提示词是指令与材料的全部
提示词指交给 LLM 的指令和问题的全部文字。在聊天框里输入的 1 行问题，以及贴进去的资料和对答案形式的要求，合起来都是提示词。模型读了这段文字，把答案当作它的后续写出来。
LLM 会把提示词切成 token (把文本细分后的单位) 来读。贴的资料越长，token 越多，用 API 时费用和等待时间也会增加。超过一次能读的长度的部分无法交给它。在应用里，用户输入的文字之前，常常还附有开发方写的看不见的指令。
构成提示词的要素
Google 的指南列举了以下这些构成提示词的要素。
- 指令 (希望它做什么。用问题或步骤的形式来写)
- 材料 (作为答案依据的文本和资料)
- 限制 (希望它做的事和不希望它做的事。比如长度和语气)
- 答案的形式 (要点列表、表格、JSON 这类固定的形式)
不必把所有要素都放进去。但缺少的要素，模型会靠推测补上。推测落空的地方，就是答案和预想不一致的地方。
好的指令的 3 点
好的指令要满足以下 3 点。
- 目的明确 (写清答案是给谁、为了什么)
- 交给了材料 (训练数据的截止日期之后的事和手头的情况，模型并不知道)
- 定好了答案的形式 (写明长度和形式，可以减少修改的精力)
Anthropic 建议在修改提示词之前，先定好好答案的标准，以及试着确认它的方法。把同一个问题试几次，在偏差的地方 1 个 1 个地加指令，最为稳妥。