生成式提示设计用户访谈：提示工程架构师的7个关键问题

引言

背景介绍

在当今人工智能飞速发展的时代，生成式人工智能（如大型语言模型）已经广泛应用于各个领域。而提示工程作为与生成式人工智能交互的关键环节，其重要性日益凸显。提示工程架构师肩负着设计出有效、准确且能引导模型生成高质量输出的提示的重任。为了深入了解提示工程架构师的工作，优化生成式提示设计，我们进行了此次用户访谈。通过与这些专业人士的交流，挖掘他们在实际工作中的经验、挑战以及见解，为提示工程领域的发展提供有价值的参考。

核心问题

本次访谈聚焦于7个关键问题，旨在全面剖析提示工程架构师在生成式提示设计过程中的思考方式、实践经验以及对未来发展的展望。这些问题包括：提示设计的目标与原则、数据与知识储备的运用、用户需求的理解与转化、多模态提示的处理、提示的优化与评估、团队协作与沟通以及对提示工程未来发展的看法。

文章脉络

首先，我们将依次详细阐述这7个关键问题，并呈现从提示工程架构师那里获取的典型回答与见解。在每个问题的探讨中，我们会深入分析其背后的原理和实际应用场景。之后，我们会对访谈内容进行总结，提炼出关键要点，并对提示工程未来的发展方向进行展望，为从事提示工程相关工作的人员以及对该领域感兴趣的读者提供全面且深入的参考。

7个关键问题及解析

问题一：在设计生成式提示时，您遵循的主要目标和原则是什么？

典型回答
提示工程架构师A表示：“首要目标是让模型生成与用户期望高度匹配的内容。为此，我遵循清晰性、准确性和简洁性的原则。清晰性确保模型能明确理解任务，比如在文本生成任务中，明确指出需要生成的文本类型、主题范围等；准确性要求提示中提供的信息和指令准确无误，避免误导模型；简洁性则是尽量用简洁的语言传达核心意图，减少冗余信息干扰模型。”
提示工程架构师B提到：“我的目标是充分发挥模型的能力，同时满足特定的业务需求。原则上，一是相关性，提示必须与最终期望的输出紧密相关；二是可控性，能够通过提示引导模型输出在一定的可预测范围内，便于后续处理和应用。”
解析
- 清晰性：如同给人类下达任务一样，模型也需要明确的指令。以撰写产品描述为例，如果提示只是模糊地说“写个产品介绍”，模型可能不知道产品的具体特点、目标受众等关键信息，导致生成的内容质量不佳。清晰的提示如“为一款面向年轻女性的智能手表撰写产品描述，突出其时尚外观、健康监测功能和便捷的移动支付特性”，能让模型有明确的创作方向。
- 准确性：不准确的提示可能使模型“误入歧途”。例如在数学问题求解中，若提示的题目条件有误，模型给出的答案必然也是错误的。准确的信息能让模型基于正确的基础进行推理和生成。
- 简洁性：过多的冗余信息可能干扰模型对关键指令的理解。简洁的提示有助于模型更快聚焦核心任务，提高生成效率和质量。
- 相关性：与业务需求紧密相关的提示能确保生成的内容具有实际应用价值。比如电商平台的产品推荐提示，必须与商品的属性、用户的购买历史等相关，才能生成有效的推荐内容。
- 可控性：在一些场景下，如自动客服系统，需要模型的回答符合一定的规范和风格。可控的提示能引导模型输出符合预期的格式和内容，便于与现有系统集成和用户交互。

