提升提示词精准度：限定 “领域知识” 的边界设定

1. 前言

在使用大模型处理专业领域问题时，很多人会遇到这样的情况：明明想让大模型用 “医学领域知识” 回答健康问题，结果它却混入了日常养生的非专业内容；想让它用 “法律领域知识” 分析案件，它却掺杂了生活经验类的建议。

出现这种问题的核心原因，是提示词没有明确限定大模型的 “领域知识” 边界。如果能在提示词中清晰划分领域知识的范围，大模型就能更精准地调用对应领域的专业信息，避免无关内容干扰。接下来，本文会详细讲解如何在提示词中设定领域知识边界，帮助大家提升提示词的精准度。

2. 先搞懂 “领域知识边界” 的核心概念

在学习设定方法之前，我们需要先明确 “领域知识边界” 的基本概念，知道它是什么、包含哪些内容，这样才能在提示词中准确界定。

2.1 什么是 “领域知识边界”

“领域知识边界” 指的是某一专业领域内，知识的范围和界限。简单来说，就是明确大模型在回答问题时，只能使用 “某一特定领域” 的知识，不能使用其他领域的知识。

比如，“医学领域知识边界” 就是限定大模型只能用医学专业知识（如解剖学、病理学、临床诊疗指南等）回答问题，不能用 “民间偏方”“生活常识” 等非医学领域的内容；“编程领域知识边界” 就是限定大模型只能用编程相关知识（如编程语言语法、框架使用方法、代码调试技巧等）回答问题，不能用 “项目管理流程” 等非编程领域的内容。

2.2 领域知识边界包含的 3 个核心要素

要在提示词中准确设定领域知识边界，需要包含 3 个核心要素，缺少任何一个，边界都会模糊不清。

2.2.1 明确 “目标领域”

首先要在提示词中明确 “目标领域”，也就是大模型需要调用的专业领域。比如 “医学领域”“法律领域”“编程领域”“教育领域” 等，不能只说 “专业领域”，要具体到某一个细分领域。

2.2.2 界定 “知识范围”

在明确目标领域后，需要进一步界定该领域内的知识范围。比如 “医学领域” 中的 “内科知识”“外科知识”“儿科知识”，“编程领域” 中的 “Python 语言知识”“Java 语言知识”“前端开发知识” 等，让大模型知道在该领域内，只能使用哪一部分的细分知识。

2.2.3 排除 “无关领域”

最后要明确排除 “无关领域” 的知识，告诉大模型哪些领域的知识不能使用。比如，在设定 “法律领域知识边界” 时，要排除 “生活经验”“道德伦理” 等无关领域的知识，避免大模型用这些内容干扰专业回答。

3. 为什么要在提示词中设定 “领域知识边界”

很多人觉得 “只要在提示词中提到领域名称就行”，没必要专门设定边界。但实际上，设定领域知识边界能解决很多实际问题，对提升提示词精准度至关重要。

3.1 避免大模型 “跨领域调用知识”

如果不设定领域知识边界，大模型会默认调用 “所有领域的知识” 回答问题，很容易出现 “跨领域干扰”。比如，让大模型 “用医学知识分析头痛的原因”，如果没有设定边界，它可能会同时提到 “医学上的偏头痛、高血压引发头痛” 和 “生活中睡眠不足、压力大引发头痛”，其中 “生活中” 的内容就属于跨领域干扰。

而设定边界后，大模型只会调用医学领域的知识，比如 “偏头痛的病理机制”“高血压性头痛的诊疗标准” 等，不会混入生活常识类内容。

3.2 提升回答的 “专业精准度”

专业领域的问题需要专业的回答，设定领域知识边界能让大模型聚焦于该领域的专业信息，提升回答的精准度。比如，让大模型 “用法律知识分析劳动合同纠纷”，设定边界后，它会调用《劳动合同法》的条款、相关司法解释、典型案例等法律领域知识，而不是用 “和公司协商解决”“找朋友帮忙调解” 等非法律专业的建议，回答会更具专业性和参考价值。

3.3 减少 “无效信息” 的输出

不设定领域知识边界时，大模型可能会输出大量无关的无效信息。比如，让大模型 “用编程知识讲解 Python 循环语句”，如果没有设定边界，它可能会同时讲解 “循环语句的历史发展”“其他编程语言的循环语句” 等无关内容。

设定边界后，大模型会聚焦于 “Python 语言的循环语句”，只讲解 Python 中的 for 循环、while 循环的语法、使用场景、代码示例等核心内容，减少无效信息，让回答更简洁、高效。

4. 设定 “领域知识边界” 的 4 个核心原则

在提示词中设定领域知识边界，需要遵循 4 个核心原则，这些原则能确保边界设定清晰、有效，让大模型准确理解并执行。

4.1 原则一：“目标领域” 要具体，不模糊

提示词中的 “目标领域” 必须具体，不能用模糊的表述。比如，不能写 “用专业领域知识回答”，要写 “用医学领域中的内科知识回答”“用编程领域中的 Python 后端开发知识回答”。

如果目标领域模糊，大模型无法判断该调用哪一领域的知识，最终还是会出现跨领域干扰的问题。

4.2 原则二：“知识范围” 要细化，不宽泛

“知识范围” 的界定要细化到具体的细分领域或知识点，不能只说 “某一领域的知识”。比如，不能写 “用法律领域知识回答”，要写 “用法律领域中的《民法典》合同编知识回答”“用法律领域中的劳动争议仲裁知识回答”。

知识范围越细化，大模型调用的知识就越精准，避免因范围宽泛导致回答偏离重点。

4.3 原则三：“排除领域” 要明确，不笼统

在提示词中，需要明确列出 “排除领域”，不能只说 “排除无关领域”。比如，设定 “医学领域知识边界” 时，要写 “排除民间偏方、生活常识、养生经验等非医学领域知识”；设定 “编程领域知识边界” 时，要写 “排除项目管理流程、产品设计思路等非编程领域知识”。

