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Prompt Engineering 关键技能：精准掌控 LLM 输出的格式、内容与风格

news 2025/10/22 7:59:03

在大模型应用中，"得到答案" 只是基础，"得到符合预期格式、内容和风格的答案" 才是效率的关键。想象一下：让 LLM 生成的 JSON 直接被代码解析，让报告自动符合公司模板，让客服回复精准匹配品牌调性 —— 这些都需要通过 Prompt Engineering 实现对输出的精确控制。本文将系统拆解控制 LLM 输出的核心技能，从格式约束到内容雕琢，再到风格塑造，帮你从 "能用" 升级到 "善用" 大模型。

一、为什么要控制 LLM 的输出？

未经控制的 LLM 输出常常存在 "不确定性"：格式混乱导致无法直接使用（如 JSON 缺括号）、内容冗余或遗漏关键信息、风格与场景不符（如用学术腔回复客户咨询）。这些问题会大幅增加后续处理成本 —— 据统计，开发者平均要花 30% 的时间清洗 LLM 输出，而精准控制能将这一比例降低至 5% 以下。

控制输出的本质是通过结构化提示缩小模型的 "决策空间"：明确告诉模型 "必须输出什么格式"、"必须包含哪些内容"、"必须用什么风格表达"，让模型的生成过程从 "自由创作" 转为 "按要求执行"。

二、精确控制输出格式：让机器读懂你的输出

格式控制是 Prompt Engineering 中最基础也最常用的技能，尤其在需要机器自动处理 LLM 输出的场景（如 API 集成、数据入库）中必不可少。核心目标是让输出结构化、无歧义、可直接解析。

1. 结构化格式：JSON、表格与自定义模板

（1）JSON 格式控制

JSON 是最常用的结构化格式，需明确指定字段、类型和约束条件。关键技巧：

用{}标记 JSON 起始，避免多余文本
列出必填字段及说明（如"name": "用户姓名，字符串类型"）
提供示例（尤其字段复杂时）
强调 "不添加任何解释文本"

实战示例：

任务：从以下文本中提取用户信息，以JSON格式返回，包含字段：姓名、年龄、购买产品、价格（数字类型）。

文本："我叫张三，今年30岁，昨天买了一台笔记本电脑，花了5999元。"

要求：只返回JSON，不添加其他内容。

模型响应：

{"姓名": "张三", "年龄": 30, "购买产品": "笔记本电脑", "价格": 5999}

（2）表格格式控制

适合展示结构化数据对比，需指定表头和行列规则。关键技巧：

用|分隔单元格，---标记表头分隔线
明确列数和每列含义
要求 "表格无多余边框，行列对齐"

示例：

将以下3种水果的信息整理成Markdown表格，包含列：名称、单价（元）、成熟季节。

信息：苹果单价8元，秋季成熟；香蕉单价5元，夏季成熟；橙子单价6元，冬季成熟。

模型响应：

名称	单价（元）	成熟季节
苹果	8	秋季
香蕉	5	夏季
橙子	6	冬季

（3）自定义模板控制

针对特定业务场景（如报告、邮件），可预设模板让模型填充内容。关键技巧：

用{{占位符}}标记需要填充的部分
说明占位符的取值范围
强调 "严格按照模板结构，不增删段落"

示例：

按以下模板生成产品故障报告：

故障报告产品名称：{{产品名}}

故障现象：{{具体描述}}

可能原因：1. {{原因1}} 2. {{原因2}}

解决方案：{{步骤}}

信息：用户反馈"新买的扫地机器人无法开机，充电时指示灯不亮"。

模型响应：

故障报告

产品名称：扫地机器人

故障现象：无法开机，充电时指示灯不亮

可能原因：1. 充电器接触不良 2. 电池故障

解决方案：1. 检查充电器插头是否插紧；2. 更换充电器尝试充电；3. 若仍无效，联系售后检测电池

2. 格式约束的核心技巧

技巧	作用	示例
明确分隔符	避免输出混杂其他内容	" 用`json和`包裹 JSON 内容 "
字段类型标注	确保数据类型正确（如数字、布尔值）	`"价格": "数字类型，不带单位"`
错误兜底	处理信息不全的情况	"若年龄未提及，用 null 表示"
示例引导	复杂格式必用，降低模型理解成本	先给一个正确示例，再让模型模仿

三、精准控制输出内容：让信息不多不少，恰到好处

内容控制的目标是让 LLM 输出覆盖核心需求、排除无关信息、保证准确性。很多时候，模型输出质量差不是因为能力不足，而是因为你没说清楚 "要什么" 和 "不要什么"。

1. 控制内容范围：明确 "包含什么" 和 "排除什么"

（1）正向约束：指定必须包含的信息

通过 "必须包含 XX 点" 强制模型覆盖核心内容，尤其适合需要完整性的场景（如需求文档、检查清单）。

示例：

总结以下产品说明，必须包含：1. 核心功能；2. 适用人群；3. 注意事项。不超过200字。

产品说明："智能手环B3支持心率监测、睡眠分析、运动计步，续航7天。适合上班族和运动爱好者使用。使用时需远离强磁场，充电时请使用原装充电器。"