问题二：在设计提示时，您如何利用数据和知识储备？

典型回答
提示工程架构师C说：“我会先分析手头的数据，包括历史交互记录、领域特定数据集等。如果是为医疗领域设计提示，我会研究医学文献、病例数据等知识。从数据中提取关键信息和模式，将其融入提示中，使模型能基于这些信息生成更专业、准确的内容。比如通过分析大量医学问答数据，总结出常见疾病症状描述的模式，在提示中引导模型按照这种模式生成症状相关内容。”
提示工程架构师D表示：“知识图谱是我常用的工具。对于复杂领域，知识图谱能清晰呈现实体之间的关系。在设计关于历史事件的提示时，借助历史知识图谱，我可以明确事件的时间线、人物关系等，将这些关系融入提示，让模型生成的内容逻辑更严谨、更符合历史事实。”
解析
- 数据驱动：历史交互记录能反映用户常见的问题和期望的回答类型。例如在智能写作辅助场景中，分析大量用户输入的写作主题和生成的文章，可以发现用户对不同主题的偏好以及常见的写作结构需求。领域特定数据集则提供了专业领域的知识基础。在金融领域，市场趋势数据、金融报表数据等能帮助设计出引导模型生成准确金融分析内容的提示。
- 知识图谱的应用：知识图谱以结构化的方式展示知识，在设计提示时能提供清晰的知识框架。以旅游景点介绍为例，知识图谱可以展示景点的地理位置、历史文化背景、周边配套设施等关系。提示中可以利用这些关系，引导模型生成全面且有条理的景点介绍，比如“介绍位于杭州的西湖，包括其历史典故、周边著名的美食和景点”，模型就能基于知识图谱中的关系准确生成相关内容。

问题三：您是如何理解和转化用户需求为有效的提示的？

典型回答
提示工程架构师E分享道：“首先，我会与用户进行深入沟通，挖掘他们需求背后的真正目的。很多时候，用户表述的需求只是表面现象。比如用户说想要一篇‘吸引人的产品推广文案’，进一步沟通可能发现他们的目标是吸引年轻消费者购买产品，且预算有限。然后，我将这些信息转化为具体的提示要素，像‘以幽默、亲民的风格，为一款价格在100元以内针对年轻消费者的电子产品撰写产品推广文案，突出性价比和独特功能’。”
提示工程架构师F提到：“我会将用户需求分解为多个维度，如内容类型、风格要求、目标受众、应用场景等。对于每个维度，找到合适的表达方式融入提示。例如，用户希望为社交媒体平台设计一个活动宣传语，我会从内容上明确活动主题和亮点，风格上考虑社交媒体的轻松活泼特点，目标受众定位为平台活跃用户，应用场景是在社交媒体动态中展示，从而生成‘用[活动亮点]，点燃社交热情！快来参加专为[平台活跃用户群体]打造的[活动主题]活动，就在[社交媒体平台]！’这样的提示。”
解析
- 深度沟通：用户可能由于缺乏对模型能力和提示工程的了解，无法准确表达需求。通过深入沟通，挖掘潜在需求，能使提示更精准。例如在法律咨询场景中，用户最初可能只说“帮我写个法律意见”，深入交流后可能发现是关于房屋租赁合同纠纷的法律意见，且需要参考当地最新的法律法规，这样就能设计出更符合实际需求的提示。
- 维度分解：将需求分解为多个维度有助于全面考虑各种因素。在设计广告创意提示时，内容维度决定了要传达的核心信息，风格维度影响广告的吸引力，目标受众维度确保广告能引起特定人群的共鸣，应用场景维度则决定了广告的呈现形式和语言风格。通过综合这些维度设计提示，能大大提高生成内容满足用户需求的可能性。

问题四：在处理多模态提示（如图像、音频与文本结合）时，面临哪些挑战，您是如何应对的？

典型回答
提示工程架构师G坦言：“最大的挑战之一是不同模态信息的融合。每种模态都有其独特的特征和表达方式，要让模型有效地理解并结合这些信息生成内容并不容易。比如在设计一个结合产品图片和文本描述生成产品推广视频脚本的提示时，需要确保模型能从图片中提取关键视觉信息，并与文本中的产品特点、宣传重点等信息有机结合。我通常会先对不同模态的数据进行预处理，提取关键特征，然后在提示中明确各模态信息的作用和融合方式，引导模型进行处理。”
提示工程架构师H表示：“多模态数据的对齐也是个难题。例如在语音与文本结合的提示中，语音和文本可能存在时间上的不一致、语义上的细微差异等。我会采用一些对齐算法和工具，先对语音和文本进行对齐处理，在提示中告知模型对齐后的信息关系，让模型基于准确对齐的数据进行生成。同时，要考虑模型对不同模态的理解能力差异，适当调整提示的侧重点。”
解析
- 信息融合挑战：不同模态数据的格式和表达方式差异巨大。图像数据以像素矩阵表示，音频数据以波形表示，而文本是符号序列。要让模型将这些不同形式的信息整合起来生成有意义的内容，需要精心设计提示。例如在设计结合美食图片和文字介绍生成美食制作视频脚本的提示时，可以先在预处理阶段提取图片中的食材、菜品外观等视觉特征，在提示中明确指出“基于图片中的食材和外观特征，结合文字介绍的烹饪步骤，生成详细的美食制作视频脚本”，引导模型进行融合。
- 数据对齐挑战：在语音与文本结合场景中，语音识别可能存在一定误差，导致与文本的语义和时间上的不一致。通过对齐算法，可以校正语音和文本的对应关系。在提示中，告知模型“以对齐后的语音和文本信息为基础，生成符合对话逻辑的回复”，使模型能基于准确的数据进行处理。同时，由于模型对文本的理解相对更成熟，在提示中可以适当引导模型以文本信息为基础，结合语音的情感等特征进行生成，平衡不同模态理解能力的差异。

