大型语言模型(LLMs)在分类任务中表现出色，但要发挥其最大潜力，关键在于掌握提示工程技巧。本文从零开始，深入解析如何通过精心设计的提示词让大模型准确完成分类任务。
为什么需要提示工程？
在传统机器学习中，我们需要大量标注数据来训练分类模型。而大模型通过提示工程，仅需少量示例就能达到甚至超越传统方法的性能。
核心优势：
- 无需大量训练数据快速适应新任务可解释性强支持零样本学习
提示工程三大核心技巧
1. 结构化表示法
采用XML或JSON格式封装类别定义，让模型更容易理解任务要求：
<categories> <category> <label>账单查询</label> <description>关于发票、费用、收费和保费的问题</description> </category> <category> <label>政策咨询</label> <description>关于保险政策条款、覆盖范围和除外责任的问题</description> </category> <category> <label>理赔申请</label> <description>关于理赔流程、材料和状态的问题</description> </category></categories><content>我的保险费为什么比上个月高了？</content>为什么有效？
- 清晰的层次结构帮助模型理解类别关系描述信息提供分类依据XML标签明确区分不同信息块
2. 边界控制与结果约束
通过明确的指令控制模型输出，避免不相关的回答：
请根据提供的类别，对输入文本进行分类。- 只需返回类别标签，不添加任何解释- 如果无法分类，请返回"其他"- 输出格式：直接返回类别名称类别: [账单查询, 政策咨询, 理赔申请, 投诉建议, 其他]输入: 我想了解我的保险是否涵盖意外医疗费用输出:关键要素：
- 明确输出格式要求设置默认类别处理边界情况限制输出长度避免冗余
3. 思维链提示
对于复杂分类任务，引导模型逐步思考：
我需要对客户的问题进行分类。让我按步骤分析：步骤1：理解问题核心客户问题: "我的汽车保险理赔需要提供哪些材料？"步骤2：识别关键词关键词：汽车保险、理赔、材料步骤3：匹配类别这个问题涉及理赔流程和所需材料，属于理赔申请类别步骤4：确认分类最终分类: 理赔申请思维链的优势：
- 提高复杂任务的准确性增强结果可解释性减少分类错误
实战案例：保险客服分类系统
让我们构建一个完整的保险客服问题分类系统：
系统设计
class SimpleLLMClassifier: def __init__(self, categories): self.categories = categories def _build_prompt(self, query): # 构建结构化提示 categories_xml = "<categories>\n" for label, desc in self.categories.items(): categories_xml += f" <category>\n" categories_xml += f" <label>{label}</label>\n" categories_xml += f" <description>{desc}</description>\n" categories_xml += f" </category>\n" categories_xml += "</categories>\n" prompt = f"""{categories_xml}<content>{query}</content>请根据提供的类别，对输入文本进行分类。- 只需返回类别标签，不添加任何解释- 如果无法分类，请返回"其他"- 输出格式：直接返回类别名称分类结果：""" return prompt def classify(self, query, llm_client): prompt = self._build_prompt(query) response = llm_client.generate(prompt) return response.strip()类别定义
categories = { "账单查询": "关于发票、费用、收费和保费的问题", "政策咨询": "关于保险政策条款、覆盖范围和除外责任的问题", "理赔申请": "关于理赔流程、材料和状态的问题", "投诉建议": "对服务、流程或结果的投诉和建议", "其他": "无法分类到以上类别的问题"}测试效果
# 测试用例test_cases = [ "我的保险费为什么比上个月高了？", "我想了解我的保险是否涵盖意外医疗费用？", "我的汽车保险理赔需要提供哪些材料？", "你们的客服态度太差了！", "今天天气怎么样？"]classifier = SimpleLLMClassifier(categories)for query in test_cases: result = classifier.classify(query, llm_client) print(f"问题: {query}") print(f"分类: {result}\n")预期输出：
问题: 我的保险费为什么比上个月高了？分类: 账单查询问题: 我想了解我的保险是否涵盖意外医疗费用？分类: 政策咨询问题: 我的汽车保险理赔需要提供哪些材料？分类: 理赔申请问题: 你们的客服态度太差了！分类: 投诉建议问题: 今天天气怎么样？分类: 其他常见问题与解决方案
问题1：分类结果不稳定
现象： 相同问题多次分类结果不同
解决方案：
- 降低temperature参数（建议0.0-0.3）使用更明确的指令语言增加示例说明
问题2：边界情况处理不当
现象： 模糊问题分类错误
解决方案：
- 增加"其他"类别作为兜底提供边界情况的示例使用思维链提示分析
问题3：输出格式不规范
现象： 模型返回额外解释或格式错误
解决方案：
- 明确指定输出格式使用停止序列控制输出长度后处理清理输出结果
性能优化技巧
1. 提示词长度优化
- 保持提示词简洁明了避免冗余信息使用关键词而非完整句子
2. 批量处理
def batch_classify(self, queries, llm_client, batch_size=5): results = [] for i in range(0, len(queries), batch_size): batch = queries[i:i+batch_size] batch_prompts = [self._build_prompt(q) for q in batch] batch_results = llm_client.batch_generate(batch_prompts) results.extend(batch_results) return results3. 缓存机制
from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=1000)def cached_classify(self, query_hash, query): return self.classify(query, llm_client)下一步学习路径
掌握了提示工程基础后，你可以继续学习：
- Few Shots学习技术 - 通过少量示例提升分类准确性RAG增强技术 - 结合外部知识库提升分类效果系统整合优化 - 构建完整的生产级分类系统
提示工程是大模型分类任务的基础，掌握了这些核心技巧，你就已经具备了构建高效分类系统的能力。在实际应用中，要根据具体业务场景调整提示词设计，持续优化分类效果。
nine｜践行一人公司
正在记录从 0 到 1 的踩坑与突破，交付想法到产品的全过程。
