【人工智能】大模型提示词的“最小可行性提问”原则：先求对再求优

大模型提示词的 “最小可行性提问” 原则：先求对再求优

在大模型日益普及的当下，与大模型进行高效交互成为众多用户关注的焦点。而这其中，提示词的设计至关重要。今天，我们要探讨的是大模型提示词中的 “最小可行性提问” 原则，这一原则强调在与大模型沟通时，先确保问题的准确性和可行性，得到正确的基础回答，再在此基础上追求回答的优化与完善，也就是先求对再求优。

一、理解 “最小可行性提问” 原则

1.1 原则的定义

“最小可行性提问”，简单来说，就是用最简洁、最基础且能让大模型明确理解意图的方式提出问题，使得模型能够给出一个初步的、正确的答案。它要求我们在设计提示词时，去除冗余信息，聚焦核心需求，以最小的 “提问成本” 获取可用的结果。例如，当我们想要了解人工智能在医疗领域的应用时，如果提问 “给我详细介绍一下人工智能在医疗领域从过去到现在，包括各种技术、应用场景、未来趋势等所有方面的情况”，这样的问题过于宽泛复杂，大模型可能难以给出精准有效的回答。而采用 “最小可行性提问”，可以是 “人工智能在医疗诊断方面有哪些常见应用”，这个问题明确指向医疗诊断这一具体场景，大模型更容易理解并给出针对性的回答。

1.2 与传统提问方式的区别

传统提问方式可能更侧重于一次性获取全面、详细的信息，往往会在问题中加入大量的修饰和扩展内容。比如在询问一款产品的信息时，可能会问 “请给我介绍一下市场上所有品牌的智能手机，包括它们的品牌历史、产品型号、各型号的详细配置、价格区间、用户评价、市场占有率以及未来产品规划等方面的信息”。这种提问虽然看似全面，但对于大模型而言，处理起来难度较大，容易出现回答冗长、重点不突出甚至错误的情况。而 “最小可行性提问” 原则下，可能会先问 “市场上主流品牌智能手机有哪些”，得到一个基础的品牌列表后，再针对某个品牌进一步提问，如 “苹果品牌智能手机当前的主流型号有哪些”，逐步深入获取信息。这种方式能让大模型更专注于核心问题，提高回答的准确性和有效性。

1.3 为何这一原则对大模型交互很重要

大模型虽然具有强大的处理能力，但它对于问题的理解和回答是基于所接收到的提示词。如果提示词过于复杂、模糊或包含过多无关信息，模型可能会迷失在大量的信息中，无法准确把握用户的意图，从而导致回答不准确或偏离主题。“最小可行性提问” 原则能够帮助用户清晰地表达自己的需求，减少模型理解的偏差，提高交互的成功率。同时，先获得一个正确的基础回答，为后续进一步优化和拓展问题提供了方向和依据，使得整个与大模型的交互过程更加高效、可控。

二、“最小可行性提问” 原则的应用场景

2.1 知识获取场景

在我们需要从大模型获取新知识时，“最小可行性提问” 原则尤为重要。例如，当我们对量子计算领域不熟悉，想要了解相关知识时，如果直接问 “给我讲讲量子计算的所有知识”，大模型可能会给出一个非常宽泛且难以消化的回答。但如果采用 “最小可行性提问”，先问 “什么是量子比特，它与传统比特有何区别”，这个问题聚焦于量子计算中的一个关键概念，大模型能够给出一个清晰、准确的解释。我们可以基于这个回答，继续提问，如 “基于量子比特，常见的量子算法有哪些”，逐步构建起对量子计算领域的知识体系。在历史学习中，若想了解某场战争，问 “赤壁之战的主要参战方有哪些”，得到答案后再深入询问各方的战略部署、战争的转折点等信息，能更高效地从大模型获取准确的历史知识。

