【人工智能】大模型提示词：处理“多意图”提问的提示词拆解技巧

一、引言

在当今数字化时代，大模型如 OpenAI 的 GPT 系列、百度的文心一言等，正以前所未有的速度渗透到各个领域，从智能客服、内容创作到医疗诊断、金融分析，几乎无处不在。这些大模型就像是拥有无限知识储备的超级大脑，能够理解自然语言，并根据输入生成各种各样的回应。

而提示词（Prompt），则是我们与大模型之间沟通的桥梁，是开启大模型强大能力的钥匙。简单来说，提示词就是我们输入给大模型的文本，它引导大模型按照我们的期望进行思考和输出。比如，当我们想要写一篇关于旅游的文章时，输入 “帮我写一篇 500 字左右，介绍北京旅游景点的文章” 这样的提示词，大模型就能根据这个指令生成相应的内容。

然而，在实际应用中，我们常常会遇到 “多意图” 提问的情况。所谓多意图提问，就是一个问题中包含了多个不同的需求或关注点。例如，“我下周要去北京出差，顺便想在周末游玩一下，帮我推荐一些既适合放松又能体验当地文化的景点，并且告诉我怎么去，预算大概在 500 元以内”，这个问题就包含了出差、周末游玩、景点推荐、交通方式以及预算限制等多个意图。处理这类多意图提问，远比处理单一意图的问题要复杂得多，因为大模型需要同时理解并满足多个不同的需求，这对提示词的设计提出了极高的要求。

如果不能巧妙地拆解多意图提问，大模型很可能会给出片面或不准确的回答。比如，可能只推荐了景点，却忽略了交通方式和预算限制；或者虽然考虑了预算，但推荐的景点并不符合放松和体验当地文化的要求。因此，掌握处理多意图提问的提示词拆解技巧，对于充分发挥大模型的潜力，提高其回答的准确性和实用性，具有至关重要的意义。接下来，我们就深入探讨这些实用的拆解技巧。

二、认识多意图提问

2.1 多意图提问的定义

多意图提问，简单来说，就是一个问题中蕴含了不止一个的目的或需求 ，这些目的或需求相互关联，共同构成了提问者想要获取信息的整体。

比如，在日常生活中，我们可能会问：“明天天气怎么样，适合穿什么衣服，外出游玩的话有没有什么好的建议？” 这个问题就包含了三个意图：首先是了解明天的天气状况，这是最直接的信息需求；其次是根据天气情况来决定适合穿着的衣物，这是基于天气信息的进一步衍生需求；最后是询问在这样的天气下外出游玩的建议，这又将话题拓展到了休闲活动安排上。这三个意图紧密相连，天气是决定穿衣和游玩建议的基础，穿衣又与外出游玩的舒适度相关，而游玩建议则是在综合考虑天气和个人活动意愿的基础上产生的。

再看一个工作场景中的例子：“这个月我们部门的销售业绩如何，与上个月相比有什么变化，哪些产品的销量贡献较大，接下来我们应该采取什么策略来提升业绩？” 这里面同样包含了多个意图。了解本月销售业绩是对工作成果的基本掌握；与上月对比变化，能看出业务的发展趋势；明确哪些产品销量贡献大，有助于分析市场需求和产品竞争力；而最后询问提升业绩的策略，则是基于前面信息为未来工作制定方向，各个意图层层递进，从现状分析到趋势判断，再到原因探究，最后到策略制定，形成了一个完整的工作思考链条。

2.2 多意图提问常见场景

多意图提问在我们生活和工作的各个场景中都极为常见，下面从几个主要场景来详细说明。

日常交流场景：在与朋友聊天时，我们常常会抛出多意图问题。例如，“周末你有空吗？要是有空的话，我们一起去看电影怎么样？最近有什么好看的电影推荐吗？” 这个问题首先询问朋友周末的时间安排，这是交流的前提；接着提出一起看电影的提议，表达了想要共同进行娱乐活动的意图；最后询问好看电影的推荐，是为了让看电影这个活动更具可行性和趣味性。又比如，在家庭聚会中，有人问：“今晚吃什么？家里有什么食材可以用？要不要出去买些特别的食材来做一顿丰盛的晚餐？” 这里既包含了对晚餐食物种类的探讨，又涉及对现有食材的考量，以及是否需要外出采购特殊食材来丰富晚餐的思考 。

工作场景：

• 客服咨询：客户可能会问：“我买的这款手机总是死机，怎么解决？维修的话需要多长时间？费用大概是多少？如果维修时间长，能不能提供备用机？” 这个问题中，解决手机死机问题是核心诉求，而维修时间、费用以及备用机提供则是围绕维修衍生出的一系列相关需求。客服需要全面理解这些意图，才能提供令客户满意的解决方案。

• 数据分析：分析师可能会接到这样的任务：“分析一下我们公司近一年的销售数据，按季度和产品类别分别统计销售额和销售量，找出销售高峰和低谷出现的时间段及原因，对比不同地区的销售差异，最后预测下一年度的销售趋势。” 这其中涉及到数据统计、原因分析、区域对比以及销售预测等多个不同但又紧密相关的意图，每一个意图都对全面了解公司销售状况和制定未来策略至关重要。

学习场景：

• 知识查询：学生在学习过程中可能会问：“什么是牛顿第二定律？它的公式是什么？在生活中有哪些实际应用？考试中通常会以什么样的题型出现？” 这个问题从对物理定律的基本概念了解，到公式掌握，再到实际应用和考试题型分析，涵盖了从理论学习到实际运用以及应试准备等多个学习层面的意图。

• 学术研究：研究人员在进行课题研究时，可能会问：“关于人工智能在医疗影像诊断中的应用，目前国内外有哪些最新的研究成果？这些成果在实际临床应用中存在哪些问题和挑战？未来的研究方向和发展趋势是什么？我们在自己的研究中可以从哪些方面入手？” 这里面包含了对前沿研究成果的调研、对应用现状的分析、对未来趋势的预测以及对自身研究切入点的思考等多个复杂且相互关联的意图 。

