提示工程架构师的提示方案，增强用户体验的核心方法

提示工程不是“如何让大模型更聪明”，而是“如何让大模型更懂用户”。作为提示工程架构师，我们的工作从来不是“写几个完美的Prompt”，而是“持续理解用户的需求，优化提示系统，让AI的能力通过更自然的方式传递给用户”。“好的提示，不是让用户适应AI，而是让AI适应用户。附录：关键术语表提示工程（Prompt Engineering）：设计和优化提示，让大模型输出符合预期的结果；用户认知模型（Cogn

杭州大厂Java程序媛

341人浏览 · 2025-09-24 00:01:54

杭州大厂Java程序媛 · 2025-09-24 00:01:54 发布

提示工程架构师的提示方案：以用户体验为核心的设计方法论

引言：为什么提示工程需要“用户体验思维”？

在AI时代，提示（Prompt）是人类与大模型（LLM）对话的“翻译器”——它既要让用户能用自己的语言表达需求，也要让大模型理解“如何正确回应”。但现实中，我们常遇到这样的困境：

用户说“帮我写个方案”，AI回复了一篇空泛的模板；
用户问“这个报错怎么修”，AI罗列了10种无关的解决方法；
用户抱怨“AI根本不懂我”，但其实问题出在提示设计没有匹配用户的认知逻辑。

过去，提示工程的重心是“让大模型输出正确结果”；而今天，提示工程架构师的核心使命是“让用户与AI的交互更自然、更有效”。这需要我们从“技术驱动”转向“用户体验驱动”——不仅要懂大模型的能力边界，更要懂用户的认知模型、使用习惯和真实需求。

本文将从用户体验的核心维度出发，拆解提示工程架构师的“提示方案设计方法论”，结合实战案例说明如何让提示从“好用”到“好用且贴心”。

一、基础认知：提示工程架构师的角色定位

在聊具体方法前，我们需要先明确**提示工程架构师（Prompt Engineering Architect）**的职责：

不是“写几个Prompt的工匠”，而是“设计端到端提示系统的产品经理+工程师”；
核心目标是连接用户需求与大模型能力：通过结构化的提示设计，让用户“会提问”、让AI“会回应”；
关键能力是用户认知建模+大模型能力建模+系统迭代能力。

简单来说，提示工程架构师的工作像是“为AI设计一本《用户交互手册》”——这本手册既要让用户读得懂，也要让AI用得对。

二、增强用户体验的四大核心方法

用户体验（UX）的本质是“用户与系统交互过程中的主观感受”。对于AI交互来说，核心体验维度包括：

清晰性：用户知道“该怎么问”；
一致性：AI的回应符合用户预期；
适应性：AI能理解模糊需求；
闭环性：用户能反馈并推动优化。

下面，我们将围绕这四个维度，展开提示方案的设计方法。

方法1：以用户认知模型为中心的“三层提示设计”

用户的认知模型（Cognitive Model）是指“用户对AI的理解、使用习惯和知识背景”。比如：

老年人可能更习惯“口语化提问”，而程序员更习惯“结构化指令”；
新手用户需要“引导式提示”，而专家用户需要“简洁式提示”。

提示工程架构师的第一步，是将提示拆分为“三层结构”，分别匹配用户的“表层表达”、“中层需求”和“深层认知”：

1.1 表层提示：用户直接看到的“引导语”

表层提示是用户与AI交互的“第一触点”，核心目标是降低用户的“提问门槛”。设计原则是：

用用户的语言（而非技术术语）；
给出“示例”而非“抽象要求”；
限制选择范围（避免用户输入模糊）。

案例：教育类AI辅导工具的表层提示设计
坏的设计：“请输入你的问题。”（太抽象，用户不知道该怎么说）
好的设计：“请描述你遇到的数学问题（例如：解方程x²-5x+6=0），并选择需要的帮助类型：✅ 解题步骤 | 📚 知识点讲解 | 📝 类似题目练习”（用示例引导，用选项限制范围）

1.2 中层提示：AI的“处理逻辑规则”

中层提示是隐藏在表层之下的“AI行为准则”，核心目标是让AI的回应符合用户的“预期逻辑”。设计原则是：

明确“输出结构”（比如“先结论，再步骤，最后示例”）；
加入“约束条件”（比如“不使用专业术语，用初中生动能听懂的话解释”）；
关联“上下文”（比如“如果用户之前问过二次函数，回应中要呼应之前的知识点”）。

