# 一个简单的提示词技巧，让我的 AI 变聪明了 200%

让我的 AI 变“聪明”200% 的一个简单 Prompt 小技巧

为什么你的 AI 总是出错（以及该怎么修）

想象你在加班做项目。你问你的 AI 助手：“Who is the current Prime Minister of the UK?”

它笃定地答：“Boris Johnson.”

等等——这已经过时了。你知道这是错的。你甚至在对话里给了它更新信息，但它还是无视你的话，执意用旧的训练数据。

是不是很挫败？

这种事比你想的更常见。AI 模型有时会紧抓住训练时的记忆不放，即便你明确告诉它不是那样。几个月来，研究者们用尽各种方法——花哨的训练技术、复杂算法、烧钱的算力资源。

结果呢？解决方案其实只是：换一种问法。

我来给你看，一个 prompt 的小调整，如何让 AI 的正确率翻倍——无需训练。

理解问题：当 AI 不“听话”的时候

核心问题

Large Language Models（LLMs，大型语言模型）如 ChatGPT、Claude 或 Llama，是在海量数据上训练出来的。它们会基于训练中数百万次见到的内容形成很强的“既有看法”。

当你提供与训练记忆相冲突的新信息时，它们常常很难把你给的上下文（context）优先于它们的内建知识。

真实世界的例子：

你在为一家公司做客服机器人，这家公司刚把退货政策从 30 天改成 60 天
你把新政策文档喂给了 AI
顾客问：“你们的退货政策是什么？”
AI 回答：“30 天”（它训练时学到的旧信息）

这不仅讨厌——在以下场景可能是危险的：

医疗诊断助手
法律文书分析
金融建议系统
客服问答机器人

为什么会这样

把 LLM 的训练数据想象成它神经网络里的“高速公路”。那些被看到上千次的事实，建成了又宽又直的路。你提供的新信息，只是建议它走一条很窄的土路。

AI 本能地想上高速。

🔬 传统方案（以及为什么太重了）

在说简单解法之前，先看看研究者们最初试了什么。

Supervised Fine-Tuning（SFT，监督微调）

是什么：在新的、特定数据上重新训练整个模型，让它学到更好的行为。

怎么做：

收集成千上万条“应该遵循上下文”的示例
把这些示例喂给模型
训练更新数十亿参数
期待它学到模式

结果：平均只提升 5%

为什么不理想：

需要巨大的算力（GPU 成本轻松 $10,000+）
需要数天到数周
需要机器学习专家
有“灾难性遗忘”的风险（模型忘掉原来会的）

Reinforcement Learning（RL，强化学习）

是什么：像训练狗一样，用奖惩来教 AI。

流程：

AI 在有上下文的条件下生成答案
正确答案得到正向奖励
错误答案得到负向反馈
AI 调整行为以最大化回报

结果：提升 20%

仍然复杂的原因：

比微调更贵
需要设计复杂的奖励系统
可能不稳定、不可预测
需要专门的专业知识

Activation Steering（激活引导）

是什么：通过添加数学向量来操控模型内部“想法”，使其更接近期望行为。

怎么做：

找到当 AI “忠实于上下文”时激活的神经元
构建一个“steering vector（引导向量）”来放大这些神经元
在生成过程中应用这个向量

结果：和 RL 差不多，约 20% 提升

难点：

需要对模型内部机理有深入理解
不同模型架构差异大
可能产生意料之外的副作用

尴尬地简单的解决方案

在尝试了这么多复杂方法之后，有人发现了一个看似“荒唐”的点子：

只要换个问法就行。

Opinion-Based Prompt Template（基于“引用/观点”的提问模版）

不要直接发问，而是把问题框定为“转述的信息”：

Based on the following context: [YOUR CONTEXT HERE]What did [source/document/person] say about [QUESTION]?

就这样。无需训练。无需复杂数学。只是更好的措辞。

一个真实例子

传统问法（33% 准确率）：

Context: The company's new CEO, appointed in 2024, is Sarah Chen. ``````plaintext Question: Who is the CEO of the company? ``````plaintext AI Response: John Smith [错误——用了训练数据]

Opinion-based 问法（73% 准确率）：

Context: The company's new CEO, appointed in 2024, is Sarah Chen. ``````plaintext Question: According to the context provided, who is mentioned as the CEO? ``````plaintext AI Response: Sarah Chen [正确！]

为什么这么有效

当你问 “What is X?” 时，AI 会优先搜索它最强的训练记忆。

当你问 “What does this document say X is?”，你是在明确告诉 AI 要检索“被报道/被陈述的信息”，而不是“模型自带的事实知识”。

这触发了 AI 训练中的另一个能力——区分：

直接事实（“Paris is the capital of France”）
引用/转述的信息（“According to Bob, Paris is the capital of France”）

第二种形式是 AI 在处理新闻、论文、对话等材料时学到的——在这些材料里，“信息归属”非常重要。

实验结果（相当惊人）

测试使用了名为 ConfiQA 的数据集，它专门测试 AI 是否能在提供的上下文与训练知识冲突时优先遵循上下文。

三类测试

Counterfactual Questions（QA，反事实问答）

简单问答，但上下文与常识相矛盾
例：上下文说 “Mount Everest is in Australia”（明显错误，但测试点就在此）

Multi-hop Reasoning（MR，多跳推理）

需要串联多条信息来回答
例：“The CEO of Company A is Jane. Company A owns Company B. Who ultimately controls Company B?”

