【人工智能】提示词与prompt的区别？一文厘清术语概念

提示词与 prompt 的区别？一文厘清术语概念

在人工智能尤其是大语言模型广泛应用的当下，“提示词” 与 “prompt” 这两个术语频繁出现在我们的视野中。很多人对它们的理解较为模糊，甚至将二者完全等同。实际上，尽管提示词和 prompt 紧密相关，但它们在概念、应用及内涵上存在着一定的差异。本文将深入剖析这两个术语，帮助大家清晰理解它们之间的区别。

1. 定义解析

1.1 提示词的定义

提示词，从字面意思理解，就是用于提示、引导的词语或语句。在人工智能领域，特别是与大语言模型交互时，提示词是用户输入给模型的文本内容，目的是让模型依据这些内容生成符合用户期望的输出。例如，当我们想要让模型写一篇关于春天的散文时，输入的 “请创作一篇描绘春天景色的优美散文” 就是提示词。提示词旨在清晰地传达用户的需求，引导模型朝着特定方向进行文本生成。它可以是一个简单的问题，如 “明天天气如何”；也可以是复杂的指令，像 “以科幻风格，描述 2050 年人类在火星的日常生活，包含科技应用、居住环境等方面，字数在 800 字左右” 。通过这些明确的提示，模型能够利用其庞大的知识储备，生成相应的回答或文本。

1.2 prompt 的定义

prompt 同样指的是用户提供给模型的输入文本，用于引导模型产生输出。从英文原意来看，prompt 有促使、推动、给…… 提示的含义。在大语言模型的语境下，prompt 强调的是作为一种激发、引导模型进行特定任务的起始信息。它不仅仅是简单的文本输入，更像是给模型设定一个任务场景或方向，让模型基于此展开 “思考” 并生成结果。例如，在图像生成模型中，输入的 “一座古老的城堡，周围环绕着茂密森林，城堡前有一条清澈的河流” 这样的描述就是 prompt，它促使模型根据这个设定生成对应的图像。prompt 的作用在于为模型提供一个明确的起点和大致的框架，让模型在这个基础上进行创作、回答或分析。

1.3 两者定义的异同

相同点在于，提示词和 prompt 本质上都是用户与模型交互时输入的文本信息，其核心目的都是引导模型生成符合用户需求的输出。无论是提示词还是 prompt，都需要清晰、准确地表达用户的意图，以便模型能够理解并做出恰当的回应。

不同之处在于，提示词更侧重于 “提示” 这一动作，强调通过特定的词语、语句来引导模型，相对较为具象。而 prompt 更强调 “激发”“推动” 模型开展任务，具有更广泛的概念范畴，不仅仅局限于文字提示，还包含了对模型任务场景、方向的设定等较为抽象的含义。在一些简单的应用场景中，提示词可能就足以满足需求，如简单的问答；而在复杂的任务中，如创意写作、复杂数据分析等，prompt 能够更好地为模型构建一个全面的任务框架，引导模型生成更符合要求的复杂输出。

2. 结构与组成

2.1 提示词的结构组成

提示词的结构相对灵活，主要由以下几个部分组成，但并非每个提示词都必须包含所有部分。

• 核心指令：这是提示词的关键部分，明确告知模型需要执行的主要任务。比如 “写一篇产品推广文案”“解答数学方程” 等，直接点明了模型要做什么。

• 修饰限定词：用于对核心指令进行进一步的限定和说明，使任务更加具体。例如 “写一篇生动有趣的产品推广文案”，这里的 “生动有趣” 就是对文案风格的修饰限定；“解答初中阶段的数学方程”，“初中阶段” 限定了方程的难度范围。

• 补充信息：为了让模型更好地理解任务背景或提供更多相关信息，可能会在提示词中加入补充内容。如 “写一篇关于新款手机的产品推广文案，该手机的主打功能是超强拍照和长续航”，“新款手机的主打功能” 就是补充信息，帮助模型在创作时突出产品特点。

2.2 prompt 的结构组成

prompt 的结构通常更为丰富和复杂，以适应更复杂的任务需求。

• 任务描述：详细阐述模型需要完成的任务内容，比提示词中的核心指令更加详细。例如，在让模型进行数据分析时，任务描述可能是 “对某公司过去一年的销售数据进行分析，包括销售额的月度变化、不同产品的销售占比以及销售趋势预测”，清晰地说明了分析的对象、时间范围和具体分析内容。