案例：教育类AI的中层提示（以“解题步骤”为例）

你现在需要解决用户的数学题，遵循以下规则：
1. 第一步：明确题目类型（如“二次方程”“几何证明”）；
2. 第二步：列出已知条件和未知量（用“已知：”“求：”标注）；
3. 第三步：选择解法并解释原理（如“使用因式分解法，因为二次项系数为1，常数项可分解为两个数的乘积，且和为一次项系数”）；
4. 第四步：逐步计算（每一步写清楚公式和计算过程）；
5. 第五步：总结结论（用“答案：”标注）；
6. 注意：所有步骤都要用初中生动能听懂的语言，避免使用“判别式”“韦达定理”等术语，除非用户主动问。

1.3 深层提示：领域知识的“图谱关联”

深层提示是提示系统的“知识底座”，核心目标是让AI的回应“有深度、有依据”。设计原则是：

整合领域知识图谱（比如数学中的“知识点-题型-解法”关联）；
加入“可信度标注”（比如“这个结论来自《初中数学教材》第3章第2节”）；
限制“幻觉输出”（比如“如果不确定答案，直接说‘我需要查阅资料后回复你’”）。

案例：教育类AI的深层提示（以“二次方程”为例）

关联知识图谱：
- 二次方程定义：形如ax²+bx+c=0（a≠0）的方程；
- 解法优先级：因式分解法 > 配方法 > 求根公式法；
- 因式分解法适用条件：b²-4ac是完全平方数；
- 求根公式：x = [-b ± √(b²-4ac)]/(2a)；
- 易错点：忘记a≠0的条件，或计算判别式时符号错误。

约束规则：
- 如果用户的问题涉及二次方程，必须先检查a是否为0；
- 如果使用求根公式，必须解释判别式（b²-4ac）的意义（正数=两个不同实根，零=一个实根，负数=无实根）；
- 所有解法必须关联教材中的对应知识点。

1.4 三层提示的协同逻辑（Mermaid流程图）

方法2：基于意图识别的“动态提示生成”

用户的问题往往是“模糊的”——比如“这个衣服不好看”，可能是指款式、颜色、材质或尺码。如果提示设计是“静态的”，AI可能无法准确回应。此时，动态提示生成是关键：通过识别用户的“真实意图”，调整提示内容，让AI的回应更精准。

2.1 意图识别的技术逻辑

意图识别（Intent Recognition）是NLP中的经典任务，核心是将用户的自然语言输入映射到预定义的“意图类别”。常见的技术方案是：

用**预训练语言模型（如BERT、RoBERTa）**训练意图分类器；
定义“意图标签”（比如电商场景中的“款式不满意”“颜色不满意”“尺码不合适”）；
用多轮澄清获取更精准的意图（比如“你是觉得款式不符合喜好，还是颜色搭配有问题？”）。

2.2 数学模型：意图分类的损失函数

意图分类是二分类或多分类任务，常用交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）衡量模型预测的误差：
$L=−1N∑i=1N∑c=1Cyi,clog⁡(y^i,c)L = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \sum_{c=1}^C y_{i,c} \log(\hat{y}_{i,c})$
其中：

$N$ ：样本数量；
$C$ ：意图类别数量；
$y_{i,c}$ ：真实标签（1表示属于该类别，0表示不属于）；
$y^i,c\hat{y}_{i,c}$ ：模型预测的概率。

2.3 动态提示生成的实战案例（电商客服场景）

步骤1：定义意图标签
电商客服场景中的常见意图：

意图1：款式不满意；
意图2：颜色不满意；
意图3：尺码不合适；
意图4：质量问题。

步骤2：训练意图分类器
用Hugging Face Transformers库训练BERT分类器：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
import datasets

# 1. 加载数据集（示例：用户问题+意图标签）
dataset = datasets.load_dataset("csv", data_files="customer_queries.csv")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")

# 2. 预处理函数： tokenize文本
def preprocess_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, padding="max_length", max_length=128)

tokenized_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)

# 3. 加载预训练模型
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese", num_labels=4)

# 4. 训练参数设置
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./intent-classifier",
    per_device_train_batch_size=8,
    num_train_epochs=3,
    logging_dir="./logs",
)

# 5. 训练模型
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    eval_dataset=tokenized_dataset["test"],
)

trainer.train()