2.2 内容创作场景

在利用大模型进行内容创作时，“最小可行性提问” 可以帮助我们快速获得可用的创作素材和思路。比如，当我们要创作一篇关于旅游景点的推广文案时，如果问 “帮我写一篇完美的关于丽江古城的推广文案，要包含历史文化、景点特色、美食推荐、住宿建议等所有方面，并且语言优美，具有很强的吸引力”，这样的要求对于大模型来说压力较大，可能生成的文案并不尽如人意。而先问 “丽江古城的主要景点有哪些”，得到景点信息后，再分别针对每个景点询问特色、相关历史文化等内容，最后将这些信息整合，让大模型根据整合内容创作推广文案，这样能提高文案的质量和针对性。在小说创作中，先问 “以校园为背景，常见的故事冲突有哪些”，基于回答确定故事冲突后，再进一步询问人物设定、情节发展等方面的建议，能更好地借助大模型完成小说创作。

2.3 问题解决场景

当遇到实际问题需要大模型提供解决方案时，“最小可行性提问” 原则有助于我们逐步剖析问题，找到有效的解决途径。例如，在软件开发中遇到程序报错问题，如果直接把长长的错误日志和复杂的项目背景一股脑抛给大模型，问 “帮我解决这个程序错误”，大模型可能难以迅速定位问题。但如果先问 “根据这个错误提示 [粘贴关键错误提示信息]，可能的错误原因有哪些”，大模型会给出一些可能的原因分析。然后针对某个原因，如 “缺少某个库文件”，继续问 “在我的项目环境 [描述项目所使用的技术栈等环境信息] 下，如何安装这个库文件”，通过这样逐步深入的提问，能够更有效地利用大模型解决程序错误问题。在企业管理中，面对员工绩效下降的问题，先问 “影响员工绩效的常见因素有哪些”，再结合企业实际情况，针对某个因素，如 “工作流程不合理”，进一步询问 “如何优化我们企业当前的工作流程以提高员工绩效”，借助大模型找到解决企业管理问题的方法。

三、如何设计符合 “最小可行性提问” 原则的提示词

3.1 明确核心问题

在设计提示词之前，我们必须先明确自己的核心问题是什么。这需要我们对自己的需求进行深入思考和分析。比如，在研究市场营销策略时，如果我们的目标是提高产品在年轻群体中的销量，那么核心问题可能是 “针对年轻群体，有效的市场营销渠道有哪些”，而不是一些模糊的问题，如 “怎样提高产品销量”。明确核心问题能够让我们在设计提示词时更有针对性，避免在问题中加入过多无关或次要的信息。我们可以通过将复杂的问题进行拆解，找到其中最关键、最需要解决的部分，以此作为核心问题。例如，对于 “如何优化公司的客户服务流程，提高客户满意度，降低客户投诉率” 这个复杂问题，我们可以拆解出核心问题 “当前客户服务流程中导致客户不满的主要环节有哪些”，围绕这个核心问题设计提示词，能更好地引导大模型给出有用的回答。

3.2 简化问题表述

在明确核心问题后，要尽可能简化问题的表述。去除不必要的修饰词和复杂的句子结构，用最简洁明了的语言表达问题。例如，不要问 “在当前复杂多变且竞争激烈的全球经济市场环境下，对于我们这种以创新为驱动的高科技企业而言，有哪些可以有效降低运营成本同时又不影响产品质量和创新能力的策略”，而可以简化为 “高科技企业降低运营成本且不影响产品质量和创新的策略有哪些”。简化问题表述能够让大模型更容易理解问题的关键所在，减少理解错误的可能性。同时，简洁的问题也有助于我们更清晰地思考自己的需求，避免在提问过程中产生混淆。在简化问题时，要确保保留问题的关键信息，不能因为追求简洁而使问题变得模糊不清。比如 “降低成本的策略有哪些” 这样的问题就过于模糊，因为没有明确主体和相关限制条件，大模型难以给出符合我们需求的精准回答。

3.3 提供必要上下文（但不过多）

虽然 “最小可行性提问” 强调简洁，但适当的上下文信息是必要的，它能帮助大模型更好地理解问题背景，给出更准确的回答。不过，要注意提供的上下文信息不能过多，以免掩盖核心问题。例如，在询问关于一款手机的信息时，如果我们只说 “这款手机的性能如何”，大模型可能不知道我们指的是哪款手机。但如果我们说 “我最近在考虑购买小米 14 手机，它的性能如何，包括处理器性能、电池续航、拍照效果等方面”，这里 “考虑购买小米 14 手机” 就是必要的上下文信息，让大模型明确我们关注的对象。但如果再加入一些无关信息，如 “我在网上看到很多关于手机的讨论，然后又听朋友说了一些，我现在纠结买不买小米 14，它的性能如何，我平时主要用手机刷视频、拍照，对性能要求比较高……”，这样过多的无关上下文就会干扰大模型对核心问题的理解。提供必要上下文时，要围绕核心问题，选择最能帮助大模型理解问题背景和条件的信息。