2.3 直接处理多意图提问的挑战

当大模型直接面对多意图提问时，会面临诸多挑战，主要体现在以下几个方面。

回答不完整：由于多意图提问包含多个信息需求，大模型可能无法全面捕捉到所有意图。例如，对于问题 “我打算去云南旅游，想知道有哪些好玩的景点，当地有什么特色美食，以及住宿方面有哪些性价比高的选择”，大模型可能只回答了好玩的景点，而忽略了特色美食和住宿推荐。这是因为问题中的多个意图增加了信息处理的复杂性，大模型在理解和生成回答时，可能没有将所有意图都纳入考虑范围，导致部分重要信息缺失。

逻辑混乱：多意图提问中的不同意图之间存在着一定的逻辑关系，但大模型在处理时可能无法准确把握这种逻辑。比如，对于问题 “最近股票市场行情如何？哪些行业的股票表现较好？现在适不适合投资股票？如果适合，应该如何选择股票？” 大模型在回答时可能会将各个意图的答案随意拼凑，没有按照合理的逻辑顺序进行阐述。可能先介绍了股票选择方法，然后才提到市场行情，这样就会使回答显得逻辑混乱，让提问者难以理解和从中获取有效的信息。

重点偏移：大模型在处理多意图提问时，可能会错误判断提问者的重点意图。例如，对于问题 “我想买一台笔记本电脑，主要用于办公和日常娱乐，预算在 5000 元左右，希望电脑的性能稳定、轻薄便携，有哪些品牌和型号推荐？” 大模型如果过于关注品牌和型号的罗列，而对性能稳定和轻薄便携等关键需求只是简单提及，就会导致重点偏移。提问者最关心的是满足其特定需求的电脑推荐，而不是大量的品牌型号堆砌，重点偏移会使回答无法真正解决提问者的核心问题。

这些挑战的产生，主要是因为多意图提问打破了大模型处理单一意图问题时相对简单直接的模式。大模型需要在一个问题中同时解析多个意图，协调不同意图之间的关系，并根据提问者的潜在需求和重点进行有针对性的回答 ，这对大模型的理解能力、逻辑推理能力和信息整合能力都提出了极高的要求。因此，掌握有效的提示词拆解技巧，将多意图问题分解为大模型更容易处理的形式，就显得尤为必要。

三、拆解技巧核心方法

3.1 “目标 - 步骤” 法

“目标 - 步骤” 法是拆解多意图提问的一种有效策略，它通过将复杂的问题分解为明确的目标和具体的执行步骤，使大模型能够更清晰地理解用户需求，从而提供更准确、更有条理的回答。下面我们详细介绍这一方法的各个环节。

3.1.1 确定总目标

确定总目标是 “目标 - 步骤” 法的首要任务，它要求我们从复杂提问中精准提炼出核心的、最终想要达成的结果。总目标的明确性和具体性对于整个拆解过程至关重要，它就像灯塔，为后续的子目标设定和步骤设计指引方向。

例如，有这样一个复杂提问：“我打算在接下来的一个月内开始健身，我没有太多时间去健身房，希望能在家进行一些有效的锻炼，帮我制定一个详细的健身计划，包括锻炼项目、时间安排以及饮食搭配建议，同时要考虑到我是一个健身新手，身体条件一般。” 在这个提问中，总目标是为提问者制定一个适合其情况的在家健身计划。我们在确定总目标时，不能简单地概括为 “制定健身计划”，这样过于宽泛，无法体现提问者在家锻炼、时间有限、新手以及身体条件一般等关键信息。准确的总目标应该是：“为一位时间有限、身体条件一般的健身新手，制定一个未来一个月内可在家执行的详细健身计划，涵盖锻炼项目、时间安排和饮食搭配建议。”

通过这样明确而具体的总目标设定，大模型在后续处理问题时，就能紧紧围绕这些关键要点展开，避免出现偏离重点或忽略关键信息的情况。如果总目标不明确，大模型可能会生成一个通用的健身计划，而没有考虑到提问者的特殊需求，导致回答无法满足提问者的期望。

3.1.2 分解总目标为子目标

在确定总目标后，接下来需要将总目标从不同维度、角度拆解为多个相对独立的子目标。每个子目标都是总目标的一个组成部分，它们相互关联，共同服务于总目标的实现。

继续以上述健身计划为例，我们可以从以下几个维度分解总目标：

• 锻炼项目维度：子目标可以是确定适合在家进行的健身锻炼项目，比如针对不同身体部位的训练动作，像锻炼手臂力量的俯卧撑、锻炼腹部肌肉的仰卧起坐、锻炼腿部的深蹲等，并且要根据新手的身体条件进行合理选择和搭配。

• 时间安排维度：子目标是根据提问者一个月的时间和每天可用于健身的时间，制定详细的锻炼时间表。例如，确定每周锻炼的天数，每天锻炼的具体时间段，以及每个锻炼项目的时长分配等。

• 饮食搭配维度：子目标是为提问者制定适合健身期间的饮食搭配建议，包括每日所需的营养成分，如蛋白质、碳水化合物、脂肪的摄入量，以及具体的食物推荐，像鸡胸肉、全麦面包、蔬菜、水果等在一日三餐中的合理安排。

通过这样的维度拆解，将一个复杂的总目标转化为多个清晰、具体且相对独立的子目标。每个子目标都具有明确的指向性，使得大模型在处理时能够更加专注和深入，也便于我们对每个子目标进行单独的分析和处理。同时，这些子目标之间又存在着内在的逻辑联系，共同构成了一个完整的健身计划体系，最终实现为提问者制定全面健身计划的总目标。

3.1.3 为每个子目标设计步骤

针对每个子目标，我们需要设计具体、可操作的步骤，以引导大模型逐步完成子目标。这些步骤不仅要有明确的先后顺序，还要具有逻辑连贯性，确保每个步骤都能为实现子目标做出有效贡献。