• 背景信息：提供与任务相关的背景知识，帮助模型更好地理解任务的来龙去脉和所处的环境。比如 “某公司处于竞争激烈的电商行业，在过去一年进行了多次促销活动，现在要对这些活动后的销售数据进行分析……”，这段背景信息能让模型在分析数据时考虑到行业竞争和促销活动等因素。

• 约束条件：设定模型输出需要满足的条件，如输出格式、字数限制、语言风格等。例如 “分析结果以表格和柱状图相结合的形式呈现，文字总结部分不超过 500 字，语言风格要专业简洁”，通过这些约束条件，使模型的输出更符合用户的实际应用需求。

• 示例：在一些情况下，为了让模型更好地理解任务要求，会在 prompt 中提供示例。比如在让模型进行文本分类时，给出几个已分类的文本示例，让模型学习分类的标准和模式，从而更准确地对新文本进行分类。

2.3 两者结构的对比

提示词的结构相对简洁明了，重点在于清晰传达核心任务和一些基本的限定信息，适用于较为简单、直接的任务场景。而 prompt 的结构更加复杂和全面，通过详细的任务描述、丰富的背景信息、严格的约束条件以及示例引导，能够更好地应对复杂的任务，使模型生成的结果更加精准、符合预期。可以说，prompt 是在提示词的基础上进行了扩展和深化，为模型提供了更丰富、更细致的任务引导信息。当面对简单的问题解答、简短文本生成等任务时，提示词的结构足以满足需求；但在处理如复杂的数据分析报告生成、专业领域的论文创作等任务时，prompt 的结构优势就凸显出来，能够引导模型生成高质量、符合专业要求的输出。

3. 应用场景

3.1 提示词的常见应用场景

• 简单问答场景：在日常生活和学习中，我们经常使用提示词进行简单的知识问答。比如在智能语音助手或搜索引擎中输入 “珠穆朗玛峰的海拔是多少”“唐朝的开国皇帝是谁” 等，这些简单的问题就是提示词，模型或搜索引擎根据这些提示词在其知识库里查找并给出答案。

• 基础文本生成场景：当需要生成一些简短、常规的文本时，提示词能发挥很好的作用。例如，想要生成一条祝福短信，可以输入 “写一条给朋友生日祝福的短信，语言温馨活泼”，模型就能根据这个提示词生成相应的祝福内容；或者在写邮件时，输入 “帮我写一封请假邮件的开头，说明请假原因是生病”，模型会按照提示生成合适的邮件开头。

• 快速信息获取场景：在信息检索类应用中，提示词用于快速定位所需信息。比如在电商平台搜索商品时，输入 “红色运动鞋，尺码 40，品牌耐克”，平台的搜索模型根据这些提示词筛选出符合条件的商品信息展示给用户。

3.2 prompt 的常见应用场景

• 创意写作场景：在进行小说创作、诗歌创作、广告文案创意等方面，prompt 能够为模型提供丰富的创作背景、情节设定和风格要求等信息，激发模型创作出更具创意和深度的作品。例如，输入 “以未来世界为背景，创作一部科幻小说，故事围绕人类与人工智能的冲突展开，主角是一名勇敢的反抗军领袖，小说风格要紧张刺激，充满科技感”，模型会根据这个详细的 prompt 创作出符合设定的小说片段。

• 复杂数据分析场景：在数据分析领域，prompt 用于引导模型对大量数据进行深入分析并生成详细的分析报告。比如，输入 “对某地区过去五年的经济数据进行分析，包括 GDP 增长趋势、产业结构变化、居民收入水平波动等方面，结合宏观经济政策，分析数据变化的原因，并预测未来两年的经济发展趋势，报告以 PPT 格式的大纲形式呈现”，模型会依据这个 prompt 对数据进行处理和分析，并输出符合要求的报告大纲。

• 专业领域应用场景：在医学、法律、金融等专业领域，prompt 能够帮助模型生成专业、准确的内容。例如，在医学领域，输入 “根据患者的病历，包括症状描述、检查结果等信息，给出可能的疾病诊断和治疗建议，参考最新的医学研究成果”，模型可以根据专业知识和输入的 prompt 生成相应的诊断和建议；在法律领域，输入 “分析某一法律案例，包括案件背景、涉及的法律条文、争议焦点等，给出法律分析和可能的判决结果”，模型会依据法律知识和 prompt 进行分析输出。