问题五：您如何对提示进行优化和评估，以确保其有效性？

典型回答
提示工程架构师I说：“我会通过大量的实验来优化提示。首先，使用不同的提示变体在模型上进行测试，对比生成的输出。比如在文本摘要任务中，尝试不同的引导语句、关键词设置等，观察摘要的准确性、完整性和简洁性。评估时，我会采用自动评估指标，如BLEU值（在文本生成任务中衡量生成文本与参考文本的相似度）、ROUGE值（用于评估摘要与原文的相关性）等，同时结合人工评估。人工评估主要从语义合理性、实用性等方面进行判断，因为自动指标有时无法完全捕捉到文本的语义深度。”
提示工程架构师J提到：“我会建立反馈循环机制。将生成的内容应用到实际场景中，收集用户反馈。如果是为电商平台设计的产品推荐提示，观察用户对推荐产品的点击量、购买转化率等指标。根据这些反馈，分析提示存在的问题，如是否引导模型生成了不相关的产品推荐，然后针对性地调整提示。此外，我还会关注模型在不同数据集上的表现，确保提示的通用性，避免过拟合特定数据集。”
解析
- 实验优化：通过不断尝试不同的提示变体，能探索出最适合任务的提示形式。在自动文本生成故事的任务中，改变故事开头的提示方式、设定的人物性格描述等，对比生成故事的趣味性、连贯性等。自动评估指标能快速给出量化的评估结果，帮助初步筛选出较优的提示。但自动指标存在局限性，例如BLEU值可能无法准确衡量生成文本的语义是否符合人类理解。人工评估则能从语义、逻辑、实用性等更全面的角度进行判断，确保生成内容真正满足需求。
- 反馈循环机制：将生成内容应用到实际场景中收集用户反馈，能真实反映提示的有效性。在搜索推荐场景中，用户的点击行为和购买决策是对推荐提示效果的直接反馈。如果推荐提示引导模型生成的产品与用户需求不匹配，用户不会点击或购买，通过分析这些反馈，可以调整提示中的产品特征描述、用户画像等信息，优化推荐效果。同时，关注模型在不同数据集上的表现，能确保提示在各种情况下都能稳定发挥作用，避免因过度适应某一数据集而在其他数据上表现不佳。

问题六：在提示工程设计过程中，您如何与其他团队（如开发团队、产品团队）进行协作与沟通？

典型回答
提示工程架构师K分享：“与开发团队协作时，我会提前了解模型的架构和性能限制。开发团队对模型的底层实现更熟悉，他们能告诉我模型在处理复杂提示、大规模数据时的能力边界。我会根据这些信息调整提示设计，确保其在模型可承受范围内有效。沟通方面，我会用通俗易懂的语言向开发团队解释提示的设计思路和预期效果，让他们明白提示对模型输出的影响，以便在模型部署和优化过程中更好地配合。例如，我会向他们说明某个提示中特定指令的作用是引导模型生成特定格式的输出，便于后续与前端界面进行交互。”
提示工程架构师L提到：“与产品团队沟通时，我会深入了解产品的业务目标和用户需求。产品团队更清楚产品的定位、目标用户群体以及期望通过模型生成的内容实现什么业务价值。我会将这些需求转化为具体的提示设计目标，并定期与产品团队沟通提示设计的进展和生成内容的效果。比如，产品团队希望通过智能客服模型提高用户满意度，我会根据这个目标设计提示，引导模型生成更友好、准确的回答，并向产品团队展示模型生成的样本回答，根据他们的反馈进行调整。”
解析
- 与开发团队协作：了解模型架构和性能限制对提示设计至关重要。如果模型在处理长文本提示时容易出现内存溢出问题，提示工程架构师就需要优化提示，采用分段处理或简化复杂结构等方式。清晰的沟通能让开发团队理解提示的意图，在模型训练、部署和维护过程中，针对提示的特点进行优化。例如，开发团队可以根据提示中对模型输出格式的要求，优化模型的输出接口，确保输出能顺利被后续系统接收。
- 与产品团队协作：产品团队的业务视角能为提示设计提供方向。在设计内容推荐提示时，产品团队能提供关于目标用户的兴趣偏好、产品的核心卖点等信息。提示工程架构师根据这些信息设计提示，引导模型生成符合产品定位和用户需求的推荐内容。定期的沟通和反馈能确保提示设计始终与产品目标保持一致，不断优化生成内容以满足业务发展的需要。