对于 “确定适合在家进行的健身锻炼项目” 这个子目标，我们可以设计如下步骤：

1. 了解提问者身体状况：询问提问者是否有身体疾病或伤痛，了解其目前的身体力量、耐力、柔韧性等基本素质，以便筛选出适合其身体条件的锻炼项目。

1. 筛选锻炼项目：根据提问者是健身新手且在家锻炼的条件，从常见的家庭健身项目中挑选出适合的动作，如简单的自重训练动作，同时考虑不同身体部位的均衡锻炼，选择如平板支撑锻炼核心肌群、臀桥锻炼臀部肌肉等动作。

1. 确定项目难度和数量：根据提问者的新手身份和时间限制，确定每个锻炼项目的难度级别，如初级难度，并合理控制锻炼项目的数量，避免过于繁杂，一般选择 3 - 5 个主要锻炼项目即可，确保提问者能够轻松上手并在有限时间内完成。

对于 “制定详细的锻炼时间表” 子目标，步骤可以是：

1. 询问提问者每日时间安排：了解提问者每天的工作、学习、休息等时间分配情况，确定其每天可用于健身的具体时间段和时长。

1. 划分锻炼周期：将一个月的健身时间划分为不同的周期，如每周为一个小周期，根据身体适应规律，逐渐增加锻炼强度和时间。

1. 安排每日锻炼时间：根据提问者可利用的时间，将每个锻炼项目合理分配到每天的不同时间段，例如早上可以进行简单的拉伸运动，晚上进行 30 - 45 分钟的全身综合训练，中间休息时间穿插一些轻松的活动。

对于 “制定适合健身期间的饮食搭配建议” 子目标，步骤如下：

1. 了解提问者饮食习惯：询问提问者是否有饮食禁忌，如素食、对某些食物过敏等，以及平时的饮食偏好，是喜欢清淡还是口味较重等。

1. 计算每日营养需求：根据提问者的健身目标（增肌、减脂或保持健康）、身体状况（体重、身高、年龄等），计算出每日所需的蛋白质、碳水化合物、脂肪等营养成分的摄入量。

1. 制定饮食计划：根据计算结果和提问者的饮食习惯，制定详细的一日三餐饮食计划，包括每餐的食物种类、分量和烹饪方式，例如早餐可以是一杯牛奶、一个水煮蛋和两片全麦面包；午餐为一份鸡胸肉沙拉和糙米饭；晚餐是清蒸鱼、清炒时蔬和红薯等。

通过为每个子目标设计这样具体、详细且逻辑连贯的步骤，大模型能够按照清晰的指引逐步生成准确的内容，从而更好地实现总目标。

3.1.4 检查目标与步骤的合理性

在完成目标分解和步骤设计后，检查目标与步骤的合理性是确保拆解准确性和可行性的重要环节。这一过程主要包括检查目标覆盖度、步骤有效性以及步骤顺序合理性。

首先，检查子目标是否覆盖了总目标的所有方面。回到健身计划的例子，我们需要确认锻炼项目、时间安排和饮食搭配这三个子目标，是否完整涵盖了为提问者制定在家健身计划的所有关键要素。如果发现总目标中存在某些重要方面没有被子目标覆盖，比如忽略了健身期间的休息和恢复建议，就需要及时补充相应的子目标。

其次，检查每个步骤是否能有效实现对应的子目标。例如，在 “确定适合在家进行的健身锻炼项目” 子目标中，询问提问者身体状况这一步骤，确实能够为筛选适合的锻炼项目提供必要信息，是实现该子目标的有效步骤。但如果步骤设计为询问提问者喜欢的颜色，这显然与确定锻炼项目毫无关联，属于无效步骤，需要进行修正。

最后，检查步骤之间的顺序是否合理，是否存在逻辑矛盾。比如在制定锻炼时间表时，如果先安排每日锻炼时间，再询问提问者每日时间安排，就会出现逻辑错误，因为只有先了解提问者的时间情况，才能合理安排锻炼时间。

通过仔细检查目标与步骤的合理性，及时发现并解决存在的问题，能够确保我们运用 “目标 - 步骤” 法拆解多意图提问的准确性和有效性，从而使大模型生成的回答更符合提问者的需求。

3.2 六何分析法（5W1H）

六何分析法，也就是常说的 5W1H 分析法，是一种全面、系统的思考方式，在处理多意图提问的提示词拆解中具有重要作用。它通过六个关键要素，帮助我们从不同角度深入剖析问题，将模糊、复杂的提问转化为清晰、有条理的提示词，引导大模型给出准确、全面的回答。下面我们详细介绍 5W1H 各要素在提示词拆解中的含义、作用以及如何运用它们构建提示词。

3.2.1 5W1H 要素详解

• Why（目的原因）：Why 主要探究提问的目的和背后的原因。了解 Why 能让我们把握提问者的核心需求和动机，从而使大模型的回答更具针对性。例如，对于问题 “我想学习编程，该怎么开始？”，进一步询问 Why，可能得知提问者是为了转行进入互联网行业，或者是为了开发一个个人项目等。明确了目的后，大模型在给出学习建议时，就能更贴合提问者的实际需求。如果是为了转行，建议可能会侧重于系统学习编程知识、积累项目经验以及了解行业招聘要求；如果是为了开发个人项目，则会更关注项目相关的技术选型、开发流程等内容。

• What（具体内容）：What 关注的是提问中具体涉及的事物、行为或信息。它帮助我们确定大模型需要处理和生成的核心内容。在上述编程学习的问题中，What 就是 “学习编程” 这个行为以及与之相关的具体知识、技能和方法，如编程语言的选择、编程环境的搭建、基础语法的学习等。准确把握 What，能让大模型聚焦于关键内容，避免回答偏离主题。

• When（时间）：When 涉及到时间因素，包括提问者期望行动的时间点、时间段，或者事件发生的时间等。时间信息对于大模型生成准确回答非常重要。比如问题 “我计划下个月去旅游，帮我推荐一些景点”，When 明确了旅游时间是下个月，大模型在推荐景点时，就可以考虑当季的特色景点，以及下个月该地区的天气、旅游活动等因素，给出更符合实际情况的建议。如果没有明确 When，大模型可能会给出全年通用的景点推荐，无法满足提问者当下的特定需求。