排除领域越明确，大模型就越清楚哪些知识不能使用，避免无关内容混入。

4.4 原则四：语言要简单，不复杂

设定领域知识边界的提示词，语言要简单、直接，避免使用复杂的句子结构和专业术语。比如，不要写 “请你在回应过程中，严格限定于医学领域范畴内的专业知识体系，排除非医学领域的相关信息要素”，可以简化为 “回答时只能用医学领域的专业知识，不能用民间偏方、生活常识等非医学领域的内容”。

简单的语言能让大模型更准确地理解指令，减少误解的可能性。

5. 不同领域的 “知识边界设定” 具体方法（附示例）

不同领域的知识特点和应用场景不同，对应的边界设定方法也有所差异。下面针对几个常见领域，详细讲解提示词中知识边界的设定方法，并提供具体示例。

5.1 医学领域：聚焦 “临床专业知识”，排除非医学内容

医学领域对专业性要求极高，边界设定的核心是 “限定临床专业知识，排除所有非医学内容”，避免因非专业信息导致误导。

5.1.1 边界设定的 3 个关键要点

1. 明确目标领域为 “医学领域” 中的具体细分领域，如 “内科”“外科”“儿科”“妇产科” 等；

1. 界定知识范围为 “临床诊疗指南、医学教材、权威医学研究成果” 等专业内容；

1. 排除领域为 “民间偏方、养生经验、生活常识、非医学类健康建议” 等。

5.1.2 提示词示例（分析头痛原因）

“请你用医学领域中‘神经内科’的专业知识，分析成年人经常头痛的可能原因。回答时需遵守以下边界要求：

1. 只能使用神经内科的临床专业知识，包括《神经病学》教材中的相关内容、中华医学会发布的头痛诊疗指南、权威医学期刊发表的研究成果；

1. 不能使用民间偏方（如‘头痛时贴生姜片’）、生活常识（如‘头痛是因为没睡好’）、非神经内科的医学知识（如‘牙科疾病引发的头痛’）；

1. 每个可能原因都要结合神经内科的专业术语和病理机制进行解释，比如‘偏头痛：因脑血管舒缩功能异常，导致神经递质释放紊乱，引发单侧搏动性头痛’。”

5.1.3 大模型的精准回应效果

“根据医学领域中神经内科的专业知识，成年人经常头痛的可能原因主要包括以下几类：

1. 偏头痛：属于原发性头痛，病理机制为脑血管舒缩功能异常，伴随神经递质（如 5 - 羟色胺）释放紊乱，典型表现为单侧搏动性头痛，可伴有恶心、畏光、畏声等症状，参考《中国偏头痛防治指南（2022 年版）》；

1. 紧张性头痛：因颅周肌肉紧张收缩引发，与中枢神经系统感觉处理异常相关，表现为双侧头部紧箍样疼痛，无恶心、畏光等伴随症状，符合《神经病学》（第 9 版）中关于紧张性头痛的诊断标准；

1. 缺血性脑血管疾病：因脑供血不足导致脑组织缺氧，引发头痛，常伴随肢体麻木、言语不清等症状，需结合头颅 CT 或 MRI 检查进一步确诊，参考《脑血管疾病诊疗规范》。”

5.2 法律领域：聚焦 “法律法规与司法解释”，排除非法律内容

法律领域的回答需严格依据法律条文，边界设定的核心是 “限定法律法规、司法解释、典型案例，排除生活经验、道德判断等非法律内容”。

5.2.1 边界设定的 3 个关键要点

1. 明确目标领域为 “法律领域” 中的具体细分领域，如 “民法”“刑法”“行政法”“劳动法” 等；

1. 界定知识范围为 “现行法律法规条文、最高人民法院司法解释、指导性案例、法律学术研究中的通说观点”；

1. 排除领域为 “生活经验建议、道德伦理判断、非法律领域的纠纷解决方法（如‘找熟人调解’）” 等。

5.2.2 提示词示例（分析劳动合同纠纷）

“请你用法律领域中‘劳动法’的专业知识，分析‘公司未与员工签订书面劳动合同，员工工作 6 个月后离职，能否要求公司赔偿’这一问题。回答时需遵守以下边界要求：

1. 只能使用劳动法相关的专业知识，包括《中华人民共和国劳动合同法》条文、最高人民法院关于审理劳动争议案件适用法律若干问题的解释、最高人民法院发布的劳动争议指导性案例；

1. 不能使用生活经验建议（如‘和公司协商私下赔偿’）、道德判断（如‘公司不签合同是不道德的’）、非劳动法领域的法律知识（如‘民法典中的侵权责任条款’）；

1. 回答需结合具体法律条文，说明员工主张赔偿的法律依据，比如‘根据《劳动合同法》第 82 条，用人单位未签订书面劳动合同的，需向劳动者支付二倍工资’。”

5.2.3 大模型的精准回应效果

“根据法律领域中劳动法的专业知识，员工可要求公司支付未签订书面劳动合同的二倍工资赔偿，具体依据如下：

1. 法律条文依据：《中华人民共和国劳动合同法》第 82 条第 1 款规定，‘用人单位自用工之日起超过一个月不满一年未与劳动者订立书面劳动合同的，应当向劳动者每月支付二倍的工资’。本案中，公司未签订书面劳动合同，员工工作 6 个月，符合该条款的适用条件；

1. 司法解释补充：最高人民法院《关于审理劳动争议案件适用法律若干问题的解释（一）》第 34 条规定，劳动者主张二倍工资的，仲裁时效从用工满一年的次日起算。本案中员工工作 6 个月后离职，未超过仲裁时效，可依法主张权利；