Multi-Counterfactual（MC，多重反事实）

推理链条里有多条错误事实
难度最高

表现对比

仅靠 opinion-based prompt，本身就实现了 2 倍性能提升

还能更进一步

当研究者把 opinion-based prompting 和 Activation Steering 结合时，整体表现最好——一些场景准确率超过 80%。

但最关键的洞见是：仅靠 prompt，就能胜过昂贵且复杂的方法。

立即上手如何做

第 1 步：识别你的用例

你的应用里，哪些地方需要 AI 严格遵循提供的上下文？

常见场景：

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统
文档问答机器人
带知识库的客户支持
分析论文的研究助手
法律/医疗信息检索

第 2 步：重构你的 Prompt

模板公式：

System: You are a contextual question-answering assistant. Your job is to answer questions based ONLY on the information provided in the context. ``````plaintext Context: [YOUR CONTEXT INFORMATION] ``````plaintext Question: According to the information provided above, [YOUR QUESTION]?

第 3 步：关键提示语

以下措辞能向 AI 明确表达“我要引用型信息”：

“According to the context…”
“Based on the information provided…”
“What does the document state about…”
“As mentioned in the text…”
“The source indicates that…”

第 4 步：测试与迭代

从你现在的 prompt 开始
选 5–10 个例子改写成 opinion-based 格式
并排对比结果
根据效果调整措辞

代码实现示例

def create_contextual_prompt(context, question): system_prompt = """You are a contextual QA assistant. Answer questions based ONLY on the provided context.""" user_prompt = f"""Context: {context}Question: According to the information provided above, {question}?Answer based strictly on the context.""" return system_prompt, user_prompt# Usagecontext = "The company's fiscal year ends in March. The 2024 revenue was $2.5 billion."question = "what was the 2024 revenue"system, user = create_contextual_prompt(context, question)# Pass to your AI model

重要注意事项与常见坑

记住这些

明确标注信息来源

不要假设 AI 会优先上下文
永远把问题框成 “what does [source] say”

System Prompt 很重要

加一个清晰的系统消息来定义 AI 的角色
例：“You are a contextual assistant. Never use training knowledge.”

不是所有问题都需要这样问

一般常识查询，用传统问法就行
当特别强调“上下文正确性”时，使用 opinion-based 问法

常见错误

过于含糊

Bad: "What's the answer to my question about the CEO?"

具体明确

Good: "According to the company memo dated Jan 15, 2025, who is mentioned as the new CEO?"

指令混在一起

Bad: "Tell me about machine learning, and also according to this doc, what's the return policy?"

分开处理

Good: First handle general query, THEN do contextual query separately ```![](http://cdn.zhipoai.cn/536f6159.jpg) 流程示意 ---- ![](http://cdn.zhipoai.cn/8693f5a1.jpg) --- 实用落地场景 ------ 1. 客服机器人 -------- Before: ```plaintext Context: Our return window is 60 days for electronics.Q: What's your return policy?A: We offer 30-day returns. [OLD TRAINING DATA]

After:

Context: Our return window is 60 days for electronics.Q: According to our policy document, what return window is mentioned for electronics?A: 60 days. [CORRECT!]

医疗信息系统

准确性极其关键的场景：

system_prompt = """You are a medical information assistant. Answer ONLY from provided medical literature. Never use general training knowledge for medical advice."""context = """Recent study (2024): Treatment Protocol X shows 85% efficacy in Stage 2 patients with minimal side effects."""question = "According to the 2024 study, what efficacy rate was observed?"# This framing reduces hallucination risk

法律文书分析

Context: [Contract excerpt about termination clauses]Traditional: "What are the termination terms?"- AI might blend general legal knowledge with specific contractOpinion-Based: "What termination conditions are specified in this contract?"- AI focuses only on the provided document

这对未来意味着什么

Software 3.0 时代

我们正在见证编程范式的转变：

Software 1.0：传统代码（if/else、循环、函数）
Software 2.0：机器学习模型（用数据训练，再部署）
Software 3.0：Prompt Engineering（用自然语言来“编程”）

在 Software 3.0 时代，prompt 的质量就是你的代码质量。

为什么重要

普惠性：不需要 ML 博士也能构建高效 AI 系统
成本效益：一个 $0 的 prompt 改写胜过 $10,000 的训练
速度：分钟级迭代，而不是天/周
可达性：只要能清晰表达，就能“编程”AI

瓶颈在转移

AI 应用的瓶颈不再是：

模型规模
训练数据
算力

而是：

Prompt 设计
对模型行为的理解
创造性地解决问题

简易测试框架

test_cases = [ { "context": "...", "question": "...", "expected_answer": "...", "traditional_prompt": "...", "opinion_based_prompt": "..." }]results = { "traditional_correct": 0, "opinion_based_correct": 0}for test in test_cases: # Test both approaches # Count correct answers # Calculate improvement percentage