提示词（Prompt）——指令型提示词在大模型中的调用（以 Qwen 模型为例）
指令型提示词在大模型调用中的实践与优化
在大模型应用开发中，**提示词（Prompt）**是驱动模型产生高质量输出的核心。尤其在生产级应用中，**指令型提示词（Instructional Prompts）**凭借清晰的任务目标和结构化表达方式，成为开发者提升模型响应质量、控制输出风格的重要工具。
本文将通过三个典型示例（代码一、代码二、代码三），深入讲解指令型提示词的应用方法及优化思路。
一、指令型提示词的概念
**指令型提示词（Instructional Prompt）**是一种面向任务的提示方式，其特点是：
✅ 明确说明模型需要执行的任务；
✅ 以命令句式呈现（如“生成…”，“分析…”，“列出…”）；
✅ 允许通过参数或格式约束输出结构；
✅ 适用于内容生成、结构化输出、逻辑推理等多种任务。
相比开放式提问（如“你怎么看…”），指令型提示词能大幅提高输出的可控性与一致性，尤其适用于程序化调用。
二、案例一：最基础的模型调用
📘 代码一
import os
from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="sk-******",base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)completion = client.chat.completions.create(model="qwen-plus", messages=[{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},{'role': 'user', 'content': '你是谁？'}]
)
print(completion.choices[0].message.content)
🧩 技术解析
基础调用结构
通过OpenAI类创建客户端对象client，指定 API Key 与 base_url。提示词结构
system：定义模型角色，例如“你是一个乐于助人的助手”；user：定义用户输入内容。
输出特征
此类提示词属于简短问答型指令，模型直接生成符合语义的回答。指令特征：任务明确（回答“你是谁”），输出无歧义。
✅ 小结
这是最简单的指令型提示词示例，重点在于明确角色（system）与任务（user），为后续复杂结构奠定基础。
三、案例二：参数调控下的输出差异
📘 代码二
from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="sk-******",base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")response = client.chat.completions.create(model="qwen-plus",messages=[{"role": "user", "content": "生成一个文具清单，至少包含20种文具，每两个文具之间用逗号隔开"}],max_tokens=300,frequency_penalty=-1.9,temperature=0.1
)
print(response.choices[0].message.content)
随后又执行一段参数不同的代码：
response = client.chat.completions.create(model="qwen-plus",messages=[{"role": "user", "content": "生成一个文具清单，至少包含20种文具，每两个文具之间用逗号隔开"}],max_tokens=30,frequency_penalty=1.9,temperature=1.9
)
print(response.choices[0].message.content)
🧠 参数解析与影响
| 参数 | 含义 | 调节效果 |
|---|---|---|
max_tokens | 输出最大长度 | 限制生成字数 |
temperature | 控制创造性 | 越高越随机，越低越稳定 |
frequency_penalty | 词频惩罚 | 负值鼓励重复，正值抑制重复 |
🔍 对比分析
第一段（
temperature=0.1，frequency_penalty=-1.9）：
输出清单更规整、重复较多、结构稳定，适合生成表格类数据。第二段（
temperature=1.9，frequency_penalty=1.9）：
输出更具创意但易失控，词汇丰富但可能遗漏要求（如数量不足）。
✅ 小结
此示例体现了指令 + 参数控制的组合力量。
在真实项目中，通过调整这些参数可以让模型在“结构化准确”与“语言创造性”之间灵活平衡。
四、案例三：结构化输出的精确控制
📘 代码三
from openai import OpenAI
import jsonclient = OpenAI(api_key="sk-******",base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")prompt = """
生成一个由三个学生考试分数信息所组成的列表，以JSON格式进行返回。
JSON列表里的每个元素包含以下信息：
student_number、student_name、student_marks、phone。
所有信息都是字符串。
除了JSON之外，不要输出任何额外的文本。
"""response = client.chat.completions.create(model="qwen-plus",messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)content = response.choices[0].message.content
print(content)result = json.loads(content)
print(result)
🧩 技术亮点
强指令型提示词结构
使用清晰命令式语句，要求返回严格的 JSON 结构；约束输出格式
明确禁止模型输出除 JSON 以外的文字；二次解析
用json.loads()将模型输出直接转换为 Python 对象，实现自然语言到结构化数据的自动映射。
⚙️ 应用场景
数据生成（如测试样本、模拟数据）
API 自动响应结构
数据标注与提取任务
✅ 小结
该示例展示了指令型提示词的高阶应用：从自然语言指令到可编程数据结构的生成。这在智能表单填充、自动报表生成、知识抽取等任务中尤为关键。
五、指令型提示词的设计原则
| 设计要点 | 说明 |
|---|---|
| 明确性（Clarity） | 任务要清晰，避免模糊指令 |
| 结构化（Structure） | 使用编号、项目符号或格式约束输出 |
| 约束性（Constraint） | 明确输出范围、类型或内容限制 |
| 一致性（Consistency） | 在批量生成中保持提示风格一致 |
| 可验证性（Verifiability） | 输出结果能被代码解析或逻辑验证 |
示例：
请以JSON格式生成3个图书信息对象，每个对象包含title、author、price三个字段，除JSON外不要输出其他文字。
这一提示比“列出三本书及价格”更易被模型准确执行。
六、总结：让提示词“更像指令”
指令型提示词让模型从“对话式助手”变成“任务执行者”。
结合合理的参数控制、结构化输出与明确约束，可以实现：
精准可控的生成结果；
结构化数据接口；
高鲁棒性与可复现性。
未来的提示工程趋势，也正在从“写一句话”走向“编写指令集”。
当提示词具备了程序化逻辑，模型调用就不仅是“问答”，而是“任务执行”。
📌 总结一句话：
指令型提示词的核心，是把自然语言变成机器可执行的“微命令”。
当提示足够明确，模型就能像程序一样精准执行。