1. 指导性案例参考：最高人民法院发布的第 142 号指导性案例明确，‘未签订书面劳动合同的二倍工资，应从用工满一个月的次日起计算至补订劳动合同的前一日’。本案中，员工可主张从用工满一个月的次日起，共计 5 个月的二倍工资差额。”

5.3 编程领域：聚焦 “语言语法与开发规范”，排除非编程内容

编程领域的回答需精准对应技术细节，边界设定的核心是 “限定编程语言语法、框架使用方法、开发规范，排除项目管理、产品设计等非编程内容”。

5.3.1 边界设定的 3 个关键要点

1. 明确目标领域为 “编程领域” 中的具体细分领域，如 “Python 语言”“Java 语言”“前端开发”“后端开发” 等；

1. 界定知识范围为 “编程语言语法规则、官方开发文档、主流框架使用教程、代码调试技巧、行业通用开发规范”；

1. 排除领域为 “项目进度管理方法、产品需求分析思路、非编程领域的技术知识（如‘服务器运维技巧’）” 等。

5.3.2 提示词示例（讲解 Python 循环语句）

“请你用编程领域中‘Python 语言’的专业知识，讲解如何用‘for 循环’遍历一个列表并筛选出大于 10 的元素。回答时需遵守以下边界要求：

1. 只能使用 Python 语言的专业知识，包括 Python 官方文档中关于 for 循环的语法说明、列表操作的内置方法、Python 编程的通用规范；

1. 不能使用其他编程语言的知识（如‘Java 中的 for 循环语法’）、项目管理内容（如‘如何在项目中使用循环语句’）、非编程领域的知识（如‘数据统计的基本思路’）；

1. 回答需包含具体的代码示例，并标注代码中的关键语法点，比如‘使用 for item in list: 遍历列表，用 if item > 10: 筛选元素’。”

5.3.3 大模型的精准回应效果

“根据编程领域中 Python 语言的专业知识，用 for 循环遍历列表并筛选大于 10 的元素，可按照以下步骤实现：

1. 语法基础：Python 中 for 循环遍历列表的基本语法为‘for 元素变量 in 列表名:’，通过该语法可依次获取列表中的每个元素；

1. 筛选逻辑：在循环内部，使用 if 条件语句‘if 元素变量 > 10:’判断元素是否大于 10，符合条件的元素可存入新列表；

1. 代码示例：

# 定义原始列表

num_list = [5, 12, 8, 15, 3, 20]

# 定义空列表存储筛选结果

result_list = []

# for循环遍历并筛选

for num in num_list:

if num > 10:

result_list.append(num)

# 输出结果

print(result_list) # 运行结果：[12, 15, 20]

1. 关键说明：代码中使用 append () 方法向新列表添加元素，符合 Python 列表操作的官方规范，参考 Python 3.11 官方文档中关于 list.append () 的说明。”

5.4 教育领域：聚焦 “教学方法与教育理论”，排除非教育内容

教育领域的回答需基于专业教育理念，边界设定的核心是 “限定教学方法、教育理论、课程设计思路，排除个人教育经验、非教育类建议”。

5.4.1 边界设定的 3 个关键要点

1. 明确目标领域为 “教育领域” 中的具体细分领域，如 “中小学教育”“高等教育”“职业教育”“特殊教育” 等；

1. 界定知识范围为 “教育心理学理论、教学法（如建构主义教学法、项目式学习法）、课程设计规范、教育政策文件中的教学要求”；

1. 排除领域为 “个人教育经验（如‘我当年是这样学习的’）、非教育类建议（如‘让孩子多刷题就行’）、生活习惯指导（如‘督促孩子早睡早起’）” 等。

5.4.2 提示词示例（设计小学数学 “分数加减法” 的教学方案）

“请你用教育领域中‘中小学数学教育’的专业知识，设计一份小学数学‘分数加减法’的 1 课时（40 分钟）教学方案。回答时需遵守以下边界要求：

1. 只能使用中小学数学教育的专业知识，包括建构主义教学理论、小学数学课程标准（2022 年版）、分数教学的常用教学方法（如直观演示法、小组合作学习法）；

1. 不能使用个人教学经验（如‘我以前是这样教的’）、非教育类建议（如‘让学生多做练习题’）、其他学科的教育知识（如‘语文的阅读教学方法’）；

1. 教学方案需包含‘教学目标、教学重难点、教学方法、教学过程（分环节说明）’，每个部分都要结合教育理论或课程标准说明设计依据。”

5.4.3 大模型的精准回应效果

“根据教育领域中小学数学教育的专业知识，小学数学‘分数加减法”1 课时（40 分钟）教学方案如下：

1. 教学目标（依据《小学数学课程标准（2022 年版）》“数与代数” 领域要求）：

• • 知识目标：学生能理解同分母分数加减法的算理，掌握 “分母不变、分子相加减” 的计算方法；

• • 能力目标：通过小组合作探究，提升学生的数感和逻辑推理能力；

• • 情感目标：激发学生对数学运算的兴趣，培养严谨的计算习惯。

1. 教学重难点（结合建构主义教学理论 “从具体到抽象” 的认知规律）：

• • 教学重点：同分母分数加减法的计算方法；

• • 教学难点：理解 “分母不变” 的算理（通过直观教具演示，将分数与 “单位 1” 的分割建立联系）。

1. 教学方法（参考中小学数学常用教学法）：

• • 直观演示法：使用圆形纸片、线段图等教具，将分数加减法转化为 “相同单位的数量相加”；

• • 小组合作学习法：4 人一组，通过分割纸片、记录结果，共同探究计算规律。

1. 教学过程（分环节设计，每环节标注时间分配）：

• • 环节 1：情境导入（5 分钟）：展示 “生日蛋糕分割” 情境图（将蛋糕平均分成 8 份，小明吃 2 份，小红吃 3 份），提问 “两人一共吃了蛋糕的几分之几”，引导学生思考分数加法的需求，符合 “情境教学法” 的理论要求；