四、案例分析：成功与失败的 “最小可行性提问”

4.1 成功案例及分析

4.1.1 案例一：法律咨询场景

用户遇到了一个关于合同纠纷的问题，他原本想直接问 “我和别人签了一个合同，现在出了纠纷，我该怎么办，合同里有很多条款，涉及到交货时间、质量标准、付款方式等方面，纠纷是对方没有按时交货，我想知道我能采取哪些法律措施，怎么保障我的权益，并且这个过程中需要注意什么，涉及到哪些法律程序和费用”，这样的问题非常冗长复杂。后来他采用 “最小可行性提问”，先问 “在合同纠纷中，对方未按时交货，我可以采取的初步法律措施有哪些”，大模型给出了如发函催告、协商解决等建议。用户接着问 “如果发函催告，函件的内容应该包含哪些关键信息”，得到关于函件内容的指导后，又问 “协商不成，走诉讼程序的话，大致的流程是怎样的”。通过这样逐步提问，用户清晰地了解了整个解决合同纠纷的法律途径和要点。这个案例成功的原因在于用户明确了核心问题是解决对方未按时交货的纠纷，然后将复杂问题拆分成一个个小的、可行的问题，每次提问都聚焦于一个具体环节，大模型能够准确理解并给出有用回答，用户也能逐步深入地解决自己的问题。

4.1.2 案例二：艺术创作场景

一位插画师想要创作一幅以 “未来城市” 为主题的插画，一开始他问大模型 “帮我设计一幅未来城市的插画，要包含独特的建筑、先进的交通工具、丰富的色彩、充满科技感的氛围以及各种有趣的细节，并且符合当下流行的插画风格”，结果大模型生成的概念图并不理想。后来他调整提问方式，采用 “最小可行性提问”，先问 “未来城市中常见的独特建筑形态有哪些”，大模型给出了如悬浮建筑、垂直森林建筑等创意。插画师接着问 “基于这些建筑形态，搭配什么样的先进交通工具比较合适”，得到了飞行汽车、磁悬浮轨道等建议。然后又问 “营造科技感氛围，在色彩运用上有哪些技巧”。通过这样一步步提问，插画师获取了丰富的创作灵感和具体的设计元素，最终创作出了满意的插画作品。此案例成功之处在于插画师将原本模糊、宽泛的创作需求转化为一个个具体的、可操作的问题，从建筑形态到交通工具再到色彩运用，每个问题都为插画创作提供了关键的基础信息，大模型的回答具有很强的针对性，帮助插画师逐步构建起完整的创作思路。

4.2 失败案例及分析

4.2.1 案例一：学术研究场景

一位科研人员在研究某新型材料的性能时，问大模型 “给我全面介绍一下这种新型材料在所有领域的应用、性能特点、制备方法以及未来研究方向，这种新型材料是我们团队新研发的，具有一些独特的原子结构和物理特性，目前还没有太多公开研究，我希望得到一些创新性的见解和研究思路，并且要结合当前最前沿的科研成果，考虑到各种可能的影响因素，包括环境因素、成本因素等”。这个问题过于复杂和庞大，大模型虽然给出了回答，但内容杂乱无章，没有重点，很多信息与科研人员的实际需求不相关。失败的原因在于问题没有遵循 “最小可行性提问” 原则，包含了过多的要求和信息，大模型无法准确把握科研人员最核心的需求，即对这种新型材料性能的深入了解和基于性能的应用探索。科研人员应该先从最基础的问题入手，如 “这种新型材料的主要性能特点有哪些”，然后再根据性能特点进一步询问在特定领域的应用可能性等问题。

