以下将详细拆解如何精心设计用于业务文档问答的提示词。这不仅仅是“写一句话”，而是一个系统性的工程。提示词是您与大模型之间的契约，它定义了任务、规则和输出的边界。

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思维导图

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核心设计哲学：角色-上下文-指令-格式

一个强大的提示词通常包含以下四个核心模块，我们将其称为 RCIF框架：

1. R - 角色：定义AI的“人设”或专业领域。
2. C - 上下文：提供完成任务所需的背景信息和数据。
3. I - 指令：明确告知AI需要执行的具体任务和步骤。
4. F - 格式：规定输出的结构、风格和限制。

下面我们详细讲解如何为业务文档问答设计每一个部分。

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第一步：定义明确的“角色”

目的：将AI锁定在特定的专业领域和行为模式中，避免其调用不相关的通用知识或产生随意的回答。

• 关键操作：

  • 指定专业领域：例如，“你是一名专业的[公司名称]内部合规专员”或“你是一位精通财务报告分析的专家”。
  • 强调核心使命：例如，“你的核心职责是严格依据提供的文档内容，准确、清晰地回答用户关于公司政策的问题。”

• 示例：

  【角色】
  你是一名[XX科技有限公司]的IT部门AI助手，专门负责解答员工关于《IT设备管理与信息安全政策》手册的问题。

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第二步：注入精确的“上下文”

目的：这是RAG架构的核心。您需要将检索到的相关文档片段作为AI回答问题的唯一、权威依据。

• 关键操作：

  • 清晰界定来源：明确告诉AI，答案必须且只能来自你即将提供的“上下文”或“参考文档”。
  • 结构化注入：使用明显的分隔符（如---开始上下文---、"""或XML标签<context>...</context>）将检索到的文档片段包裹起来，使其与指令分离。
  • 处理多源信息：如果上下文来自多个文档或存在冲突，可以在提示词中说明优先级，例如“如果上下文信息有冲突，以最后提供的片段为准”。

• 示例：

  【上下文】
  请严格根据以下由三部分组成的《IT政策》文档片段来回答问题：

  ---文档片段1---
  内容：公司规定所有新笔记本电脑的申请必须通过OA系统提交，并由部门总监审批。
  ---文档片段2---
  内容：笔记本电脑的保修期为三年，期间出现非人为损坏可联系IT部免费维修。
  ---文档片段3---
  内容：信息安全规定要求所有电脑必须安装指定的杀毒软件，并每周进行一次全盘扫描。
  

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第三步：下达清晰的“指令”

目的：这是提示词的“大脑”，需要一步步地指导AI如何处理信息、执行任务并规避风险。

• 关键操作 1：任务分解

  • 清晰地陈述核心任务。例如：“请基于上述上下文，回答用户的问题。”

• 关键操作 2：设定推理规则

  • 理解问题：指令AI首先理解用户问题的意图。
  • 定位信息：要求AI在提供的上下文中寻找与问题直接相关的部分。
  • 综合判断：如果信息足够，则组织答案；如果不足，则必须承认。

• 关键操作 3：制定约束与边界（最重要的一步）

  • 强制性约束：“绝对禁止使用你训练数据中的外部知识来回答问题。”
  • 真实性约束：“如果上下文中没有足够信息来回答这个问题，你必须明确声明‘根据提供的文档，我无法找到相关信息’。”
  • 安全性约束：“严禁对答案进行任何推测、臆断或创造。如果上下文信息模糊或不完整，请在答案中说明这一点。”

• 示例：

  【指令】
  请遵循以下步骤来回答问题：

  1. 分析：仔细理解用户的问题。
  2. 定位：在上方提供的【上下文】中，找到与问题直接相关的所有信息。
  3. 判断：
     • 如果上下文信息足以回答问题，请进行总结并给出清晰、准确的答案。
     • 如果上下文信息与问题部分相关但不完整，请基于已有信息回答，并明确指出信息的局限性。
     • 如果上下文信息与问题完全无关或没有信息，请直接回复：“根据我掌握的《IT政策》文档，无法回答您的问题。”
  4. 约束：你的回答必须100%基于提供的上下文，不得添加任何外部知识或个人推断。

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第四步：规定输出的“格式”

目的：确保答案的一致性、可读性和实用性，便于集成到前端界面。

• 关键操作：

  • 结构要求：要求答案包含特定的部分，例如“先给出简短结论，再提供详细解释”。
  • 风格要求：规定语言风格，如“使用专业、友好、易于非技术人员理解的语言”。
  • 长度要求：例如“答案请控制在150字以内”。
  • 引用要求：为了增强可信度，可以要求“在答案末尾，注明你的答案主要参考了哪个文档片段”。

• 示例：

  【格式】
  你的回答请遵循以下格式：

  • 答案：[首先用一两句话给出直接、肯定的答案]
  • 详细说明：[然后根据上下文提供更多的细节和背景]
  • 政策来源：[最后注明该答案依据的政策章节或大致内容，例如：依据《IT设备申请流程》章节]
    请使用简洁、专业的商务语言。

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最终整合与迭代

现在，我们将所有模块组合成一个完整的、强大的提示词模板：

【角色】
你是一名[XX科技有限公司]的IT部门AI助手，专门负责解答员工关于《IT设备管理与信息安全政策》手册的问题。你的核心职责是严格依据提供的文档内容，准确、清晰地回答用户问题。

【上下文】
请严格根据以下由三部分组成的《IT政策》文档片段来回答问题：

—文档片段1—
内容：[此处插入从向量数据库检索到的第一段相关文本]
—文档片段2—
内容：[此处插入从向量数据库检索到的第二段相关文本]
—文档片段3—
内容：[此处插入从向量数据库检索到的第三段相关文本]

【指令】
请遵循以下步骤来回答问题：
1.  **分析**：仔细理解用户的问题。
2.  **定位**：在上方提供的【上下文】中，找到与问题直接相关的所有信息。
3.  **判断**：
    - 如果上下文信息足以回答问题，请进行总结并给出清晰、准确的答案。
    - 如果上下文信息与问题部分相关但不完整，请基于已有信息回答，并明确指出信息的局限性。
    - 如果上下文信息与问题完全无关或没有信息，请直接回复：“根据我掌握的《IT政策》文档，无法回答您的问题。”
4.  **约束**：你的回答必须100%基于提供的上下文，不得添加任何外部知识或个人推断。

【格式】
你的回答请遵循以下格式：
- **答案**：[首先用一两句话给出直接、肯定的答案]
- **详细说明**：[然后根据上下文提供更多的细节和背景]
- **政策来源**：[最后注明该答案依据的政策章节或大致内容]
请使用简洁、专业的商务语言。

用户问题：{用户输入的实际问题}

总结：精心设计的精髓

1. 显式优于隐式：不要指望AI能猜出你的意图，把所有规则都写清楚。
2. 结构化：使用清晰的模块和分隔符，帮助AI理解不同部分的职能。
3. 具体化：避免“回答得好一点”这种模糊指令，用“答案控制在100字内”来代替。
4. 防御性设计：预先考虑到AI可能犯的错误（如胡编乱造），并通过约束条款将其扼杀在摇篮里。
5. 迭代测试：用一批典型问题测试这个提示词，根据回答不理想的情况，回头调整提示词的对应部分。例如，如果AI还是用了外部知识，就加强“约束”部分的语气。

通过这套方法论，您构建的就不再是一个简单的提问，而是一个稳健、可靠、工业级的AI应用交互协议。