• • 环节 2：探究新知（15 分钟）：先让学生用圆形纸片模拟 “分割 - 合并” 过程，记录 “2/8 + 3/8” 的结果；再通过小组讨论总结 “分子相加、分母不变” 的规律，教师结合线段图补充讲解算理，落实 “建构主义理论” 中 “学生主动建构知识” 的核心；

• • 环节 3：巩固练习（15 分钟）：设计 3 组梯度练习题（基础题：3/5 + 1/5；变式题：5/6 - 2/6；拓展题：判断 “1/3 + 1/3 = 2/6” 是否正确），每道题要求学生说明计算依据，强化对算理的理解；

• • 环节 4：课堂小结（5 分钟）：由学生自主总结 “同分母分数加减法的方法和算理”，教师补充完善，符合 “以学生为主体” 的教学理念。

6. 设定 “领域知识边界” 的常见问题及解决方法

在实际设计提示词时，很多人会遇到 “边界设定后大模型仍跨领域回答”“知识范围界定过窄导致回答不完整” 等问题。下面列出这些常见问题，并给出具体的解决方法。

6.1 问题一：大模型仍 “跨领域调用知识”

6.1.1 问题表现

在提示词中明确设定了领域知识边界，但大模型回答时仍混入其他领域的内容。比如，设定 “用医学领域神经内科知识分析头痛”，大模型还是会提到 “生活中要少熬夜、多休息”。

6.1.2 问题原因

主要原因有两个：一是 “排除领域” 的表述不够明确，只说了 “排除非医学内容”，没具体说明排除哪些内容；二是没有在提示词中强调 “严格拒绝跨领域内容”，大模型默认可以补充相关领域的建议。

6.1.3 解决方法

1. 细化 “排除领域” 的具体内容：把 “排除非医学内容” 修改为 “排除生活常识（如少熬夜、多休息）、民间偏方（如贴生姜片）、其他学科知识（如心理学调节压力方法）等非医学领域内容”；

1. 加入 “严格拒绝” 的指令：在提示词中增加 “若回答中出现跨领域内容，需立即删除并重新组织语言，只保留神经内科专业知识” 的表述，强化大模型的执行意识。

6.1.4 优化后的提示词示例

“请你用医学领域中‘神经内科’的专业知识，分析成年人经常头痛的可能原因。回答时需遵守以下边界要求：

1. 只能使用神经内科的临床专业知识，包括《神经病学》教材内容、中华医学会头痛诊疗指南、权威医学期刊研究成果；

1. 严格排除以下跨领域内容：生活常识（如‘少熬夜、多休息’）、民间偏方（如‘头痛贴生姜片’）、其他学科知识（如心理学调节压力方法）、非神经内科的医学知识（如牙科疾病引发头痛）；

1. 若回答中不慎混入跨领域内容，需立即删除，重新用神经内科专业知识组织语言，每个原因都要结合病理机制解释。”

6.2 问题二：知识范围界定 “过窄”，回答不完整

6.2.1 问题表现

提示词中界定的知识范围太窄，导致大模型无法调用该领域内的相关知识，回答不完整。比如，设定 “用编程领域 Python 语言的 for 循环知识讲解列表筛选”，只允许使用 “for 循环语法”，大模型无法提到 “list.append () 方法”，导致代码示例无法完整实现功能。

6.2.2 问题原因

对 “知识范围” 的理解过于局限，只看到了 “核心知识点”（如 for 循环），忽略了该领域内与核心知识点相关的 “辅助知识点”（如列表操作方法），导致边界设定过于严格。

6.2.3 解决方法

1. 明确 “核心知识点” 与 “辅助知识点” 的关联：在设定知识范围时，不仅要列出核心知识点，还要补充该领域内与核心知识点相关的辅助内容。比如，“Python for 循环知识” 可补充 “列表的 append ()、remove () 等内置方法”“条件判断 if 语句的基础用法”；

1. 用 “包含但不限于” 扩大范围：在提示词中用 “包含但不限于” 的表述，避免范围过窄。比如，“只能使用 Python 语言的相关知识，包含但不限于 for 循环语法、列表内置方法、if 条件判断语句”。

6.2.4 优化后的提示词示例

“请你用编程领域中‘Python 语言’的专业知识，讲解如何用‘for 循环’遍历一个列表并筛选出大于 10 的元素。回答时需遵守以下边界要求：

1. 只能使用 Python 语言的相关知识，包含但不限于 for 循环语法、列表内置方法（如 append ()）、if 条件判断语句、Python 官方文档中的相关说明；

1. 排除其他编程语言知识、项目管理内容、非编程领域知识；

1. 回答需包含完整的代码示例，代码中可使用上述允许的 Python 知识，确保功能可实现。”

6.3 问题三：提示词语言 “复杂”，大模型理解偏差

6.3.1 问题表现

提示词中使用了复杂的句子结构或专业术语，大模型无法准确理解边界要求，导致回答不符合预期。比如，写 “请你在回应中，以医学领域神经内科专业知识体系为框架，规避非该领域的信息要素”，大模型可能无法理解 “知识体系为框架”“信息要素” 的含义。

6.3.2 问题原因

提示词语言不符合 “简单直接” 的原则，使用了抽象的术语和复杂的句式，超出了大模型对指令的理解范围，导致边界设定的指令无法有效传递。

6.3.3 解决方法

1. 替换为简单词汇：把 “知识体系为框架” 改为 “专业知识”，“信息要素” 改为 “内容”；

1. 拆分复杂句子：把长句拆分为短句，比如 “请你在回应中，以医学领域神经内科专业知识体系为框架，规避非该领域的信息要素” 拆分为 “回答时只能用医学领域神经内科的专业知识，不能用该领域之外的内容”。