问题七：您对提示工程未来发展有哪些看法和预测？

典型回答
提示工程架构师M认为：“未来，提示工程将更加自动化。随着技术的发展，有望出现智能提示生成工具，能根据任务描述、用户需求等自动生成高质量的提示。同时，提示工程将与更多领域深度融合，比如在虚拟现实、增强现实场景中，提示将用于引导模型生成与虚拟环境交互的内容。此外，对提示的安全性和隐私性要求会越来越高，需要设计出既能有效引导模型生成内容，又能保护用户数据和隐私的提示机制。”
提示工程架构师N表示：“提示工程可能会朝着多语言、跨文化方向发展。随着全球化的推进，模型需要处理不同语言和文化背景下的任务。提示工程架构师需要设计出能适应多种语言和文化差异的提示，确保模型在不同地区都能生成合适的内容。另外，随着模型能力的不断提升，提示的复杂度可能会降低，但对提示的精准度要求会更高，需要用更简洁、精准的提示激发模型的强大能力。”
解析
- 自动化发展：智能提示生成工具的出现将大大提高提示设计的效率。例如，在电商领域，运营人员只需输入产品信息和营销目标，工具就能自动生成一系列适合不同营销场景的提示，如产品标题生成提示、详情页描述提示等。在虚拟现实和增强现实场景中，提示工程可以引导模型生成与虚拟环境实时交互的文本、语音等内容，增强用户体验。同时，保障提示的安全性和隐私性，能让用户更放心地使用生成式人工智能服务。
- 多语言跨文化发展：在全球化市场中，企业需要面向不同语言和文化背景的用户。例如，一款跨国社交应用，需要根据不同国家和地区的语言习惯、文化特点设计提示，让模型生成符合当地用户喜好的内容。随着模型能力的提升，简洁精准的提示能更好地发挥模型的潜力，避免过多冗余信息干扰模型，提高生成效率和质量。

总结与展望

回顾核心观点

通过对7个关键问题的访谈，我们深入了解了提示工程架构师在生成式提示设计过程中的多方面工作。在目标与原则上，清晰性、准确性、简洁性、相关性和可控性是设计有效提示的重要准则；数据和知识储备为提示设计提供了坚实的基础，通过分析数据和利用知识图谱等工具能使提示更具专业性和准确性；理解和转化用户需求需要深度沟通和维度分解，确保提示符合用户的实际期望；多模态提示面临信息融合和数据对齐等挑战，通过预处理和明确融合方式等方法应对；提示的优化和评估依靠实验、自动指标与人工评估以及反馈循环机制，不断提升提示的有效性；与开发团队和产品团队的协作沟通分别从了解模型限制和明确业务需求出发，保障提示设计与整体项目的协同发展；对未来发展的看法则聚焦在自动化、多语言跨文化以及安全性隐私性等方向。

未来发展

提示工程作为生成式人工智能领域的关键环节，未来有着广阔的发展前景。自动化提示生成工具的出现将改变现有的设计模式，提高效率和降低门槛。多语言跨文化的发展将使生成式人工智能更好地服务全球用户。同时，随着应用场景的不断拓展，如在医疗、金融、教育等关键领域的深入应用，对提示的安全性、隐私性和精准性要求将促使提示工程不断创新和完善。