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在大模型应用开发之初，demo版、或者初版的设计一般大同小异，比如以企业知识库助手为例，第一版实现通常是这样的：

“你是一个企业知识库助手，请根据公司文档回答用户的问题。”

从实际的表现来看，demo还行，但是离生产使用，总是差点意思：

•回答流畅（大模型的输出一般还是很可以的，至少语言组织天赋应该胜过很多像我这样比较潦草的人了🤣）•语气专业（即使回答内容有误，也是一股正经、理直气壮，这就是让开发者感到为难的地方了~）•但事实经常对不上（例如把 “3 个工作日审批” 说成 “5 个工作日”，把 “部门经理审批” 漏掉）

那么问题来了：

Prompt 已经写了，为什么系统还是不可靠？

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3.1 一个必须先纠正的认知误区

很多小伙伴可能会有下面这个潜意识

“Prompt 是给模型下指令的。”

但如果你还记得第一部分的结论，就会意识到：

LLM 并不会‘执行指令’，它只是在延续文本。

这是啥意思呢，又表明什么呢？

•Prompt 不是命令（模型没有 “理解指令并执行” 的能力，它只是根据上下文概率生成下一个词）•Prompt 是上下文的一部分（模型会把 Prompt 当作 “对话历史” 的开头，然后 “接话”）•Prompt 的作用，是改变生成空间的形状（通过调整上下文，让模型更可能生成符合预期的内容）

如果你在上下文中留下了模糊空间，大模型“自由合理地填满这些空白”，就是必然会出现的结果了

举个例子来解释下上面的说法

当用户问 “公司的病假工资怎么算？”，如果 Prompt 只说 “根据公司文档回答”，模型会怎么做？

它会先从训练数据中回忆 “一般公司的病假工资规则”（比如 “按基本工资的 80% 发放”），再尝试把这个 “常识” 套进 “公司文档” 的语境里

即使文档中明确写的是 “按全额工资发放”，模型也可能因为 “常识更熟悉” 而优先输出错误内容。

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3.2 企业场景下，Prompt 最常见的三类失败模式

失败模式一：角色边界缺失

“你是一个知识库助手。”

这个描述在自然语言中是清晰的，但对模型来说，信息几乎为零。

问题在于：

•这个角色是否可以使用常识？（比如用户问 “打印机坏了怎么办”，是否可以推荐 “重启试试” 这种通用经验？）•是否可以综合多份资料？（比如用户问 “跨部门协作流程”，是否允许整合《部门沟通规范》和《项目管理手册》的内容？）•是否允许推断 “合理但未写明” 的结论？（比如文档说 “员工入职满 1 年可休年假”，是否可以推断 “不满 1 年不可休”？）

没有被否定的行为，都会被模型视为“允许”。

在企业场景中，这种 “默认允许” 往往是灾难的源头。

比如某公司文档只写了 “经理级以上可申请弹性工作”，模型可能会 “合理推断”“主管级以下不可申请”

但实际上，文档漏写了 “主管级满足条件也可申请”，导致员工权益受损。

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失败模式二：信息来源未被工程化

“请结合你所知道的内容回答。”

从模型视角看：

•“你所知道的内容” = 训练语料（互联网上的通用知识、其他公司的制度、甚至过时的信息） + 当前上下文（可能包含的部分文档片段）

而在企业知识库助手中，我们真正想要的是：

一个“被严格限制的信息子集”（即 “仅当前提供的公司内部文档”）。

这也是为什么后续 RAG 的核心价值，并不只是“补充知识”，而是： 缩小生成空间。

举个具体案例：

某公司 2025 年更新了差旅费标准（住宿上限从 800 元调整为 1000 元），但模型训练数据截止到 2024 年。

如果 Prompt 没有严格限制 “仅用提供的 2024 年文档”，当用户问 “出差住宿能报多少” 时，模型会优先输出训练数据中的 800 元

因为对它来说，“旧知识” 比 “新文档片段” 更 “熟悉”。

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失败模式三：输出目标不可判定

“请详细说明相关内容。”

这类 Prompt 最大的问题不是“不清楚”，而是：

你无法客观判断它有没有答对。

详细” 是多详细？“相关” 是哪些相关？当输出结果出现时，你只能凭感觉说 “好像对” 或 “好像不对”，但无法用明确的标准验证。

一旦输出目标不可判定：

•系统无法测试（无法写自动化用例验证 “是否符合详细说明的要求”）•系统无法评估（无法量化 “回答准确率”，只能靠人工主观打分）•系统也无法迭代（不知道改 Prompt 后是变好还是变坏）

例如，当用户问 “报销流程有几步” 时，“详细说明” 可能输出 “先填单、再审批、最后报销”（3 步），也可能输出 “填单需附发票、审批分部门和财务、报销到账约 3 天”（包含额外信息）。

这两种输出都符合 “详细”，但前者漏了关键步骤（如 “发票校验”），却无法通过明确规则判定错误。

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3.3 本章小结

到这里，我们可以给出一个工程层面的总结：

Prompt 失败的根本原因，不是表达能力不足，而是约束设计不足。

Prompt 的核心职责不是 “告诉模型该怎么说”（比如 “用专业语气”“分点回答”），而是：

明确告诉模型：哪些内容是被允许生成的，哪些不是。

既然我们已经找到了 Prompt 失败的根源是 “约束设计不足”，那么解决方案就不再是 “优化措辞”，而是构建一套系统化的约束框架。Prompt 不应该是零散的指令集合，而需要有稳定、可复用的结构来承载这些约束

—— 这正是第 4 章要探讨的核心：如何通过工程化的结构设计，让 Prompt 真正成为可靠的 “约束系统”。

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