定义

提示模板是一种预定义的结构或蓝图，用于指导大型语言模型 (LLM) 或其他生成式人工智能系统。与其为每项任务编写一个独特的提示，模板提供了占位符和固定指令，允许用户输入可变数据，同时为人工智能保持一致的操作框架。

为什么它很重要

在将人工智能集成到业务工作流程时，一致性和可靠性至关重要。提示模板确保人工智能每次都以可预测的格式接收指令。这种标准化极大地减少了输出质量的差异性，使人工智能输出足以用于生产环境，无论是总结文档还是生成代码片段。

工作原理

一个模板通常由三个部分组成：系统指令（定义人工智能的角色）、上下文（提供必要的背景数据）和用户输入（每次执行都会变化的变量数据）。系统会在将最终的、完整的提示发送给 LLM 进行处理之前，用特定数据填充模板中的占位符。

常见用例

• 数据提取： 模板化提示，以从非结构化文本中一致地提取特定字段（例如，姓名、日期、金额）。
• 内容生成： 为需要产品名称和目标受众作为变量的营销文案创建模板。
• 代码生成： 提供一个标准化的结构，用户只需指定函数的目的和所需的输入。
• 分类： 设置模板，指示人工智能将传入的客户反馈分类到预定义的类别中。

主要优势

• 可扩展性： 允许企业在数千个实例中部署人工智能解决方案，而无需为每个实例进行手动提示工程。
• 效率： 通过自动化请求的结构设置，减轻了提示工程师的认知负担。
• 可维护性： 对人工智能核心逻辑或角色的更改只需在一个中央模板文件中进行更新。

挑战

• 过度约束： 如果模板过于僵化，可能会阻止人工智能有效处理新颖或意外的输入。
• 模板漂移： 随着业务需求的演变，模板必须定期审查和更新以保持相关性。

相关概念

相关概念包括少样本提示（在模板中提供示例）、思维链提示（指示人工智能逐步推理）和 RAG（检索增强生成，它将外部数据输入到模板上下文中）。