6.3.4 优化后的提示词示例

“请你分析成年人经常头痛的可能原因，回答时要满足两个要求：

1. 只能用医学领域神经内科的专业知识，包括《神经病学》教材、中华医学会头痛诊疗指南、权威医学期刊的研究成果；

1. 不能用神经内科之外的内容，比如生活常识、民间偏方、其他学科知识等。

每个原因都要结合神经内科的专业术语和病理机制解释，语言要简单，不要用复杂表述。”

7. 提升边界设定精准度的进阶技巧

掌握基础的边界设定方法后，还可以通过以下进阶技巧，进一步提升提示词的精准度，让大模型的回答更贴合需求。

7.1 加入 “领域权威来源” 限定

在提示词中明确 “领域知识的权威来源”，让大模型只能调用该来源的知识，避免使用非权威、过时的内容。比如，医学领域的 “中华医学会诊疗指南”、法律领域的 “现行法律法规条文”、编程领域的 “官方开发文档” 等，这些权威来源能确保回答的专业性和准确性。

7.1.1 应用示例（法律领域）

“请你用法律领域中‘劳动法’的专业知识，分析‘公司拖欠员工工资 3 个月，员工能否解除劳动合同’的问题。回答时需遵守以下要求：

1. 知识来源限定为：《中华人民共和国劳动合同法》现行条文、最高人民法院关于劳动争议的司法解释、人力资源和社会保障部发布的工资支付暂行规定；

1. 只能使用上述权威来源中的知识，排除非权威的法律解读文章、个人法律观点、生活经验建议；

1. 回答需标注每个结论对应的权威来源，比如‘根据《劳动合同法》第 38 条，员工可解除劳动合同’。”

7.2 设定 “回答结构”，强化边界意识

在提示词中规定回答的固定结构，要求大模型按照 “领域知识模块” 组织内容，进一步强化边界意识。比如，医学领域的回答结构可设定为 “可能病因 + 病理机制 + 权威依据”，编程领域可设定为 “语法说明 + 代码示例 + 官方文档依据”，避免大模型在结构外补充跨领域内容。

7.2.1 应用示例（编程领域）

“请你用编程领域中‘Python 语言’的专业知识，讲解‘while 循环的基本用法’。回答时需严格按照以下结构组织内容，每个部分只能使用 Python 语言的专业知识：

1. 语法说明：解释 while 循环的基本语法格式，引用 Python 3.11 官方文档中的描述；

1. 代码示例：提供 2 个完整的代码案例（1 个计算 1-10 的和，1 个实现用户输入验证），代码中只能使用 Python 基础语法；

1. 注意事项：说明 while 循环容易出现的‘死循环’问题及解决方法，参考 Python 编程规范；

1. 排除要求：不允许出现其他编程语言的循环语法、项目中的循环应用场景、非编程领域的内容。”

7.3 用 “负面示例” 明确禁止内容

在提示词中加入 “负面示例”，明确告诉大模型 “哪些表述是不允许的”，让边界要求更直观。比如，医学领域可列出 “不允许出现‘建议你多休息’‘试试按摩头部’等表述”，法律领域可列出 “不允许出现‘我觉得公司应该赔偿’‘你可以找朋友帮忙’等表述”。

7.3.1 应用示例（医学领域）

“请你用医学领域中‘心内科’的专业知识，分析成年人胸闷的可能原因。回答时需遵守以下边界要求：

1. 只能使用心内科的临床专业知识，包括《内科学》教材中心血管疾病的内容、中华医学会心血管病学分会诊疗指南；

1. 明确禁止以下表述（负面示例）：‘建议你多运动、少生气’‘试试深呼吸缓解胸闷’‘可能是压力太大导致的’‘去药店买 XX 药试试’；

1. 每个可能原因都要结合心血管疾病的病理机制解释，比如‘冠心病：因冠状动脉狭窄导致心肌供血不足，引发胸闷、胸痛’，并标注权威依据。”

8. 不同场景下的 “边界设定” 应用策略

除了专业领域的问题，在日常使用大模型时，不同场景（如企业培训、学生学习、内容创作）对领域知识边界的要求也不同。下面针对这些常见场景，给出具体的边界设定应用策略。

8.1 场景一：企业培训（以 “销售话术设计” 为例）

8.1.1 场景特点

企业培训中，需要大模型用 “销售领域的专业知识” 设计话术，避免混入 “市场营销理论”“客户服务技巧” 等其他领域内容，确保话术聚焦 “促成成交” 的核心目标。

8.1.2 边界设定策略

1. 目标领域：明确为 “销售领域中的终端销售话术设计知识”；

1. 知识范围：限定为 “销售心理学（如客户异议处理、促成成交技巧）、行业内成熟的销售话术模板、产品卖点提炼方法”；

1. 排除领域：明确排除 “市场营销策略（如品牌宣传方法）、客户服务技巧（如售后问题处理）、非销售类沟通话术（如日常问候语）”；

1. 额外要求：要求话术包含 “挖掘客户需求、应对价格异议、引导下单” 三个核心环节，每个环节都要符合销售心理学原理。

8.1.3 提示词示例

“请你用销售领域中‘终端销售话术设计’的专业知识，为某家电品牌的冰箱产品设计一套销售话术。回答时需遵守以下边界要求：

1. 只能使用终端销售话术设计的相关知识，包括销售心理学（客户异议处理、促成成交技巧）、家电行业销售话术模板、冰箱产品卖点提炼方法；

1. 排除以下领域内容：市场营销策略（如冰箱的品牌宣传方案）、客户服务技巧（如冰箱售后维修沟通）、非销售类话术（如客户到店后的日常问候）；

1. 话术需包含三个核心环节：① 挖掘客户需求（如询问‘您家里人口多少，对冰箱容量有要求吗’）；② 应对价格异议（如‘这款冰箱的节能设计，每年能省 200 元电费，长期来看更划算’）；③ 引导下单（如‘今天下单可享受免费送货上门，还有 3 年质保，您看现在帮您办理吗’）；