• Who（主体对象）：Who 指的是提问中涉及的主体对象，即行为的执行者或相关人员。明确 Who 有助于大模型根据主体的特点和需求进行针对性回答。例如，“孩子放暑假了，想给他报个兴趣班，有什么推荐？” 这里的 Who 是孩子，大模型在推荐兴趣班时，就需要考虑孩子的年龄、兴趣爱好、性格特点等因素。如果是低龄儿童，可能更适合一些趣味性强、培养动手能力的兴趣班，如绘画、手工；如果是年龄稍大的孩子，可根据其学科优势或潜在兴趣，推荐编程、书法等兴趣班。

• Where（地点范围）：Where 表示地点范围，它限定了问题发生的地理位置或相关场景。对于很多问题，地点信息至关重要。比如 “我在上海，周末想出去玩，有哪些好去处？”，Where 明确了地点是上海，大模型在推荐游玩地点时，就会围绕上海及其周边地区展开，推荐如外滩、豫园、迪士尼乐园等上海本地的景点，而不会推荐其他城市的景点。

• How（方式方法）：How 关注的是实现目标或完成任务的方式、方法和途径。它引导大模型提供具体的操作步骤、策略或建议。在 “我想学习编程，该怎么开始？” 的问题中，How 就是关于如何开始学习编程的方法，如先选择一门编程语言，然后通过在线课程、书籍、实践项目等方式进行学习，以及学习过程中的时间管理、学习技巧等内容。清晰的 How 能让大模型给出具有可操作性的回答，帮助提问者解决实际问题。

3.2.2 运用 5W1H 构建提示词

通过实例来展示如何运用 5W1H 全面梳理多意图提问，将模糊问题转化为清晰、有条理的提示词。

假设提问是：“我想创业，给我些建议。” 这个问题比较模糊，我们运用 5W1H 进行拆解和构建提示词。

• Why（目的原因）：与提问者进一步沟通后，得知提问者想创业是因为对当前工作不满意，希望实现自己的商业想法，并且追求更高的经济收入。

• What（具体内容）：What 是创业相关的内容，包括创业项目的选择、市场调研、资金筹备、团队组建、营销策略等方面。

• When（时间）：提问者计划在半年后正式启动创业项目，目前处于前期准备阶段。

• Who（主体对象）：Who 是提问者本人，他有一定的工作经验，但在创业领域是新手，缺乏相关资源和人脉。

• Where（地点范围）：提问者打算在自己所在的城市创业，该城市是一个二线城市，具有一定的市场潜力和消费能力，但竞争也较为激烈。

• How（方式方法）：How 涉及如何进行创业的各个环节，如如何选择适合的创业项目，如何进行有效的市场调研，怎样筹集创业资金，如何组建高效的创业团队，以及采用何种营销策略打开市场等。

基于以上分析，我们可以构建如下提示词：“假设你是一位资深创业顾问，有一位对当前工作不满、想实现商业想法并追求高收入的客户，他计划半年后在所在的二线城市启动创业项目，目前处于前期准备阶段，他有一定工作经验但在创业领域是新手且缺乏资源人脉。请你从创业项目选择、市场调研、资金筹备、团队组建、营销策略等方面，为他提供详细的创业建议，包括每个环节的具体操作步骤、注意事项以及适合二线城市的策略和方法。”

通过运用 5W1H 分析法，将原本模糊的提问转化为一个详细、全面的提示词，大模型在面对这样的提示词时，能够更准确地理解提问者的意图和需求，从而给出更有针对性、更具操作性的创业建议。这种方法能够帮助我们充分挖掘提问中的潜在信息，引导大模型生成高质量的回答，提高多意图提问的处理效果。

3.3 分步提问法

分步提问法是处理多意图提问的一种实用技巧，它通过将复杂的多意图问题逐步拆解为简单、递进式的小问题，帮助大模型更好地理解问题，避免信息过载，从而提高回答的准确性和针对性。下面我们详细探讨分步提问法的优势、实施步骤以及注意事项。

3.3.1 分步提问的优势

分步提问法具有多方面的优势，这些优势使得它在处理多意图提问时具有显著的效果。

• 帮助大模型更好理解问题：复杂的多意图提问往往包含大量信息和多个逻辑层次，大模型在一次性处理时容易出现理解偏差。而分步提问将问题拆解为一个个小问题，每个小问题聚焦于一个特定的意图或任务，大模型能够更集中地理解和处理每个小问题的含义，从而准确把握提问者的需求。例如，对于问题 “我打算在市中心开一家咖啡店，需要考虑哪些因素，从店铺选址到运营管理，再到如何吸引顾客，你能详细说说吗？” 如果直接将这个复杂问题抛给大模型，大模型可能会在众多信息中迷失重点。但采用分步提问，先问 “在市中心开咖啡店，店铺选址需要考虑哪些因素？” 大模型就能专注于选址因素进行分析，如人流量、周边竞争、租金成本等。然后再问 “运营管理方面需要注意什么？” 大模型可以针对人员管理、库存管理、成本控制等运营管理内容进行回答。这样逐步引导，大模型能够更清晰地理解每个部分的问题，给出更准确的答案。

• 避免信息过载：当大模型同时面对多个意图和大量信息时，容易出现信息过载的情况，导致回答不完整、不准确或逻辑混乱。分步提问将复杂问题分解，每次只向大模型提供有限的信息，减轻了大模型的处理负担，使其能够更有效地利用已有的知识和算法进行分析和回答。例如，上述咖啡店的问题，如果一次性要求大模型全面回答所有方面，大模型可能会因为要处理的信息过多，而遗漏某些重要因素，或者在阐述时逻辑不够清晰。但分步提问让大模型一次只处理一个方面的问题，就可以避免这种信息过载的问题，提高回答的质量。

