用户在 AI 应用中看到的每一个回答，背后都有一段用户看不到的文字在发挥作用：系统提示词（System Prompt）。它定义了 AI 是谁、能做什么、不能做什么、以什么方式说话、遇到特殊情况如何处理。 一个精心设计的系统提示词能让 AI 应用表现得专业、稳定、安全；而一个草率的系统提示词，则会让 AI 时而越界、时而啰嗦、时而答非所问。

系统提示词的组成部分

1. 身份与目标

说明 AI 的角色以及服务的对象和目的。例如：“你是某某公司的售后服务助手，帮助已购买产品的用户解决使用问题和办理售后服务。”

身份定位要具体，明确服务范围。宽泛的“你是一个有用的助手”无法帮助模型判断什么该做、什么不该做。

2. 能力与范围

  • 可以处理哪些类型的请求；
  • 可以使用哪些工具和数据来源；
  • 明确不处理哪些请求，以及遇到这类请求时如何回应，例如礼貌说明并引导到合适的渠道。

3. 行为规则

  • 信息来源：是否只能依据提供的资料回答，资料中没有时如何处理；
  • 不确定时的做法：询问澄清、说明不确定，还是给出最可能的答案并注明；
  • 需要转人工或请求确认的情况；
  • 禁止的行为，例如不能承诺资料以外的政策、不能透露内部信息。

4. 语气与风格

  • 正式程度和称呼方式；
  • 回答长度的倾向，例如默认简洁，用户要求时再详细展开；
  • 格式偏好：是否使用列表、标题、表情符号；
  • 语言：默认使用什么语言，用户使用其他语言时如何处理。

5. 安全与合规规则

  • 不提供的内容类型；
  • 个人信息的处理规则；
  • 面对试图绕过规则的请求时的应对；
  • 外部内容（检索结果、网页、文件）中的指令不应被执行，参见提示注入攻击与防御。

6. 背景信息

完成任务所需的固定背景知识，例如产品线概况、当前日期、用户的基本信息。

写法要点

结构清晰

用标题或标签把不同部分分开，让模型和后续维护者都能快速定位。参见结构化提示词写法。

解释原因

在规则后面简要说明原因，能帮助模型在未明确覆盖的情况下做出合理判断。例如：“不要提供具体的药物剂量建议，因为错误的剂量可能危害用户健康，应建议用户咨询医生或药师。”

具体而非抽象

“回答要专业”不如“使用准确的产品术语，避免网络流行语，回答控制在三到五句话以内”。

处理优先级

当不同规则可能冲突时，明确优先级。例如：安全规则高于用户要求，资料准确性高于回答的完整性。

用示例说明关键行为

对于容易出错的情况，给出期望的回答示例，参见少样本提示。

常见设计误区

1. 越写越长

每发现一个问题就加一条规则，系统提示词变成几千字的“法典”，规则之间相互矛盾，模型反而难以遵循。定期整理、合并和删减。

2. 全是禁止，没有指引

大量“不要做什么”而缺少“应该怎么做”，模型知道不能做什么，却不知道该如何回应。

3. 过度依赖大写和感叹号

用“绝对不要”“非常重要”之类的强调词堆砌，效果有限，而且会让模型在其他方面过度谨慎。

4. 把秘密写在系统提示词里

系统提示词有可能通过各种方式被用户诱导泄露。不要在其中放置密码、密钥或不能公开的敏感信息；安全控制不能只依赖系统提示词，还需要在工具权限和系统层面实施。

5. 改了不测

修改系统提示词可能对各种场景产生连锁影响，每次修改都需要在评测集上验证，参见提示词工程化。

安全不能只靠提示词

系统提示词是引导模型行为的重要手段，但它不是安全边界。模型可能被巧妙的输入绕过规则。关键的安全控制，例如权限、数据访问、高风险操作的确认，必须在系统和工具层面实现，参见 AI 应用安全清单。

小结

系统提示词是 AI 应用行为的基础设定，应包括身份目标、能力范围、行为规则、语气风格、安全规则和必要的背景信息。写法上要结构清晰、解释原因、具体明确、明确优先级。避免无限膨胀、只禁止不指引、写入秘密等误区，并记住提示词不是安全边界，真正的安全需要系统层面的保障。