1. 每个环节的话术都要标注对应的销售心理学依据，如‘引导下单环节：利用 “即时福利”（免费送货、质保）降低客户决策门槛，符合销售心理学中的 “促成成交技巧”’。”

8.2 场景二：学生学习（以 “初中物理‘浮力’知识点理解” 为例）

8.2.1 场景特点

学生学习中，需要大模型用 “初中物理领域的知识” 讲解浮力，避免混入 “高中物理的受力分析”“化学中的溶液密度计算” 等超纲内容，确保讲解符合学生的知识水平。

8.2.2 边界设定策略

1. 目标领域：明确为 “初中物理领域中的浮力知识”；

1. 知识范围：限定为 “初中物理教材（人教版八年级下册）中的浮力概念、阿基米德原理、物体的浮沉条件、生活中的浮力应用（如轮船、潜水艇）”；

1. 排除领域：明确排除 “高中物理的浮力受力分析（如非均匀液体中的浮力计算）、化学中的溶液密度计算、大学物理的流体力学知识”；

1. 额外要求：讲解时需结合生活中的简单例子（如木块漂浮、铁块下沉），用初中学生能理解的语言，避免使用复杂公式推导。

8.2.3 提示词示例

“请你用初中物理领域中‘浮力’的专业知识，给八年级学生讲解‘为什么木块能浮在水面上，而铁块会下沉’。回答时需遵守以下边界要求：

1. 只能使用初中物理（人教版八年级下册）中的浮力知识，包括浮力的概念、阿基米德原理、物体的浮沉条件、生活中的简单浮力应用；

1. 排除以下超纲或跨领域内容：高中物理的浮力受力分析（如非均匀液体中的浮力）、化学中的溶液密度计算、大学流体力学知识、复杂的公式推导（如阿基米德原理的数学证明）；

1. 讲解时需结合生活例子，用简单语言，比如‘把木块和铁块分别放入水中，木块会漂起来，铁块会沉下去，这和它们受到的浮力与自身重力的关系有关’，并对应初中物理教材中的知识点说明原因。”

8.3 场景三：内容创作（以 “科技类自媒体文章写作” 为例）

8.3.1 场景特点

科技类自媒体文章需要大模型用 “科技领域的专业知识” 撰写内容，避免混入 “娱乐八卦”“社会新闻” 等无关领域内容，同时要兼顾 “专业性” 和 “可读性”，不能过于学术化。

8.3.2 边界设定策略

1. 目标领域：明确为 “科技领域中的科技产品解读与科普知识”；

1. 知识范围：限定为 “科技产品的技术参数解读（如手机的处理器性能、屏幕分辨率）、科技原理的通俗科普（如 5G 技术的工作原理）、科技行业的最新动态（如新品发布信息）”；

1. 排除领域：明确排除 “娱乐八卦（如科技公司 CEO 的私人生活）、社会新闻（如科技公司的社会责任事件）、非科技类产品知识（如科技公司的周边文创产品）”；

1. 额外要求：内容需用 “通俗语言 + 比喻说明” 的方式，比如把 “5G 技术的低延迟特性” 比喻成 “快递员送货更快，不用长时间等待”，让非专业读者也能理解；同时避免使用过于学术化的术语，如把 “毫米波技术” 简化为 “一种能实现高速数据传输的技术”。

   8.3.3 提示词示例

   “请你用科技领域中‘科技产品解读与科普知识’的专业知识，撰写一篇关于‘5G 手机如何提升日常使用体验’的科技类自媒体文章（约 800 字）。回答时需遵守以下边界要求：

2. 只能使用科技产品解读与科普知识，包括 5G 手机的技术参数（如处理器、网络频段）、5G 技术对日常使用的影响（如下载速度、视频通话质量）、5G 手机的实际应用场景（如高清直播、云游戏）；
3. 排除以下领域内容：娱乐八卦（如某明星使用的 5G 手机型号）、社会新闻（如 5G 基站建设引发的争议）、非科技类产品知识（如 5G 手机的外观设计、价格对比）；
4. 文章结构需包含‘开头引入（用生活场景说明 5G 手机的重要性）、核心内容（分 2-3 点解读 5G 技术如何提升体验）、结尾总结（展望 5G 手机的未来发展）’；
5. 语言需通俗，用比喻辅助说明，比如把‘5G 的高速率’比喻成‘从 “拨号上网” 升级到 “光纤上网”，下载一部电影只需几十秒’，避免学术化术语，确保非专业读者能理解。”

6. 9. 工具辅助：提升 “领域知识边界” 设定效率

   在设定领域知识边界时，仅靠人工设计提示词可能会花费较多时间，还容易遗漏关键信息。借助一些工具，能有效提升边界设定的效率和准确性，尤其适合需要频繁使用大模型处理专业领域问题的场景。

   9.1 领域知识词典工具

   9.1.1 工具作用

   这类工具内置了各专业领域的知识体系框架，能帮助用户快速梳理 “目标领域”“知识范围”“排除领域” 的具体内容，避免人工梳理时的遗漏和偏差。比如，医学领域的知识词典会细分 “内科、外科、儿科” 等子领域，每个子领域下还会列出核心知识点和无关内容。

   9.1.2 使用方法

7. 打开工具，选择需要的专业领域（如 “医学领域 - 神经内科”）；
8. 工具会自动生成该领域的知识框架，包括 “核心知识点”（如偏头痛病理机制、脑血管疾病诊疗）、“辅助知识点”（如神经影像学检查方法）、“排除内容”（如生活常识、其他科室知识）；
9. 根据工具生成的框架，直接将相关内容整合到提示词中，无需人工逐一梳理。