• 提高回答准确性和针对性：通过分步提问，我们可以根据大模型对上一个小问题的回答，灵活调整下一个问题，确保每个问题都紧密围绕提问者的核心需求，从而使大模型的回答更具针对性。同时，由于大模型对每个小问题都能进行更深入的理解和分析，回答的准确性也会大大提高。例如，在询问咖啡店运营管理时，大模型回答了人员招聘和培训的要点，那么接下来我们可以根据这个回答进一步提问 “在人员管理中，如何提高员工的工作积极性？” 这样的追问能够引导大模型更深入地探讨运营管理中的具体问题，使回答更加准确和有针对性，真正满足提问者的需求。

3.3.2 分步提问的实施步骤

将复杂多意图问题逐步拆解为简单、递进式小问题，需要遵循一定的方法和步骤，同时要注意各小问题之间的关联设计。

1. 分析问题，确定关键意图：首先，仔细分析复杂问题，找出其中包含的多个关键意图。例如，对于问题 “我想购买一台笔记本电脑，主要用于办公和日常娱乐，预算在 5000 元左右，希望电脑性能稳定、轻薄便携，有哪些品牌和型号推荐？” 这个问题包含了用途（办公和日常娱乐）、预算（5000 元左右）、性能要求（性能稳定、轻薄便携）以及品牌型号推荐等多个意图。

1. 按照逻辑顺序排列意图：根据各个意图之间的逻辑关系，对它们进行合理排序。一般来说，先询问一些基础信息和前提条件，再逐步深入到具体的需求和建议。在上述笔记本电脑的问题中，我们

四、案例实战分析

4.1 案例一：工作中的项目策划

4.1.1 原始多意图提问

在工作中的项目策划场景下，假设我们面临这样一个复杂的多意图提问：“我们公司计划在接下来的三个月内推出一款新的智能电子产品，目标客户群体是年轻的上班族和学生，预算为 100 万元。请制定一个详细的项目策划方案，包括产品定位、市场推广策略、研发进度安排以及成本控制措施，同时要考虑如何与竞争对手的同类产品差异化，确保产品上市后能迅速占领一定市场份额。”

这个问题涵盖了多个意图，包括产品定位，即明确产品在市场中的位置和针对的客户群体；市场推广策略，涉及如何将产品推向目标客户；研发进度安排，关乎产品开发过程的时间规划；成本控制措施，要确保在 100 万元预算内完成项目；以及与竞争对手产品的差异化，这是产品获得市场竞争力的关键。

4.1.2 运用技巧拆解过程

我们运用 “目标 - 步骤” 法对这个问题进行拆解。

1. 确定总目标：总目标是为公司在三个月内推出新智能电子产品制定一个全面且可行的项目策划方案，确保产品能针对目标客户群体，在 100 万元预算内完成，并且实现与竞争对手产品差异化，成功占领一定市场份额。

1. 分解总目标为子目标：

• 产品定位子目标：明确产品针对年轻上班族和学生的功能、特点和价值主张。

• 市场推广策略子目标：制定针对目标客户群体的线上线下推广方法和活动计划。

• 研发进度安排子目标：规划产品从设计到测试各个阶段在三个月内的具体时间节点和任务。

• 成本控制措施子目标：确定在 100 万元预算内控制研发、生产、推广等各环节成本的方法。

• 产品差异化子目标：分析竞争对手同类产品，找出本产品独特的竞争优势和差异化特点。

1. 为每个子目标设计步骤：

• 产品定位子目标步骤：

• • 收集年轻上班族和学生对智能电子产品的需求和偏好数据，可通过问卷调查、用户访谈等方式。

• • 分析市场上现有针对该群体的智能电子产品的功能和特点。

• • 根据收集的数据和分析结果，确定新产品的核心功能、附加功能以及独特卖点。

• 市场推广策略子目标步骤：

• • 研究目标客户群体常用的线上平台和线下场所，如社交媒体平台、学校活动中心、写字楼周边商圈等。

• • 制定线上推广计划，包括在社交媒体平台发布产品宣传视频、举办线上互动活动、投放精准广告等。

• • 制定线下推广计划，如在学校和写字楼举办产品体验活动、与相关商家合作进行联合推广等。

• 研发进度安排子目标步骤：

• • 将产品研发过程划分为需求分析、设计、开发、测试等主要阶段。

• • 为每个阶段分配合理的时间，例如需求分析和设计阶段安排两周，开发阶段安排六周，测试阶段安排四周。

• • 明确每个阶段的关键里程碑和交付物，如需求分析阶段结束时提交详细的需求文档，设计阶段结束时提交产品设计方案等。

• 成本控制措施子目标步骤：

• • 对研发、生产、市场推广等各个环节的成本进行预估和分解，确定每个环节的大致预算。

• • 寻找降低成本的方法，如优化研发流程提高效率、与供应商谈判争取更优惠的采购价格、选择性价比高的推广渠道等。

• • 建立成本监控机制，定期对实际成本进行核算和分析，及时发现成本超支的风险并采取措施进行调整。

• 产品差异化子目标步骤：

• • 收集竞争对手同类产品的详细信息，包括功能、价格、市场定位、用户评价等。

• • 分析竞争对手产品的优势和劣势，找出市场空白点和未被满足的用户需求。

• • 根据分析结果，结合本产品的特点和目标客户群体的需求，确定产品的差异化竞争策略，如提供更个性化的功能、更优质的售后服务、更具吸引力的价格等。

4.1.3 大模型回答对比

当我们直接将原始多意图提问输入大模型时，大模型的回答可能会存在一些问题。比如，回答可能只是简单罗列了一些常见的产品定位、市场推广策略等内容，没有充分考虑到目标客户群体的特殊性以及 100 万元预算和产品差异化的要求。在产品定位方面，可能只是泛泛而谈，没有具体针对年轻上班族和学生的需求进行深入分析；市场推广策略也可能缺乏针对性，没有结合目标客户群体常用的平台和场所进行制定；研发进度安排可能没有合理分配时间，或者没有明确关键里程碑；成本控制措施可能只是一些笼统的建议，没有具体到每个环节的成本控制方法；产品差异化方面，可能没有对竞争对手进行详细分析，给出的差异化策略也缺乏可行性。