3.3 应用场景对比

提示词的应用场景主要集中在一些对结果要求相对简单、直接的场景，用户希望通过简洁的输入快速获得明确的答案或简短的文本内容。而 prompt 的应用场景则侧重于复杂、需要深度思考和创造性的任务，用户需要模型生成具有一定专业性、逻辑性和创新性的内容。提示词适用于解决日常生活中的常见问题、获取基础信息以及进行一些简单的文本创作；prompt 更适合用于专业工作、创意项目以及需要对大量数据或复杂信息进行处理分析的场景。在实际应用中，我们应根据具体的任务需求和期望的输出结果，选择使用提示词或 prompt 来与模型进行交互。如果只是进行简单的信息查询或快速生成一些日常文本，提示词就足够了；但如果要进行深入的创作、专业的分析等复杂任务，就需要精心设计 prompt 来引导模型。

4. 编写技巧

4.1 提示词的编写技巧

• 简洁明了：尽量用简洁的语言表达核心需求，避免冗长和复杂的表述。例如，想要查询明天的天气，直接输入 “明天 [具体城市] 天气”，而不是 “我想知道明天，也就是从今天开始往后数一天的那个日期，在 [具体城市] 这个地方的天气状况如何”，简洁的提示词能让模型更快、更准确地理解用户意图。

• 具体明确：对任务的描述要具体，避免模糊不清。比如，当需要模型生成一篇文章时，明确文章的主题、体裁、大致字数等。如果输入 “写一篇文章”，模型可能不知道该写什么主题、什么风格，而 “写一篇 800 字左右，关于环保主题的议论文，阐述环保的重要性及具体措施” 这样的提示词能让模型清楚知道要生成什么样的内容。

• 合理使用关键词：在提示词中加入与任务相关的关键词，有助于模型更精准地匹配知识和生成内容。例如，想要了解某部电影的信息，输入 “电影 [电影名称] 的主演、导演、评分”，“电影”“主演”“导演”“评分” 这些关键词能引导模型快速定位到相关信息。

4.2 prompt 的编写技巧

• 提供全面的背景信息：由于 prompt 常用于复杂任务，为了让模型更好地理解任务背景和目的，要尽可能详细地提供相关背景信息。比如在让模型进行市场分析时，说明行业现状、竞争态势、目标市场等信息，“分析当前智能手机市场，目前市场竞争激烈，各大品牌不断推出新机型，目标市场主要针对年轻消费者，分析各品牌在年轻消费者中的市场份额及竞争优势”，这样的背景信息能帮助模型从多个角度进行分析。

• 明确约束条件：清晰设定模型输出的格式、风格、字数等约束条件，确保输出符合预期。如 “生成一份项目策划书，格式为 Word 文档，包含项目背景、目标、具体实施步骤、预算等板块，语言风格正式专业，字数在 3000 – 5000 字之间”，通过这些明确的约束条件，模型生成的策划书更具规范性和可用性。

• 采用逐步引导的方式：对于非常复杂的任务，可以将其分解为多个步骤，在 prompt 中逐步引导模型。例如，在让模型设计一个网站时，可以先让模型 “分析目标用户群体的需求和喜好，为网站设计提供用户需求分析报告”，然后 “根据用户需求分析报告，设计网站的架构和页面布局草图，以思维导图的形式呈现”，最后 “根据网站架构和布局草图，用 HTML 和 CSS 代码实现网站的基本页面”，通过这样逐步引导，模型能够更有条理地完成复杂任务。

4.3 编写技巧对比

提示词的编写技巧注重简洁性和明确性，以最直接的方式传达需求，让模型能够快速理解并给出回应。而 prompt 的编写技巧更强调全面性和引导性，通过丰富的背景信息、严格的约束条件和逐步引导的方式，帮助模型深入理解复杂任务，并生成高质量、符合特定要求的输出。提示词的编写相对简单，适用于简单任务；prompt 的编写需要更多的思考和规划，以应对复杂的应用场景。在实际编写过程中，我们要根据任务的复杂程度和需求的精细程度，灵活运用相应的编写技巧。对于简单任务，遵循提示词的编写技巧即可；对于复杂任务，则要运用 prompt 的编写技巧，精心设计输入内容，以充分发挥模型的能力，获得满意的结果。