10. 9.1.3 应用示例

    使用医学领域知识词典工具生成 “神经内科” 知识框架后，整合到提示词中：

    “请你用医学领域中‘神经内科’的专业知识，分析成年人经常头痛的可能原因。回答时需遵守以下边界要求：

11. 核心知识点范围：偏头痛的病理机制、紧张性头痛的诊断标准、缺血性脑血管疾病的临床表现、神经内科常用的头痛鉴别方法；
12. 辅助知识点范围：头颅 CT、MRI 等神经影像学检查的应用场景，神经内科常用的头痛评估量表；
13. 排除内容：生活常识（如少熬夜、多休息）、民间偏方（如贴生姜片）、其他科室知识（如牙科疾病引发的头痛、眼科视疲劳引发的头痛）；
14. 每个原因都要结合核心知识点解释，并标注对应的辅助知识点（如检查方法、评估量表）。”

15. 9.2 提示词模板生成工具

    9.2.1 工具作用

    这类工具针对不同领域和场景，提供现成的 “领域知识边界设定” 提示词模板，用户只需填写具体信息（如领域名称、核心知识点），就能快速生成符合要求的提示词，节省设计时间。

    9.2.2 使用方法

16. 打开工具，选择场景（如 “专业领域分析”）和具体领域（如 “法律领域 - 劳动法”）；
17. 工具会弹出模板，需要用户填写关键信息，如 “知识来源”（《劳动合同法》《劳动争议司法解释》）、“排除内容”（生活经验、道德判断）；
18. 填写完成后，工具自动生成完整的提示词，用户可直接使用或稍作修改。

19. 9.2.3 应用示例

    使用提示词模板生成工具，选择 “法律领域 - 劳动法” 场景，填写 “知识来源：《中华人民共和国劳动合同法》《劳动争议司法解释（一）》”“排除内容：生活经验建议、道德判断、非劳动法知识” 后，生成的提示词：

    “请你用法律领域中‘劳动法’的专业知识，分析‘员工因公司未缴纳社保提出离职，能否要求经济补偿’的问题。回答时需遵守以下边界要求：

20. 知识来源限定为《中华人民共和国劳动合同法》现行条文、最高人民法院《关于审理劳动争议案件适用法律若干问题的解释（一）》；
21. 知识范围包括：用人单位缴纳社保的法定义务、员工因社保未缴纳提出离职的合法性、经济补偿的计算标准；
22. 排除内容：生活经验建议（如‘和公司协商补偿金额’）、道德判断（如‘公司不缴社保不道德’）、非劳动法知识（如《社会保险法》中社保补缴的流程）；
23. 回答需分点说明，每个结论都要标注对应的知识来源条款，如‘根据《劳动合同法》第 38 条，员工可因公司未缴社保提出离职’。”

24. 9.3 边界验证工具

    9.3.1 工具作用

    这类工具能对用户设计的提示词进行 “边界有效性验证”，模拟大模型的理解过程，判断提示词中的 “领域知识边界” 是否清晰、是否存在矛盾，避免提示词投入使用后出现问题。

    9.3.2 使用方法

25. 将设计好的提示词输入工具；
26. 工具会从 “目标领域是否具体”“知识范围是否明确”“排除领域是否清晰”“语言是否简单直接” 四个维度进行验证；
27. 工具生成验证报告，指出问题（如 “排除领域表述模糊，未具体说明排除哪些内容”），并给出修改建议；
28. 根据建议修改提示词，再次验证，直到提示词符合要求。

29. 9.3.3 应用示例

    将初始提示词 “请你用编程领域的知识，讲解 Python for 循环的用法” 输入边界验证工具后，生成的验证报告：

30. 目标领域问题：“编程领域” 过于宽泛，未具体到 “Python 语言”；
31. 知识范围问题：未明确 “Python for 循环” 的知识范围（如语法、代码示例、注意事项）；
32. 排除领域问题：未说明排除哪些内容（如其他编程语言循环语法、非编程知识）；
33. 修改建议：将目标领域改为 “编程领域 - Python 语言”，明确知识范围为 “Python for 循环语法、列表遍历代码示例、循环中的条件判断”，补充排除领域为 “其他编程语言循环语法、项目管理内容”。

34. 根据建议修改后的提示词：“请你用编程领域中‘Python 语言’的专业知识，讲解 Python for 循环的用法。回答时需使用 Python for 循环语法、列表遍历代码示例、循环中的条件判断等知识，排除其他编程语言循环语法、项目管理内容、非编程领域知识。”

    10. 实际案例：完整的 “领域知识边界” 提示词设计与效果

    为了让大家更全面地掌握 “领域知识边界” 的设定方法，下面以 “用法律领域知识分析‘消费者网购到假货，能否要求商家三倍赔偿’” 为例，展示从提示词设计到大模型回应的完整过程。

    10.1 需求分析

    用户需要大模型用 “法律领域中的消费者权益保护知识” 分析问题，核心需求是 “明确三倍赔偿的法律依据和适用条件”，避免混入 “生活经验建议（如‘和商家协商’）”“其他法律领域知识（如《刑法》中的假货处罚）”。

    10.2 提示词设计（结合前文方法）

35. 明确目标领域：法律领域中的 “消费者权益保护知识”；
36. 界定知识范围：《中华人民共和国消费者权益保护法》（以下简称《消保法》）中关于假货赔偿的条款、最高人民法院关于审理食品药品纠纷案件的司法解释（涉及假货赔偿的补充规定）、消费者网购维权的法律流程；
37. 排除领域：生活经验建议（如 “和商家私下协商赔偿”“向平台投诉”）、其他法律领域知识（如《刑法》中生产销售假货的刑事责任、《产品质量法》中的生产标准要求）；
38. 加入权威来源限定：知识来源仅限现行《消保法》、最高人民法院相关司法解释；
39. 设定回答结构：法律依据 + 适用条件 + 案例参考（简化版）。