而当我们将拆解后的提示词输入大模型时，大模型能够更准确地理解每个子目标的要求，给出更详细、更有针对性的回答。在产品定位上，会根据收集的目标客户群体需求数据，详细阐述产品的功能和特点如何满足他们的需求；市场推广策略会具体到在哪些线上平台进行何种形式的推广，线下在哪些场所举办哪些活动；研发进度安排会按照设定的时间节点和关键里程碑，清晰地规划每个阶段的任务；成本控制措施会针对每个环节给出具体的成本控制方法和监控机制；产品差异化方面，会基于对竞争对手的深入分析，提出切实可行的差异化竞争策略。通过对比可以明显看出，运用技巧拆解后的提示词能使大模型的回答在准确性、完整性和逻辑性上都有显著提升。

4.2 案例二：生活中的旅游规划

4.2.1 原始多意图提问

在生活中规划旅游时，我们来看这样一个多意图提问：“我打算下个月和家人一起去成都旅游，游玩时间为五天，预算大概是 1 万元，我们对美食和自然风光比较感兴趣，希望能有一个合理的行程安排，包括每天去哪些景点，在哪里品尝当地特色美食，住在哪里比较方便且性价比高，同时要考虑交通出行方式，尽量选择便捷又经济的方式。”

这个问题包含了多个意图，如旅游目的地是成都，时间为下个月且游玩五天，预算 1 万元，兴趣点是美食和自然风光，需要合理的行程安排，包括景点、美食地点、住宿推荐以及交通出行方式的选择，并且要满足方便和经济的要求。

4.2.2 运用技巧拆解过程

这里我们运用 5W1H 分析法来拆解这个问题。

• Why（目的原因）：提问者希望和家人一起度过一个愉快的假期，通过旅游体验成都的美食和自然风光，增进家人之间的感情。

• What（具体内容）：具体内容包括在成都的五天旅游行程，涉及景点游览、美食品尝、住宿安排和交通出行规划。

• When（时间）：下个月出发，游玩时间为五天。

• Who（主体对象）：提问者及其家人。

• Where（地点范围）：成都及周边相关景点和美食场所。

• How（方式方法）：通过合理规划行程，选择性价比高的住宿和便捷经济的交通方式，在预算内实现旅游目标。

基于以上分析，构建提示词如下：“假设你是一位资深的成都旅游规划师，有一家人下个月计划到成都旅游五天，预算 1 万元，他们对美食和自然风光很感兴趣。请你为他们制定一个详细的旅游行程安排，包括每天上午、下午、晚上分别去哪些景点游玩，在景点附近哪些地方可以品尝到地道的成都特色美食，推荐在市区和景点周边方便且性价比高的住宿地点，以及在成都市区和前往周边景点时便捷又经济的交通出行方式，同时要考虑一家人出行的便利性和舒适性。”

4.2.3 大模型回答对比

如果直接将原始多意图提问输入大模型，大模型的回答可能会比较混乱。比如，行程安排可能没有合理分配每天的时间，景点推荐可能没有充分考虑提问者对美食和自然风光的兴趣，只是随意罗列一些景点；美食推荐可能没有结合景点位置，导致游玩和品尝美食的地点相隔较远，不方便出行；住宿推荐可能没有考虑性价比和方便性，要么价格过高超出预算，要么位置偏远不利于游玩；交通出行方式的推荐可能没有综合考虑便捷和经济的要求，只强调了其中一方面。

当输入运用 5W1H 分析法拆解后的提示词时，大模型能够给出更符合用户需求的回答。行程安排会按照每天的时间顺序，合理规划上午、下午和晚上的景点游玩，并且会将美食体验与景点游览相结合，推荐在景点附近的特色美食店；住宿推荐会根据市区和景点周边的不同位置，提供价格合理且方便出行的酒店或民宿；交通出行方式的推荐会综合考虑公共交通和其他出行方式，如地铁、公交、共享单车等，既保证便捷性又兼顾经济性，同时还会考虑一家人出行时的舒适性和便利性。通过对比可以看出，经过技巧拆解后的提示词能让大模型输出更全面、更贴心、更符合用户期望的旅游规划建议。

五、常见问题及解决策略

5.1 拆解不彻底导致回答偏差

在运用各种技巧拆解多意图提问时，拆解不彻底是一个常见问题，它会导致大模型的回答出现偏差，无法准确满足提问者的需求。下面我们详细分析这个问题的原因及解决方法。

拆解不彻底的一个主要表现是遗漏关键意图或子目标。在复杂的多意图提问中，意图和子目标往往隐藏在大量的信息之中，需要我们仔细分析和挖掘。如果在拆解过程中不够细致，就很容易忽略一些重要的意图。例如，对于问题 “我计划下个月去欧洲旅游，想了解热门旅游城市的景点、美食以及当地的安全情况，同时希望能制定一个合理的预算和行程安排，最好能提供一些节省费用的小窍门”。在拆解时，如果只关注了景点、美食和行程安排，而遗漏了安全情况和节省费用小窍门这两个关键意图，大模型生成的回答就会缺少这方面的信息，无法全面满足提问者的需求。这是因为我们在分析问题时，没有对每个部分进行深入思考，没有充分理解提问者的潜在需求，导致在确定子目标时出现遗漏。

另一个表现是步骤设计不合理。即使我们成功分解了总目标为子目标，但如果为每个子目标设计的步骤不合理，也会影响大模型的回答。比如，在为 “制定一个合理的预算” 这个子目标设计步骤时，如果步骤是 “先确定住宿费用，再确定交通费用，最后随意估算其他费用”，这样的步骤就存在问题。因为在实际旅游中，其他费用如餐饮、门票等可能占据很大比例，不能随意估算，而且确定各项费用的顺序也没有考虑到它们之间的相互影响。合理的步骤应该是先全面了解旅游过程中可能产生的各项费用，包括住宿、交通、餐饮、景点门票、购物等，然后根据旅游城市的消费水平、旅游季节、个人消费习惯等因素，对每一项费用进行合理的估算和分配，最后汇总得出总预算。如果步骤设计不合理，大模型在生成回答时，就会按照不合理的步骤进行分析，导致预算制定不合理，无法满足提问者对合理预算的需求。