4.2.2 案例二：生活服务场景

用户想要预订一家适合家庭聚会的餐厅，他问大模型 “我想在周末晚上预订一家环境好、菜品丰富、价格实惠、服务周到、有适合孩子玩的区域并且距离我家（我家在北京市海淀区中关村附近）不太远的餐厅，最好是中餐厅，能提供一些特色菜品推荐，还要有详细的地址、联系电话以及人均消费信息，另外，餐厅周边的交通情况也给我介绍一下，我开车去方便吗，有没有停车场”。这样的问题虽然看似考虑周全，但对于大模型来说，要同时满足这么多条件并准确回答难度很大。大模型给出的结果中，有的餐厅信息不完整，有的不符合部分要求。失败的原因是用户没有将问题简化，一次性提出了过多的要求，没有遵循先求对再求优的原则。用户应该先问 “在北京市海淀区中关村附近，有哪些适合家庭聚会的中餐厅”，得到餐厅列表后，再针对某个餐厅询问环境、菜品、价格等具体信息，逐步筛选出最适合自己的餐厅。

五、进阶：在 “对” 的基础上求 “优”

5.1 基于初步回答优化提示词

当我们通过 “最小可行性提问” 得到大模型的初步回答后，如果这个回答基本正确但不够完善，我们可以基于此优化提示词，进一步获取更优质的回答。例如，在询问关于某个历史事件的信息时，我们先问 “赤壁之战的主要参战方有哪些”，得到 “曹操、孙权、刘备” 的回答后，我们发现回答比较简略，想了解更多关于各方参战的兵力情况。此时，我们可以优化提示词为 “赤壁之战中，曹操、孙权、刘备三方各自参战的兵力大概是多少”。通过这种方式，不断根据已有回答提出更深入、更细化的问题，引导大模型给出更符合我们需求的优化回答。在内容创作场景中，若我们先问 “写一篇关于春天的短文”，大模型生成了一篇简单描述春天景色的短文。我们觉得内容不够生动，想让短文增加一些情感元素，就可以优化提示词为 “以之前生成的关于春天的短文为基础，增加一些对春天的喜爱之情的描写，让短文更生动”，大模型会根据新的提示词对原有内容进行优化。

5.2 追问与拓展问题

除了优化提示词，追问和拓展问题也是在 “对” 的基础上求 “优” 的重要方法。比如在了解人工智能在医疗领域的应用时，我们先问 “人工智能在医疗影像诊断方面有哪些应用”，大模型回答了如通过图像识别辅助诊断疾病等应用。我们可以进一步追问 “这些应用目前存在哪些技术难点”，或者拓展问题为 “在远程医疗场景下，人工智能在医疗影像诊断方面的应用面临哪些挑战和机遇”。通过追问和拓展，我们能够从不同角度深入挖掘信息，让大模型提供更全面、更深入的回答，提升回答的质量。在商业分析场景中，当我们问 “某品牌手机在当前市场的占有率是多少” 得到答案后，我们可以追问 “与去年同期相比，市场占有率的变化情况是怎样的，变化原因是什么”，或者拓展问题 “在不同地区，该品牌手机的市场占有率分布有何特点”，通过这样的方式，获取更丰富、更有价值的商业分析信息。

5.3 结合其他资源验证与完善回答

得到大模型的回答后，我们还可以结合其他资源来验证和完善回答。例如，在获取关于某一科学研究成果的信息时，大模型给出了相关介绍，但我们可以通过查阅专业的学术期刊、科研报告等资源来验证大模型回答的准确性。如果发现大模型的回答存在遗漏或错误，我们可以再次向大模型提问，补充或修正相关信息。比如大模型介绍某一新型药物的疗效时，我们通过查阅医学文献发现大模型遗漏了一些药物的副作用信息，我们可以问 “除了之前提到的疗效，这种新型药物还有哪些副作用”，让大模型完善回答。在了解历史事件时，除了大模型的回答，我们还可以参考历史书籍、纪录片等资源，相互印证，从而得到更准确、更全面的历史信息。通过结合其他资源，能够在大模型初步正确回答的基础上，进一步优化和完善我们所获取的知识，提高信息的可靠性和实用性。

六、常见误区及避免方法

6.1 提问过于模糊宽泛

很多用户在与大模型交互时，容易犯提问过于模糊宽泛的错误。比如问 “告诉我一些关于健康的知识”，这样的问题范围太广，大模型不知道从何入手，可能会给出一些非常笼统、没有针对性的回答，如 “要保持健康，需要合理饮食、适量运动、充足睡眠” 等。为避免这种情况，我们要明确自己关注的健康领域具体方向