt工程和系统设计方案的效果，选择最优方案。
在实际应用中，数据驱动需要结合具体场景进行。例如，在在线教育场景中，可以通过收集用户的学习数据，了解用户的学习习惯和难点，并针对性地调整教学内容和方法。
风险控制：确保大模型应用的安全性
在使用大模型技术的同时，需要注意风险控制，确保大模型应用的安全性。
以下是一些风险控制的建议：
- 过滤敏感信息： 对用户输入的prompt进行过滤，防止用户输入敏感信息，例如个人隐私、政治敏感信息等。
- 防止恶意攻击： 对用户输入的prompt进行安全检查，防止用户利用prompt进行恶意攻击，例如SQL注入、XSS攻击等。
- 控制生成内容： 对大模型生成的内容进行审核，防止生成不当内容，例如色情、暴力、歧视等。
- 保护用户数据： 对用户数据进行加密存储和安全管理，防止用户数据泄露。
- 遵守法律法规： 确保大模型应用符合相关的法律法规，例如数据隐私保护法、网络安全法等。
例如，可以使用内容审核API来过滤大模型生成的内容，防止生成不当内容。可以使用防火墙和入侵检测系统来保护大模型应用的安全。可以使用数据脱敏技术来保护用户数据。
总结与展望：让大模型应用真正赋能用户
本文从用户类型、Prompt工程、系统设计、数据驱动和风险控制等方面，探讨了如何让大模型应用用户高效提问。通过理解不同类型的用户类型，进行有效的Prompt工程，构建友好的系统设计，利用数据驱动持续优化，以及加强风险控制，我们可以构建出真正赋能用户的大模型应用。
正如原文作者所说，理解用户如何措辞他们的请求，就像拥有一个LLM交互的水晶球。这种理解有助于我们构建强大的应用程序，其中包含引导用户进行更好沟通的功能，或创建清晰的指南。本质上，我们需要让AI用户友好，即使对于那些认为“AI”代表“绝对难以理解”或可能“自动惹恼”的用户也是如此，如果他们的提示一直出错的话。
未来，随着大模型技术的不断发展，我们可以期待更多的创新应用涌现。例如，可以使用大模型来自动生成prompt，为不同类型的用户提供个性化的提问建议。可以使用大模型来自动优化系统设计，提高用户的使用效率。可以使用大模型来自动进行风险控制，确保大模型应用的安全性。
希望本文能帮助你更好地构建大模型应用，让更多的人受益于这项强大的技术。