步骤3：动态生成提示
根据意图分类结果，生成不同的提示：

def generate_dynamic_prompt(user_input, intent):
    if intent == 1:  # 款式不满意
        return f"""用户觉得衣服款式不好看，需要推荐类似风格但款式不同的商品。请遵循以下规则：
1. 先认可用户的审美：“您的眼光真不错，这款的款式确实比较经典。”
2. 推荐2-3款类似风格的商品（用商品ID标注：如【商品123】）；
3. 说明推荐理由：“这几款是我们店最新上架的，采用了同样的休闲风格，但增加了连帽/刺绣设计，更符合年轻人的喜好。”
4. 询问用户是否需要进一步帮助：“如果需要看细节图或试穿视频，可以告诉我哦～”
"""
    elif intent == 2:  # 颜色不满意
        return f"""用户觉得衣服颜色不好看，需要推荐同款式但颜色不同的商品。请遵循以下规则：
1. 先共情用户：“颜色确实很影响整体搭配，您的需求我理解～”
2. 列出该商品的其他颜色（如“这款还有黑色/白色/浅蓝三种颜色可选”）；
3. 建议搭配：“如果您喜欢低调，黑色是不错的选择；如果想显白，浅蓝更合适～”
4. 引导用户选择：“需要我发对应颜色的实物图给您吗？”
"""
    # 其他意图类似...

2.4 效果对比

静态提示：“您可以换一款试试。”（用户不知道换什么）
动态提示（意图2：颜色不满意）：“颜色确实很影响整体搭配，您的需求我理解～这款还有黑色/白色/浅蓝三种颜色可选。如果您喜欢低调，黑色是不错的选择；如果想显白，浅蓝更合适～需要我发对应颜色的实物图给您吗？”（精准回应，引导用户下一步行动）

方法3：一致性与可预测性的“提示框架设计”

用户对AI的信任，来自“可预测的回应”——如果同一个问题，AI今天说“3天内退款”，明天说“7天内”，用户会立刻失去信任。提示框架（Prompt Framework）是解决这一问题的关键：通过定义“固定的回应结构”，让AI的输出保持一致性。

3.1 提示框架的设计原则

结构化：用固定的模块划分回应内容（如“政策依据-步骤说明-联系方式”）；
标准化：每个模块的语言风格、术语使用保持一致（如“退款”统一用“退款”，不用“返款”“退钱”）；
可扩展：框架能适配不同的场景（如电商客服、医疗咨询、企业办公）。

3.2 实战案例：银行客服AI的提示框架

银行客服场景的核心需求是“准确、合规”，因此提示框架设计为**“合规说明+操作步骤+注意事项”**：

模块	内容示例
合规说明	“根据《银行卡业务管理办法》第28条，银行卡挂失后卡片将立即冻结。”
操作步骤	“1. 打开我行APP，点击“我的-银行卡-挂失”；2. 输入身份证号和卡号，验证身份；3. 确认挂失信息，提交申请。”
注意事项	“1. 挂失后7天内可到网点补卡；2. 补卡需携带本人身份证；3. 挂失手续费10元（从卡内扣除）。”

对应的提示设计：

你现在需要回答用户关于“银行卡挂失”的问题，必须遵循以下框架：
1. 合规说明：引用对应的政策法规（如《银行卡业务管理办法》）；
2. 操作步骤：用数字序号列出具体操作，每一步不超过20字；
3. 注意事项：用“1. 2. 3.”列出关键提醒，包括时间、材料、费用；
4. 语言风格：正式、准确，不用口语化表达（如“别忘带身份证”改为“需携带本人身份证”）。

3.3 一致性的效果验证

通过提示框架，AI对“银行卡挂失”的回应始终保持一致：

无论用户问“怎么挂失银行卡？”还是“银行卡丢了怎么办？”，AI都会先讲合规说明，再讲步骤，最后讲注意事项；
所有术语（如“挂失手续费10元”）都保持统一，不会出现“手续费5元”的错误。

方法4：反馈闭环驱动的“提示迭代”

用户体验的优化是“持续的过程”，没有“一劳永逸”的提示方案。反馈闭环（Feedback Loop）是提示工程架构师的“迭代引擎”——通过收集用户反馈，定位提示设计的问题，不断优化。