5. 对模型输出的影响

5.1 提示词对模型输出的影响

提示词对模型输出的影响较为直接和基础。准确、清晰的提示词能够引导模型快速定位到相关知识，生成符合基本需求的输出。例如，在简单问答场景中，输入 “苹果的英文单词是什么”，模型会直接给出 “apple” 这个答案，这是因为提示词明确指向了一个具体的知识查询任务，模型根据其知识储备迅速做出回应。当提示词不够明确时，模型可能会产生模糊或不准确的输出。比如输入 “那个水果的英文”，由于 “那个水果” 指代不明，模型可能不知道用户具体指的是哪种水果，从而无法给出准确答案。在文本生成任务中，提示词的质量会影响生成文本的相关性和基本内容走向。如输入 “写一篇作文”，模型生成的作文可能主题多样、内容宽泛；而输入 “写一篇关于校园生活的记叙文，描述一次难忘的运动会”，模型会围绕校园运动会展开叙述，生成的文本更贴合用户预期。但总体来说，提示词对模型输出的控制相对较为有限，主要用于引导模型进行一些基础、直接的任务执行。

5.2 prompt 对模型输出的影响

prompt 对模型输出的影响更为深远和全面。通过详细的任务描述、丰富的背景信息、严格的约束条件和示例引导，prompt 能够使模型生成更复杂、更符合特定要求的输出。在创意写作场景中，输入 “以古代仙侠为背景，创作一个故事，主角是一位资质平凡但努力修炼的少年，他在一次历练中获得了神秘法宝，从此踏上逆袭之路。故事要情节跌宕起伏，包含精彩的战斗场面和情感纠葛，字数在 5000 字左右” 这样的 prompt，模型会基于此设定构建一个完整的仙侠故事框架，从主角的成长历程、遇到的人物、发生的事件等多方面进行创作，生成的故事内容丰富、情节连贯且符合仙侠题材的风格要求。在数据分析场景中，prompt 能够引导模型对数据进行深度分析并生成专业的报告。如 “对某企业的财务数据进行分析，包括收入、成本、利润等方面的年度变化，结合市场动态和行业趋势，分析数据变化的原因，并提出针对性的改进建议，报告以 PDF 格式呈现，包含图表和详细文字说明”，模型会根据这个 prompt 对财务数据进行全面分析，生成包含数据解读、原因分析和建议等内容的专业报告。prompt 能够全方位地引导模型的思考和创作过程，使模型输出的结果更具专业性、逻辑性和创新性，满足各种复杂任务的需求。

5.3 影响效果对比

提示词对模型输出的影响主要体现在满足基本需求、实现简单任务的执行上，其作用范围相对较窄，对输出结果的控制程度有限。而 prompt 能够从多个维度对模型输出进行精细调控，使模型生成的内容更符合复杂任务的特定要求，无论是在内容的丰富度、专业性还是创新性方面，都能达到更高的水平。可以说，prompt 在引导模型输出高质量、复杂内容方面具有明显优势，而提示词则更适用于快速解决简单问题和获取基础信息。在实际应用中，如果我们只是需要一些简单的信息或进行基础的文本创作，提示词能够满足需求；但当面临复杂的创作、分析等任务时，prompt 则是更好的选择，能够让模型为我们提供更有价值的输出。

6. 发展趋势

6.1 提示词的发展趋势

随着人工智能技术的不断发展，提示词也呈现出一些新的发展趋势。

• 智能化生成：未来，可能会出现专门的工具或模型，根据用户的意图和需求，自动生成合适的提示词。例如，当用户想要查询某一领域的专业知识，但不太清楚如何准确表述问题时，系统能够通过对用户已有输入信息的分析、对用户历史行为的学习以及对相关领域知识的理解，自动生成最能准确获取所需信息的提示词。这样可以降低用户与模型交互的难度，提高信息获取的效率。

• 与自然语言理解深度融合：提示词将不再仅仅是简单的文本输入，而是与自然语言理解技术更加紧密地结合。模型能够更好地理解提示词中的语义、语境和隐含