Prompt Engineering 教學大全：打造高品質生成式AI輸出的一致性與控制力

本文涵蓋：

• Prompt Engineering 的基本概念與重要性
• 常見的 Prompt 設計類型與範式
• 提升生成結果品質的一致性技巧
• 案例導入：如何設計適合你產品的 Prompt 模板
• 實戰練習與最佳實踐建議

一、Prompt Engineering 是什麼？為何重要？

Prompt Engineering 是設計給語言模型的輸入語句（提示詞）以產出特定類型回應的過程。

對於 GPT、Claude、Gemini 等 LLM（大型語言模型）來說，Prompt 的設計直接決定了輸出的品質、風格與準確性。

良好的 Prompt 可以：

• 降低幻覺（hallucination）發生率
• 提升輸出一致性與可預測性
• 確保模型語氣、角色扮演、結構符合預期
• 減少後處理與修正時間

二、常見 Prompt 類型與設計方式

1. 任務導向型 Prompt（Task-based） 如：「請將以下內容翻譯成英文」
2. 角色扮演型 Prompt（Persona-based） 如：「你是一位金融分析師，請評估下列公司風險」
3. 格式控制型 Prompt（Structure-controlled） 如：「請用三段式說明：背景、挑戰、解決方案」
4. 風格模仿型 Prompt（Style transfer） 如：「請以 LinkedIn 帖文的語氣重寫這段內容」
5. 多階段 Prompt（Chain-of-Thought / Rewriting） 如：「請先列出五個重點，再針對每點詳細說明」

三、提升 Prompt 效果的技巧與原則

1. 明確指定格式與結構：要求模型輸出 JSON、表格、Markdown 等格式，可提升可用性與穩定性。
2. 使用 few-shot learning 範例：在 Prompt 中加入一到兩個範例可協助模型模仿格式。
3. 控制語氣與語境：透過"你是一位..."或"請以...語氣"指定角色與語氣。
4. 降低不必要的自由度：過於開放的 Prompt 容易造成回答偏離主題，需具體明確。
5. 驗證與調整：根據模型實際輸出進行 A/B 測試與迭代調整。

四、應用實例：設計適用於產品內部的 Prompt 模板

產品場景：客服 AI 助理

Prompt 模板： 你是 XX 公司的線上客服 AI，請根據下列使用者問題，從知識庫中找出最相關的解答，以簡潔親切的語氣回覆： [使用者問題]

輸出格式： 回應內容：... 資料來源（如有）：... 建議連結：...

產品場景：市場調查報告生成工具

Prompt 模板： 請根據下列主題撰寫一篇市場調查摘要報告，內容需包含：技術趨勢、產業發展現況、三家代表性企業比較與未來預測。 主題：[輸入主題]

五、Prompt Engineering 最佳實踐與持續優化建議

• 保留所有版本與修改紀錄，建立 Prompt 測試資料集
• 搭配工具如 LangChain、PromptLayer 管理與追蹤效能
• 持續收集用戶反饋與輸出案例作為微調依據
• 避免使用模糊或含糊語句，例如“幫我寫一下...”
• 在部署產品時，將 Prompt 模型分層管理（初階用戶、專業用戶、自動摘要等）

結語：Prompt Engineering 不只是寫一句提示詞，而是影響 AI 輸出質量與產品體驗的關鍵。善用結構、語氣、範例與控制策略，能讓你設計出真正「懂你需求」的生成式 AI 模型。