为了解决拆解不彻底的问题，我们需要重新审视提问，全面梳理其中的意图和子目标。可以采用多次阅读问题、逐句分析的方法，确保不遗漏任何关键信息。同时，对于已经确定的子目标，要仔细检查其步骤设计的合理性。可以从实际操作的可行性、逻辑的连贯性以及是否能够全面实现子目标等方面进行考量。如果发现步骤存在问题，及时进行调整和完善。例如，在上述旅游问题中，重新审视提问后，明确所有关键意图，为 “了解当地的安全情况” 子目标设计合理步骤，如查询官方旅游安全提示、了解当地常见的安全问题及防范措施、咨询去过当地的旅行者等；为 “提供一些节省费用的小窍门” 子目标设计步骤，如寻找旅游淡季出行、预订性价比高的住宿和交通、关注当地的优惠活动和折扣信息等。通过这样重新审视和完善拆解，能够提高大模型回答的准确性和完整性，更好地满足提问者的需求。

5.2 大模型理解歧义

即使我们对多意图提问进行了精心的拆解，大模型在理解拆解后的提示词时，仍可能产生理解歧义，从而导致回答出现偏差。这主要是由于大模型对一些模糊词汇、隐含条件的错误解读引起的。下面我们深入探讨这个问题及相应的解决策略。

大模型对模糊词汇的理解容易出现歧义。在自然语言中，很多词汇具有多种含义，或者含义不够明确，这就给大模型的理解带来了困难。例如，对于提示词 “推荐一些适合放松的地方，最好有美丽的风景和宁静的氛围”，其中 “放松” 这个词比较模糊，不同的人对放松的理解可能不同，大模型也难以准确把握提问者所期望的放松方式。它可能推荐一些以休闲度假为主的海滨城市，也可能推荐一些适合冥想静修的山间寺庙，这取决于大模型对 “放松” 一词的理解。再比如 “美丽的风景”，什么样的风景算美丽，是山川湖泊的自然美景，还是历史建筑的人文景观，也存在很大的解释空间。这种模糊词汇的存在，使得大模型在生成回答时，可能无法准确满足提问者的特定需求，导致回答出现偏差。

大模型对隐含条件的错误解读也是一个常见问题。在很多提问中，存在一些隐含的条件，这些条件没有被明确表述出来，但却是提问者期望大模型能够理解和考虑的。例如，对于提示词 “帮我推荐一款手机，性能要好”，这里隐含的条件可能是在一定的价格范围内，或者是适合某种特定的使用场景，如游戏、拍照等。如果大模型没有正确解读这些隐含条件，就可能推荐出价格昂贵超出提问者预算的手机，或者推荐的手机虽然性能好，但并不适合提问者的实际使用需求。又比如，在 “为我制定一个健身计划，我想要增强体质” 的提示词中，隐含条件可能是提问者没有严重的身体疾病，或者是有一定的运动基础等。如果大模型忽略了这些隐含条件，为提问者制定了高强度的健身计划，可能会对提问者的身体造成伤害。

为了解决大模型理解歧义的问题，我们可以采取以下策略。首先，要明确词汇定义。对于容易产生歧义的模糊词汇，在提示词中尽可能给出明确的定义或解释。比如，将 “推荐一些适合放松的地方，最好有美丽的风景和宁静的氛围” 修改为 “推荐一些适合通过悠闲漫步、享受自然风光来放松的地方，风景以自然山水景观为主，周边环境安静，噪音较小”，这样就明确了 “放松” 的方式和 “美丽的风景” 的具体指向，减少了大模型理解的歧义。其次，要补充隐含信息。对于提问中可能存在的隐含条件，我们要将其明确化。例如，将 “帮我推荐一款手机，性能要好” 修改为 “帮我推荐一款价格在 3000 - 5000 元之间，主要用于日常办公和偶尔玩游戏，性能要好的手机”，补充了价格范围和使用场景这些隐含信息，使大模型能够更准确地理解提问者的需求，从而给出更符合要求的手机推荐。通过明确词汇定义和补充隐含信息，能够有效减少大模型对提示词的理解歧义，提高其回答的准确性和针对性。

5.3 不同大模型对技巧的适应性差异

在使用大模型处理多意图提问时，我们需要注意不同大模型对同样的拆解技巧和提示词可能有不同的表现，这主要是由于它们的训练数据、算法等存在差异。了解并应对这种适应性差异，对于我们更好地利用大模型至关重要。

不同大模型的训练数据来源、规模和质量各不相同。一些大模型可能在大量的新闻、论文等文本数据上进行训练，这使得它们在处理学术性、知识性的多意图提问时表现出色，能够准确理解并运用相关领域的专业词汇和知识进行回答。例如，在处理关于科学研究成果分析、技术原理讲解等问题时，这类大模型能够凭借其丰富的知识储备，给出详细而准确的回答。然而，对于一些涉及生活常识、日常场景的多意图提问，由于训练数据中这方面内容相对较少，它们的表现可能就不如那些在大量生活类文本数据上训练的大模型。比如，在回答 “周末家庭聚会做什么菜既简单又受欢迎” 这样的问题时，侧重于学术训练的大模型可能无法像专门在生活类数据训练的大模型那样，给出丰富多样且符合实际生活经验的菜品推荐和烹饪建议。

算法的差异也会导致大模型对技巧和提示词的适应性不同。不同的算法在理解自然语言的语义、逻辑关系以及生成回答的方式上存在差异。有些算法可能更擅长捕捉文本中的语义关联，能够准确理解复杂的多意图提问中的各个意图之间的逻辑联系，从而给出条理清晰、全面准确的回答。而另一些算法在处理复杂逻辑关系时可能相对较弱，容易出现理解偏差或回答不完整的情况。例如，在处理一个包含多个条件和步骤的项目策划类多意图提问时，擅长逻辑处理的算法能够准确分析每个条件和步骤之间的先后顺序和因果关系，生成详细且合理的项目策划方案；而逻辑处理能力较弱的算法可能会混淆条件和步骤的关系，导致策划方案出现逻辑错误或遗漏关键环节。

