从“提示词”到“领域知识”：重新定义你与 AI 的关系

制作人：渐构 - Gearless Joe

• 标题、总结、摘要均由本人与大语言模型共同编辑而成；

• 部分聊天内容原版可能为语音，后续由本人转为文字后，使用大语言模型润色而成；

• 聊天记录中，我会尽可能保留原始说话人的社群昵称，如果昵称拥有者不喜欢，可以联系我，我会马上作出修改，以其他假昵称来替代。

最后，当你看完后，觉得对你有帮助的，可以在该文档中为我点个赞，让我有维持这个系列更新的动力🫡

**整理时间：** 2025/03/05

**对话时间：** 2025/03/03

摘要

YJango 指出，在与大语言模型互动时，将“提示词工程”改称为“领域知识工程”更准确。因为真正决定交互效果的不是 AI 本身，而是用户所掌握的领域知识。很多人误以为通过优化提示词就能获得理想结果，但实际上，如果用户缺乏对特定领域的深入理解，就无法有效指挥 AI，也难以评估和应用 AI 提供的信息。因此，大语言模型的核心不是模型本身，而是人类的领域知识和判断力。用户只有具备扎实的领域知识，才能真正发挥大语言模型的价值，实现深度、有针对性的互动。

对话内容

`YJango:`

大家可能听过“提示词工程”，其实改叫“领域知识工程”会更好一些，因为“提示词工程”的叫法会容易把人带偏，让人们误以为应用「大语言模型」时，AI 是核心，可真正的核心是领域知识，任何领域在应用「大语言模型」时，都是「领域知识」指挥「大语言模型」。试想，如果一个人缺乏法律知识，他也不知道该怎么指挥「大语言模型」解决法律问题。

`AI:`

我觉得其实你想表达的意思特别朴素、简单：所谓的「提示词工程」这词听上去很炫，但实际上，它真正的关键并不是语言技巧，而是背后的知识积累。如果把它叫成「领域知识工程」，一下子就变清楚了，因为它直截了当地告诉人们：想用好AI，最重要的是你自己懂不懂你想问的问题，而不是去学一些花里胡哨的词句。

这就像一个厨师，如果他不懂食材，不懂火候，不懂调料，再厉害的锅具、刀具，也很难做出真正好吃的菜。AI也是一样，它其实并不真的懂任何领域，它只是个非常听话的帮手，你给它什么，它就还你什么。所以真正的关键就在于，你得清楚你要的是什么，你得明白你正在做的事情，这才是真正的内核。

总结

**为什么建议将“提示词工程”改称为“领域知识工程”**

• YJango 指出，人们通常使用“提示词工程”来描述与「大语言模型」互动时所设置的文字指令，但这个叫法会让人误以为 AI 本身是核心。事实上，“提示词工程”这个名称会容易把人带偏，从而忽视真正重要的东西——领域知识。

• 由于“提示词工程”的说法过于强调对提示词本身的雕琢，很多人会误以为只要把提示词写好，AI 就能给出最优解。YJango 强调，这样的关注点其实应该放在“领域知识”上，也就是更全面和深入地理解所要解决的问题领域，因此他建议用“领域知识工程”来替代“提示词工程”。

**“领域知识”才是大语言模型应用的真正核心**

• YJango 表明，任何领域在应用「大语言模型」时，都需要先运用领域知识来“指挥”或“引导” AI，这才是能让模型发挥最大效能的关键。换言之，大语言模型并不是主导者，而是一种在语言层面协助人类整理信息、生成内容的工具。

• 之所以说“领域知识”至关重要，是因为只有充分理解某个专业领域的人，才能向 AI 提出恰当的问题，或者从 AI 的回答里筛选和验证有用的信息。YJango 强调，没有深厚的领域背景，用户就难以辨别 AI 所给出的回答是否符合实际情况，从而也无法借助模型获得真正高质量的帮助。

**缺乏领域知识时的影响**

• YJango 以法律知识为例：如果一个人并不了解法律的基本结构和条款，也不了解相关诉讼流程，就算他能熟练地给「大语言模型」下指令，依旧不知道如何去验证 AI 的回答，更不清楚怎样针对自己的问题与 AI 进一步交互。

• 对于任何需要深入专业判断的情境，如果缺乏必要的领域知识，人们很难设计出准确且有效的提问，也无法评估 AI 回答的价值。YJango 通过这个例子提醒我们，在应用「大语言模型」时，真正发挥作用的是对所处领域的认知和判断力，而不仅仅是对提示词的表面优化。