1. 官方提示词指南

本章节参考官方文档编写：

提示词工程 - 智谱AI开放文档

语言模型 - 智谱AI开放文档

撰写高质量的提示词是获得理想模型输出的关键。智谱针对 GLM 语言模型整理了一套系统的提示词工程方法论，涵盖指令编写、任务分解、推理引导与工具增强四大策略，可灵活组合使用以优化生成效果。

模型对需求的理解程度直接决定输出质量。明确目标、补充背景、限定输出形式，能够显著提升回答的精准度。

定义 System Prompt：用于设定 AI 的角色定位、语言风格、任务模式与行为边界，是控制模型整体表现的核心手段。

擅长从文本中提取关键信息，精确、数据驱动，重点突出关键信息。根据用户提供的文本片段提取关键数据和事实，将提取的信息以清晰的 JSON 格式呈现。

提供具体细节：补充背景信息与具体诉求，避免模糊表达。

对太阳系的行星非常感兴趣，特别是土星。请提供关于土星的基本信息，包括其大小、组成、环系统和任何独特的天文现象。

角色扮演：让模型代入特定身份，可获得更专业、更具风格化的回答。

作为一名量子物理学家，解释量子物理学的基本原理，并简要介绍其在现代科技中的应用。

使用分隔符标示输入：通过引号、三重引号等分隔符明确区分指令与待处理内容，避免语义混淆。

请基于以下内容：
"""要总结的文章内容"""
提炼核心观点和纲要。

思维链提示：要求模型分步推理并展示思考过程，可有效降低错误率，便于校验结果。

作为 AI 助手，任务是帮助用户解决复杂的数学问题。对于每个问题，需要首先独立解决它，然后比较和评估用户的答案，并最终提供反馈。在这个过程中，请展示每一步推理过程。

问题：一个农场有鸡和牛共 35 头，脚总共有 94 只。鸡和牛各有多少头？
用户答案：鸡有 23 头，牛有 12 头。

少样本学习：通过提供若干示例引导模型模仿特定风格或格式。

模仿以下风格：
"""
1. 三杯鸡在锅中欢跃，是岁月的篝火，是浪漫的乐章。
2. 炖排骨的滋味，是冬日的棉被，是乡土的回响。
3. 红烧鲫鱼的鲜香，是海洋的密语，是大海的情书。
"""
生成三句描写"小笼包"的新句子。

指定输出长度：限定字数或段落规模，控制回答的篇幅。

请用不超过 100 个词的篇幅总结这篇文章。

面对需要综合处理的复杂需求，将任务拆解为若干连贯的子任务，每个子任务的输出作为下一步的输入，可大幅提升整体处理质量与可靠性。

意图理解与实体提取：要求模型按固定结构化格式输出，便于后端系统解析处理。

理解用户预约会议室的意图，提取以下实体并以 JSON 格式输出：
- 会议主题
- 预约时间
- 参会人数
- 会议室偏好

用户输入："明天下午 3 点订一个能坐 10 个人的大会议室，开产品周会。"

总结上文关键信息：长对话中定期对历史交流进行精炼总结，可保持对话焦点，减少冗余与混淆。

分段归纳长文档：超出上下文长度的长文本，可按章节逐段总结，再将各段摘要汇总形成完整概览。若后续章节依赖前文信息，可在当前段总结中附加前文的连贯摘要。

请按章节逐段总结以下长篇报告，每段不超过 200 字。完成全部章节后，再基于各段摘要生成一份不超过 500 字的整体综述。

报告内容：
"""
完整报告文本
"""

引导模型在给出最终结论前先进行推理，可显著提升结果的准确性与稳定性。

先推理后判断：让模型先独立生成答案作为基准，再对其进行评估或对比。

分析并评估以下 Python 代码片段的质量与功能。在生成回答前，请先独立编写一份推荐示例代码，再对原代码的结构、清晰度与功能正确性进行评分。

代码片段：
"""
def calc(a, b):
    return a + b
"""

隐藏推理过程：在仅需结果的场景下，可要求模型直接输出结论，省略中间推理。

请计算函数 f(x) = x² 在区间 [0, 1] 上的积分。仅提供最终的积分结果，无需展示推理过程。

通过外部工具弥补模型自身局限，扩展能力边界，例如调用 API 获取实时数据、访问知识库检索专属信息等。

Function Call 调用外部 API：用于获取实时信息或执行具体操作，如天气查询、股票数据、智能家居控制等。

使用外部 API 查询天气信息。根据用户请求调用天气服务 API，获取并展示最新天气数据，包括温度、湿度、天气状况、风速与风向。

用户输入："北京今天的天气如何？"

Retrieval 检索知识库：将专属资料上传至知识库后，模型可基于检索结果提供更精准的回答，适用于企业内部文档问答、产品手册查询等场景。

作为 AI 助手，帮助用户查找并理解特定公司的规章制度。通过搜索公司内部知识库，找到最新规定，并基于搜索结果提供准确、详细的信息。

用户提问："公司年假政策是怎样的？"

上述技巧并非孤立存在，实际应用中往往需要组合搭配。常见的高效组合包括：

建议从简单的提示词开始迭代，逐步加入约束条件与示例，通过多轮调试找到最适合具体任务的提示词结构。

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