4.1 反馈闭环的核心环节

反馈闭环的流程可以总结为“四步”：

收集反馈：通过用户界面（如“这个回答是否解决了你的问题？”按钮）、客服记录、日志分析收集反馈；
分析反馈：用统计方法（如漏斗分析、聚类分析）找出高频问题（如“步骤不清楚”“答案不准确”）；
优化提示：针对高频问题调整提示设计（如“步骤不清楚”→ 拆分步骤，加入示例）；
验证效果：通过A/B测试对比优化前后的用户满意度（如点击率、转化率、反馈好评率）。

4.2 实战案例：教育类AI的反馈迭代

步骤1：收集反馈
在AI辅导工具的界面加入反馈按钮：

“这个回答解决了你的问题吗？” → 是/否；
如果选“否”，进一步询问：“问题出在哪里？” → 回答不准确/步骤不清楚/其他。

步骤2：分析反馈
通过日志分析发现：

30%的用户选“否”；
其中60%的问题是“步骤不清楚”（如“因式分解的步骤没看懂”）。

步骤3：优化提示
针对“步骤不清楚”的问题，调整中层提示：

原提示：“第三步：选择解法并解释原理”；
优化后提示：“第三步：选择解法并解释原理，每一步用‘→’标注，比如‘x²-5x+6=0 → 找两个数a和b，使得a+b=-5，ab=6 → a=-2，b=-3 → (x-2)(x-3)=0’”。

步骤4：验证效果
通过A/B测试对比优化前后的效果：

优化前：“步骤不清楚”的反馈占比60%；
优化后：“步骤不清楚”的反馈占比下降到20%；
用户满意度从75分提升到89分。

4.3 反馈闭环的技术实现（Python示例）

用Flask框架收集用户反馈，并存储到数据库：

from flask import Flask, request, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///feedback.db'
db = SQLAlchemy(app)

# 定义反馈模型
class Feedback(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    user_id = db.Column(db.String(50))
    query = db.Column(db.Text)
    response = db.Column(db.Text)
    is_satisfied = db.Column(db.Boolean)
    reason = db.Column(db.String(50))  # 如“步骤不清楚”“回答不准确”

# 创建数据库表
with app.app_context():
    db.create_all()

# 反馈提交接口
@app.route('/submit_feedback', methods=['POST'])
def submit_feedback():
    data = request.json
    feedback = Feedback(
        user_id=data['user_id'],
        query=data['query'],
        response=data['response'],
        is_satisfied=data['is_satisfied'],
        reason=data.get('reason')
    )
    db.session.add(feedback)
    db.session.commit()
    return jsonify({"status": "success"}), 200

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

三、项目实战：教育类AI辅导工具的提示方案设计

为了让上述方法落地，我们以“初中数学AI辅导工具”为例，完整展示提示方案的设计与实现。

3.1 项目目标

帮助初中学生解决数学题，提供“解题步骤”“知识点讲解”“类似题目练习”三种帮助，核心体验目标是“步骤清晰、知识点关联、语言易懂”。

3.2 开发环境搭建

后端：Python 3.9 + Flask 2.0（处理请求、生成提示、调用大模型）；
前端：Vue.js 3.0（用户交互界面，收集输入和反馈）；
大模型：OpenAI GPT-3.5-turbo（或国内模型如文心一言、通义千问）；
数据库：SQLite（存储用户反馈和历史记录）。

3.3 提示方案设计

3.3.1 表层提示（用户界面引导）

<!-- Vue.js 前端模板 -->
<div class="query-input">
  <textarea v-model="userQuery" placeholder="请输入你的数学题（例如：解方程x²-5x+6=0）"></textarea>
  <div class="options">
    <button @click="selectHelpType('steps')">解题步骤</button>
    <button @click="selectHelpType('knowledge')">知识点讲解</button>
    <button @click="selectHelpType('practice')">类似题目练习</button>
  </div>
  <button @click="submitQuery">提交</button>
</div>