模型响应：智能手环 B3 的核心功能包括心率监测、睡眠分析和运动计步，续航达 7 天。适用人群为上班族和运动爱好者。注意事项：使用时需远离强磁场，充电必须使用原装充电器。

（2）反向约束：指定必须排除的信息

通过 "不包含 XX" 过滤冗余内容，适合需要简洁性的场景（如摘要、快速回复）。

示例：

解释什么是"机器学习"，要求：1. 不使用数学公式；2. 不提及具体算法名称；3. 用日常生活举例。

模型响应：机器学习是让计算机像人一样 "从经验中学习" 的技术。比如，手机相册能自动识别人脸，它通过分析大量标注好的照片，逐渐学会区分不同人的面部特征，下次看到新照片时就能准确识别，这个过程就像人通过多次见面记住朋友的样子。

2. 控制内容深度：从 "概要" 到 "细节" 的精准调节

通过关键词控制信息颗粒度，满足不同场景需求：

概要级：用 "简要说明"、"一句话总结"
中等深度：用 "分点说明（3-5 点）"、"核心步骤"
深度细节：用 "详细描述"、"每个步骤包含 XX 信息"

示例对比：

# 概要级

简要说明"如何煮米饭"，不超过30字。

# 中等深度

分3步说明"如何煮米饭"，每步不超过50字。

# 深度细节

详细说明"如何煮米饭"，包含：米和水的比例、浸泡时间、火候控制、判断熟度的方法。

3. 控制内容准确性：减少幻觉与错误

LLM 有时会生成 "看似合理但错误" 的内容（即 "幻觉"），通过以下技巧降低风险：

限定信息来源："仅基于以下文本回答，不添加外部信息"
标注不确定性："若信息不明确，用 ' 可能 ' 标注并说明原因"
要求验证依据："每个结论需引用文本中的具体句子"

示例：

基于以下文本回答："人工智能首次击败人类围棋冠军是哪一年？

" 文本："2016年3月，谷歌DeepMind开发的AlphaGo与围棋世界冠军李世石进行比赛并获胜，这是人工智能首次在围棋领域击败人类顶尖选手。"

要求：仅用文本中的信息回答，若文本未提及，回复"未提及"。

四、精细控制输出风格：让表达适配场景与对象

风格控制能让 LLM 的输出贴合场景氛围、匹配受众特征，在营销文案、客服沟通、内容创作等场景中至关重要。风格的核心要素包括：语气（正式 / 随意）、措辞（专业 / 通俗）、情感（积极 / 中性）、角色（专家 / 朋友）。

1. 语气与措辞控制

通过明确形容词指定语气，配合示例强化效果：

正式语气："使用书面语，避免口语化表达，结构严谨"
随意语气："像朋友聊天一样，用口语化表达，可加语气词"
专业措辞："使用 XX 领域术语（如计算机领域的 ' 迭代 '、' 封装 '）"
通俗措辞："用小学生能听懂的话解释，多举生活例子"

示例对比：

# 正式专业版

解释"区块链"，使用金融领域术语，结构严谨，适合向投资人说明。

# 随意通俗版

解释"区块链"，像和朋友聊天一样，用口语化表达，适合向长辈说明。

模型响应（正式专业版）：区块链是一种去中心化的分布式账本技术，通过密码学算法实现交易记录的不可篡改与可追溯。其核心特性包括分布式存储、共识机制与智能合约，在金融领域可应用于跨境支付、供应链金融等场景，能降低信任成本与交易摩擦。

模型响应（随意通俗版）：区块链就像一个大家共用的记事本，你记一笔，我记一笔，所有人都能看到，但谁也改不了之前的记录。比如你给朋友转钱，这笔账会被所有人记下来，想赖账都不行，这就是为啥大家说它靠谱。

2. 角色绑定与风格迁移

给模型赋予具体角色，让其从角色视角输出内容，本质是激活模型对该角色的 "语言习惯记忆"。关键技巧：

角色细节越具体越好（如 "有 10 年经验的小学科学老师，擅长用实验举例"）
明确角色的沟通对象（如 "向 6 岁儿童解释"）
可附加角色的典型表达方式（如 "常用 ' 你看呀 '、' 咱们试试 ' 等句式"）

五、实战技巧：当模型 "不听话" 时该怎么办？

即使掌握了上述方法，模型偶尔仍会 "跑偏"（如 JSON 格式错误、遗漏内容）。这时可采用以下进阶技巧：

逐步引导法：复杂任务拆分成多步提示，先让模型确认理解格式要求，再输出内容。

第一步：请重复我需要的JSON格式（包含字段：姓名、年龄）。

第二步：根据文本"小李今年25岁"，按上述格式输出。

错误修正法：直接指出模型的错误并要求重写。

你输出的JSON缺少"年龄"字段，且"价格"应为数字类型（当前带了单位），请修正后重新输出。
冗余约束法：用多重约束强化格式要求（尤其对较笨的模型）。

必须输出JSON，用```包裹，字段不能缺失，值为数字的字段不能加引号，不允许任何解释文字，否则输出无效。