提示工程

認識提示工程

提示工程既是藝術，也是科學。它涉及撰寫您提供給 AI 模型的指令、脈絡與範例，以取得最佳結果。一個設計良好的提示，可能就是有用、準確的回應與令人困惑或錯誤的回應之間的差別。

在客戶服務 AI 中，提示工程決定了您的 AI 代理如何表現：它的語氣、它的界線、優先處理哪些資訊，以及如何處理邊緣案例。這是打造可靠代理式 AI 系統的基礎。

產業定義： Anthropic 將提示工程描述為「設計輸入內容的過程，協助 AI 模型產出實用、準確的結果，同時避免有害或錯誤的回應」。

提示工程為何重要

同一個 AI 模型，會因提示方式不同而產生截然不同的結果。請看以下範例：

不佳的提示：

回答客戶關於我們產品的問題。

經過設計的提示：

您是 Maven AGI 熱心的客服專員。您的職責是解決客戶關於我們 AI 平台的詢問。準則：- 簡潔直接 - 若不知道答案，請直說 - 絕不捏造資訊 - 遇到帳務問題，主動提議轉接真人專員 - 結束對話前，務必確認客戶的問題已解決 語氣：專業、友善、以解決問題為導向

第二個提示提供了清楚的脈絡、界線與行為準則，因此能產生更一致、更恰當的回應。

核心提示工程技巧

1. 系統提示

系統提示定義 AI 的角色、個性與限制。它們在每次使用者互動之前執行，建立基本行為。在客戶服務中，系統提示會明訂語氣、升級處理規則與知識範圍。

2. 少樣本學習

提供理想的輸入與輸出範例，有助於模型理解您的期望。詳情請參閱少樣本學習。

範例：客戶：「我要如何重設密碼？」專員：「我可以協助您。請前往 設定 > 安全性 > 重設密碼。您將收到一封確認變更的電子郵件。還有其他需要協助的地方嗎？」

3. 思維鏈提示

鼓勵模型「逐步思考」，可提升複雜推理任務的準確性。這對故障排除或多步驟解決方案特別有價值。

4. 脈絡注入

在提示中加入相關資訊——客戶歷史紀錄、產品文件、先前訊息——有助於 AI 提供個人化且準確的回應。這通常會運用 RAG（檢索增強生成）。

5. 輸出格式

指定所需格式（JSON、條列項目、特定結構），可確保輸出一致、易於解析，並能與其他系統順利整合。

研究： Google Research 發現，與標準提示相比，思維鏈提示可將複雜推理任務的準確性提升 20-40%。

客戶服務的提示工程

在客戶服務應用中，有效的提示必須處理：

• 語氣一致性： 知道何時轉交給真人（請參閱轉接）
• 知識範圍： 只回答範圍內的問題
• 幻覺 防範： 以經過驗證的資訊作為回應依據
• 法規遵循： 避免禁止的陳述或行動
• 個人化： 適當運用客戶脈絡

Maven AGI 的做法： Maven AGI 平台內建專為客戶服務優化的預先設計提示範本，並具備內建防護機制與資料依據，防止常見的失誤情況。我們的客戶無需深厚的提示工程專業，即可達到 90%+ 的解決率。

常見的提示工程錯誤

1. 過於模糊：「要樂於助人」無法提供足夠的指引
2. 指令互相矛盾：「要簡潔」與「要詳盡說明」會造成混淆
3. 沒有範例： 缺乏具體範例的抽象指令較難遵循
4. 忽略邊緣案例： AI 不知道答案時該怎麼做？
5. 限制過多： 規則太多可能使回應變得生硬，甚至導致失誤

提示工程與微調的比較

• 改變的對象： 提示工程：輸入指令（相對於：模型權重）
• 導入速度： 數分鐘至數小時（相對於：數天至數週）
• 成本： 低（相對於：高）
• 彈性： 非常有彈性（相對於：較難變更）
• 最適用於： 行為、語氣、格式（相對於：領域專業、風格）

常見問題

什麼是提示工程？

提示工程是設計並優化輸入內容（提示）的實務，用以引導 AI 模型產出準確、相關且實用的結果。它包括撰寫系統提示、提供範例，以及有效地組織脈絡。

提示工程為何重要？

好的提示能大幅提升 AI 的準確性、減少幻覺，並確保行為一致。不佳的提示則會導致輸出不可靠，讓使用者感到挫折。在客戶服務中，提示品質直接影響解決率與客戶滿意度。

我需要是程式設計師才能做提示工程嗎？

不需要。提示工程主要在於清楚的溝通，以及理解 AI 模型如何詮釋語言。技術背景有幫助，但並非必要。