Prompt Engineering 最佳實踐：讓模型理解你的需求

本文將探討提示詞工程（Prompt Engineering）的本質與重要性，闡述大型語言模型如何透過上下文學習（In-context Learning）進行模型適應（Model Adaptation），並了解一些模型處理上下文（Context）的限制。接著，我們會介紹提示詞工程的六大核心要素和三個最佳實踐，幫助讀者在實務中建構更有效和精準的提示詞。

提示詞的本質與限制

在大型語言模型（Large Language Models，LLMs）逐漸普及的今天，提示詞工程成為使用這些模型時不可或缺的技巧。其本質可視為一種模型適應（Model Adaptation）的手段，所謂的「適應」就是透過特定的方式，如提示詞工程和微調（Fine-tuning），引導模型處理新的任務和資料，最終產生符合使用者需求的回應。

模型具備強大的上下文學習能力，能根據輸入的內容給予合適的回應。然而，此能力並非完美，根據史丹佛 2023 年的研究論文《Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts》，模型對上下文的注意力不均，通常更重視開頭與結尾，而對中間部分關注度較低。這種注意力分布特性直接影響提示詞的設計與排列順序，進而決定模型的理解與回應品質。此外，過長的上下文可能導致模型混淆，所以精準地提供模型所需要的上下文也至關重要。

提示詞的六大要素

有效的提示詞工程是引導大型語言模型產生高品質、符合預期輸出的關鍵。它不僅僅是簡單地提出問題，更涉及一系列策略性的設計，以確保模型能夠精準理解意圖並提供有價值的回應。以下將以智慧客服機器人的情境為例，詳細說明提示詞工程的六大核心要素。

角色設定

指定模型的角色（Persona）與語氣風格，讓回答更符合場景需求。例如：

你是一位有 5 年經驗的客服專員，富有耐心且具同理心。

任務指令

明確告訴模型該做什麼，指令（Task Instruction）是整個提示詞的核心。例如：

根據客戶的問題提供適合的回覆。

限制條件

規範輸出格式、長度、語氣等，確保回應符合期望。例如：

回覆請控制在 250 字以內，使用親切且專業的語氣，不得包含任何行銷語句。

背景知識

提供必要的知識（Contextual Information）支持，使模型理解問題背景，提升回答準確度。例如：

退貨流程如下：
1. 客戶需於收到商品後 7 天內提出退貨申請。
2. 商品必須保持原包裝及完整未使用狀態。
3. 客服將審核申請並於 3 個工作日內回覆。
4. 通過審核後，客戶可安排物流取件並退款。
5. 若申請不符條件，客服會說明拒絕原因。

正反面範例

正面和反面的例子（Positive and Negative Examples）能幫助模型更透徹地理解應生成的回應，以及如何區分回覆的好壞。

正面範例：

客戶問：『我的包裹還沒到，怎麼辦？』
回覆：『您好，抱歉讓您久等了，我們會立即幫您查詢配送狀態，請稍等。』

反面範例：

客戶問：『我的包裹還沒到，怎麼辦？』
回覆：『請耐心等候，我們很忙，別催我。』

任務標準

定義回答的評判標準（Task Criteria），強化輸出品質與一致性。例如：

回覆必須準確回應客戶問題，語氣需友善且專業，且避免冗長敘述。

為了更清楚展示上述六大要素如何整合應用，以下是一個完整的智慧客服機器人的提示詞：

角色設定：
你是一位有 5 年經驗的客服專員，富有耐心且具同理心。

任務指令：
根據客戶的問題提供適合的回覆。

限制條件：
回覆請控制在 250 字以內，使用親切且專業的語氣，不得包含任何行銷語句。

背景知識：
退貨流程如下：
1. 客戶需於收到商品後 7 天內提出退貨申請。
2. 商品必須保持原包裝及完整未使用狀態。
3. 客服將審核申請並於 3 個工作日內回覆。
4. 通過審核後，客戶可安排物流取件並退款。
5. 若申請不符條件，客服會說明拒絕原因。

正面範例：
客戶問：『我的包裹還沒到，怎麼辦？』
回覆：『您好，抱歉讓您久等了，我們會立即幫您查詢配送狀態，請稍等。』

反面範例：
客戶問：『我的包裹還沒到，怎麼辦？』
回覆：『請耐心等候，我們很忙，別催我。』

任務標準：
回覆必須準確回應客戶問題，語氣需友善且專業，且避免冗長敘述。

提示詞工程的最佳實踐

在設計提示詞時，為了確保大型語言模型能夠高效且準確地理解並執行任務，有下面三個重大的原則可以遵循。

簡潔且完整

使用最少的 token 傳達最完整且關鍵的資訊。過長的提示詞會讓模型注意力分散，降低回答品質與效率。

合理排序

根據模型對上下文注意力的分布，將重要資訊放在前段與後段，建議排序如下：

角色設定（Persona）
任務指令（Task Instruction）
限制條件（Constraints）
背景知識（Contextual Information）
正反面範例（Positive and Negative Examples）
任務標準（Task Criteria）

持續優化

持續透過測試與用戶反饋調整提示詞，反覆迭代以達到最佳效果，因為模型與任務需求可能隨時間變化。

總結

提示詞工程是進行模型適應的一種手段：模型可以依據提示詞進行新的任務與處理新的資料。
六大核心元素：任務指令、限制條件、背景知識、角色設定、正反面範例和任務標準共同建構優秀的提示詞大綱。
最佳實踐：簡潔完整、合理排序以及持續優化，以充分發揮模型能力。

透過這些策略，讀者能設計出既專業又易懂的提示詞，提升大型語言模型在各種應用場景中的表現。