由于这些差异，我们在使用不同大模型时，需要根据其特点进行适当调整和优化。如果我们使用的大模型在学术知识方面表现突出，那么在处理学术相关的多意图提问时，可以充分发挥其优势，按照常规的拆解技巧和提示词设计方法进行提问。但在处理生活类问题时，可能需要更加详细地描述问题背景和实际场景，以弥补其生活常识数据的不足。例如，在向这类大模型询问生活小窍门时，可以先介绍具体的生活场景，如 “我家厨房水槽经常堵塞，在不请专业维修人员的情况下，有什么简单有效的解决方法”，通过详细的场景描述，引导大模型利用已有的知识和推理能力来给出解决方案。对于逻辑处理能力不同的大模型，在处理复杂逻辑的多意图提问时，要根据其能力调整提示词的逻辑表达。对于逻辑处理能力强的大模型，可以使用较为复杂但逻辑严谨的提示词，充分发挥其分析复杂问题的能力；而对于逻辑处理能力相对较弱的大模型，要尽量简化提示词的逻辑结构，将复杂的问题分解为更简单、更直接的小问题，逐步引导大模型回答。比如，在询问市场调研相关问题时，如果大模型逻辑能力较强，可以直接给出 “分析当前智能手机市场的竞争态势，包括主要竞争对手的产品特点、市场份额、营销策略，以及未来市场发展趋势，并提出我们公司产品的应对策略” 这样复杂但逻辑清晰的提示词；如果大模型逻辑能力较弱，则可以将问题拆解为 “列出当前智能手机市场的主要竞争对手”“分别描述这些竞争对手的产品特点”“分析每个竞争对手的市场份额” 等一系列简单问题，依次提问，以获得更准确的回答。通过根据大模型的特点进行调整和优化，我们能够更好地利用不同大模型的优势，提高处理多意图提问的效果。

六、总结技巧要点

处理多意图提问的提示词拆解技巧是充分发挥大模型能力的关键。“目标 - 步骤” 法通过明确总目标、分解子目标并设计合理步骤，为大模型提供清晰的任务框架，确保回答围绕核心需求且逻辑连贯，适用于复杂的项目规划、方案制定等场景。六何分析法从 Why、What、When、Who、Where、How 六个维度全面剖析问题，帮助我们构建完整、准确的提示词，引导大模型生成涵盖多方面信息的回答，在旅游规划、活动策划等场景中能有效满足用户对全面信息的需求。分步提问法将复杂问题拆解为递进式小问题，降低大模型理解难度，避免信息过载，提高回答的准确性和针对性，尤其适用于解决包含多个逻辑层次的问题，如技术问题解答、业务流程分析等场景。在实际应用中，我们要根据问题的特点和需求，灵活运用这些技巧，同时注意避免拆解不彻底、大模型理解歧义以及不同大模型适应性差异等问题，不断优化提示词设计，从而让大模型更好地为我们服务，解决各种复杂的多意图提问。

七、拓展与展望

7.1 与其他提示词技巧结合

处理多意图提问的拆解技巧并非孤立存在，它与其他提示词技巧相结合，能进一步提升与大模型交互的效果。比如与角色代入技巧结合，在拆解一个关于法律咨询的多意图提问时，我们可以先运用 “目标 - 步骤” 法将问题拆解为明确法律问题、分析法律条文、提供解决方案等子目标和步骤。然后，让大模型代入资深律师的角色，按照拆解后的提示词进行回答。这样，大模型不仅能清晰地理解问题的各个意图，还能以专业律师的角度和风格，给出更具权威性和专业性的回答。在处理关于产品设计的多意图提问时，将六何分析法与示例引导技巧结合。通过六何分析法明确产品设计的目的（Why）、具体功能（What）、面向用户（Who）、使用场景（Where）、时间安排（When）以及设计方法（How）后，再为大模型提供一些成功的产品设计示例，让大模型参考这些示例，按照六何分析法拆解出的要点进行产品设计思路的生成，能使大模型的回答更具参考价值和可操作性。在与大模型交互时，根据问题的特点和需求，灵活地将处理多意图提问的拆解技巧与角色代入、示例引导、限定输出格式等其他提示词技巧有机结合，能够充分发挥各种技巧的优势，挖掘大模型的潜力，从而获得更优质、更符合期望的回答 。

7.2 随着大模型发展的技巧演变

随着大模型技术的不断发展进步，处理多意图提问的提示词拆解技巧也将迎来新的变化和趋势。一方面，大模型对自然语言的理解能力将不断增强，未来可能不需要我们进行过于细致的拆解，就能准确把握多意图提问中的复杂语义和逻辑关系。例如，当前我们可能需要运用复杂的技巧将一个包含市场分析、产品定位和营销策略的多意图提问进行详细拆解，才能让大模型给出准确回答。但在未来，大模型或许凭借其更强大的理解能力，直接从这样复杂的提问中提取关键意图，并生成全面且准确的回答，这将大大简化我们与大模型的交互过程。另一方面，随着多模态大模型的发展，提示词拆解技巧可能会拓展到图像、音频等多种模态信息的融合。比如，在处理一个关于旅游规划的多意图提问时，除了文本形式的提问，我们可能还会上传一些旅游目的地的图片或者当地的特色音乐等音频信息。这就要求提示词拆解技巧不仅要处理文本意图，还要考虑如何将这些多模态信息与文本意图相结合，引导大模型综合利用多模态数据进行回答，从而为我们提供更丰富、更直观的旅游规划建议。大模型技术的发展为提示词拆解技巧带来了无限的可能性，我们需要持续关注技术动态，不断学习和探索新的技巧和方法，以适应大模型技术的发展，更好地利用大模型为我们服务。