3.3.2 中层提示（AI处理规则）

根据用户选择的帮助类型，生成不同的中层提示：

def generate_middle_prompt(help_type):
    if help_type == "steps":
        return """你现在需要解决用户的数学题，遵循以下规则：
1. 第一步：明确题目类型（如“二次方程”“几何证明”）；
2. 第二步：列出已知条件和未知量（用“已知：”“求：”标注）；
3. 第三步：选择解法并解释原理（用“→”标注每一步，比如“x²-5x+6=0 → 找两个数a和b，使得a+b=-5，ab=6 → a=-2，b=-3 → (x-2)(x-3)=0”）；
4. 第四步：逐步计算（每一步写清楚公式和计算过程）；
5. 第五步：总结结论（用“答案：”标注）；
6. 注意：所有步骤都要用初中生动能听懂的语言，避免使用专业术语。
"""
    elif help_type == "knowledge":
        return """你现在需要讲解用户问题涉及的知识点，遵循以下规则：
1. 第一步：明确知识点名称（如“二次方程的因式分解法”）；
2. 第二步：用比喻解释知识点（如“因式分解就像把一个大蛋糕切成小块，每块都是原来的因数”）；
3. 第三步：举1个简单的例子（如“x²+3x+2=0 → (x+1)(x+2)=0”）；
4. 第四步：说明易错点（如“不要忘记检查因数的符号，比如x²-5x+6的因数是(x-2)(x-3)，不是(x+2)(x+3)”）；
5. 注意：语言要口语化，不用教材中的定义。
"""
    elif help_type == "practice":
        return """你现在需要给用户生成类似的题目，遵循以下规则：
1. 第一步：分析用户问题的题型（如“二次方程的因式分解题”）；
2. 第二步：生成2-3道类似的题目（难度与用户问题一致）；
3. 第三步：每道题附答案（用“答案：”标注）；
4. 注意：题目中的数字要简单，避免复杂计算。
"""

3.3.3 深层提示（知识图谱关联）

整合初中数学的“知识点-题型-解法”图谱，例如：

{
  "二次方程": {
    "题型": ["解方程", "求根", "判别式应用"],
    "解法": {
      "因式分解法": "适用于b²-4ac是完全平方数的情况",
      "配方法": "适用于所有二次方程，步骤是：移项→配方→开方→求解",
      "求根公式法": "适用于所有二次方程，公式是x = [-b ± √(b²-4ac)]/(2a)"
    },
    "易错点": ["忘记a≠0的条件", "计算判别式时符号错误", "因式分解时符号错误"]
  }
}

3.4 后端代码实现（Flask）

from flask import Flask, request, jsonify
import openai
import json

app = Flask(__name__)
openai.api_key = "your-api-key"  # 替换为你的OpenAI API Key

# 加载知识图谱
with open("math_knowledge_graph.json", "r") as f:
    knowledge_graph = json.load(f)

# 生成中层提示的函数（见3.3.2）
def generate_middle_prompt(help_type):
    # ... 省略实现 ...

# 生成深层提示的函数
def generate_deep_prompt(topic):
    if topic in knowledge_graph:
        return f"""关联知识图谱：
- 题型：{', '.join(knowledge_graph[topic]['题型'])}
- 解法：{json.dumps(knowledge_graph[topic]['解法'], ensure_ascii=False)}
- 易错点：{', '.join(knowledge_graph[topic]['易错点'])}
"""
    else:
        return ""

# 处理用户请求的接口
@app.route('/solve_math', methods=['POST'])
def solve_math():
    data = request.json
    user_query = data['query']
    help_type = data['help_type']

    # 生成中层提示和深层提示
    middle_prompt = generate_middle_prompt(help_type)
    topic = "二次方程"  # 这里可以用NLP模型识别题目涉及的知识点，示例中简化为固定值
    deep_prompt = generate_deep_prompt(topic)

    # 组合最终提示
    final_prompt = f"""用户的问题是：{user_query}
帮助类型是：{help_type}
{middle_prompt}
{deep_prompt}
请按照上述规则回答。"""

    # 调用OpenAI API
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": final_prompt}]
    )

    # 返回结果
    return jsonify({"response": response.choices[0].message.content}), 200

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

3.5 效果演示

用户输入：“解方程x²-5x+6=0”，选择“解题步骤”。
AI回应：

题目类型：二次方程
已知：x²-5x+6=0
求：x的值
解法原理：使用因式分解法，因为二次项系数为1，常数项6可分解为-2和-3，它们的和是-5（一次项系数）。
步骤：
1. x²-5x+6=0 → 找两个数a和b，使得a+b=-5，ab=6 → a=-2，b=-3；
2. 将方程分解为(x-2)(x-3)=0；
3. 根据“若两个数的乘积为0，则至少有一个数为0”，得到x-2=0或x-3=0；
4. 解得x=2或x=3。
答案：x=2或x=3