40. 最终提示词：

    “请你用法律领域中‘消费者权益保护知识’的专业知识，分析‘消费者网购到假货，能否要求商家三倍赔偿’的问题。回答时需遵守以下边界要求：

41. 知识来源限定为《中华人民共和国消费者权益保护法》（现行）、最高人民法院《关于审理食品药品纠纷案件适用法律若干问题的规定》（涉及假货赔偿部分）；
42. 知识范围包括：三倍赔偿的法律依据条款、三倍赔偿的适用条件（如消费者身份、假货的认定标准）、网购场景下三倍赔偿的主张方式；
43. 排除以下内容：生活经验建议（如‘和商家私下协商赔偿金额’‘向电商平台投诉’）、其他法律领域知识（如《刑法》中生产销售假货的刑事责任、《产品质量法》中的产品标准要求）、非法律领域知识（如‘如何辨别网购商品真假’）；
44. 回答需按‘法律依据→适用条件→简化案例参考’的结构组织，每个部分都要标注对应的知识来源，语言简单直接，避免复杂术语。”

45. 10.3 大模型回应效果

    “根据法律领域中消费者权益保护知识，消费者网购到假货时，可依法要求商家支付三倍赔偿，具体分析如下：

46. 法律依据（来源：《中华人民共和国消费者权益保护法》第 55 条）

47. 《消保法》第 55 条第 1 款规定：‘经营者提供商品或者服务有欺诈行为的，应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失，增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或者接受服务的费用的三倍；增加赔偿的金额不足五百元的，为五百元。法律另有规定的，依照其规定。’

    网购场景中，商家销售假货属于‘欺诈行为’，符合该条款的适用前提。

48. 适用条件（来源：《消保法》第 55 条、最高人民法院相关司法解释）

49. ① 主体条件：主张权利的需是‘消费者’（即因生活消费需要购买商品的个人，不包括经营用途购买者）；

    ② 行为条件：商家存在‘销售假货’的欺诈行为（需提供证据证明商品为假货，如品牌方鉴定报告、质量检测报告）；

    ③ 场景条件：交易发生在‘网购’场景（包括电商平台、商家自营网站等线上渠道），不影响三倍赔偿的主张（线上线下消费均适用《消保法》第 55 条）。

50. 简化案例参考（来源：最高人民法院公布的消费者权益保护典型案例）

51. 某消费者在电商平台购买某品牌手表（价款 2000 元），收到后经品牌方鉴定为假货，消费者起诉商家要求三倍赔偿。法院依据《消保法》第 55 条，判决商家向消费者支付 6000 元（2000 元 ×3）赔偿。

    注：若购买的是食品、药品类假货，根据最高人民法院《关于审理食品药品纠纷案件适用法律若干问题的规定》，即使消费者明知是假货仍购买，也可主张三倍赔偿，这是对食品药品安全的特殊保护。”

    10.4 效果分析

    该回应完全符合提示词中的领域知识边界要求：

52. 知识来源仅为《消保法》和最高人民法院司法解释，无其他非权威来源；
53. 内容聚焦 “三倍赔偿的法律依据和适用条件”，无生活经验建议、其他法律领域知识；
54. 按设定的结构组织内容，每个部分都标注了知识来源，语言简单直接，满足用户核心需求。

55. 11. 注意事项：避免 “边界设定” 中的常见误区

    在设定领域知识边界时，除了掌握正确方法，还要避免一些常见误区，这些误区可能导致边界设定失效，影响提示词的精准度。

    11.1 误区一：过度追求 “边界宽泛”，失去限定意义

    11.1.1 误区表现

    为了避免 “回答不完整”，把领域知识边界设定得过于宽泛，比如 “用医学领域的知识分析头痛”，未限定具体细分领域（如神经内科），也未排除无关内容。

    11.1.2 负面影响

    大模型会调用医学领域的所有知识（如神经内科、牙科、眼科），甚至混入非医学内容，导致回答杂乱，无法聚焦核心需求。

    11.1.3 规避方法

    按照 “目标领域具体→知识范围细化→排除领域明确” 的步骤设定边界，即使担心回答不完整，也可通过 “包含但不限于” 补充辅助知识点，而非直接放宽整个边界。

    11.2 误区二：忽略 “领域知识的时效性”

    11.2.1 误区表现

    设定边界时未考虑领域知识的时效性，比如用 “2010 年版的《劳动法》知识” 分析当前的劳动争议，或用 “2020 年的编程框架知识” 讲解当前的开发方法。

    11.2.2 负面影响

    大模型会调用过时的知识，导致回答不符合当前实际情况，甚至出现错误（如法律条款已修订、编程框架已淘汰）。

    11.2.3 规避方法

    在提示词中明确 “知识的时间范围”，比如 “使用 2023 年修订后的《劳动法》知识”“使用 2024 年主流的 Python 开发框架知识”，确保大模型调用最新的领域知识。

    11.3 误区三：“排除领域” 与 “知识范围” 矛盾

    11.3.1 误区表现

    提示词中 “排除领域” 与 “知识范围” 存在矛盾，比如 “知识范围包含 Python 列表操作方法，排除领域却包含 list.append () 方法”。

    11.3.2 负面影响

    大模型无法判断哪些知识可以使用，可能出现 “该用的知识不用，不该用的知识却用了” 的情况，导致回答混乱。

    11.3.3 规避方法

    设定边界后，先检查 “知识范围” 和 “排除领域” 是否存在重叠或矛盾，确保两者无冲突。比如，知识范围包含 “Python 列表操作方法”，排除领域就不能包含 “list.append () 方法”，可改为排除 “其他编程语言的列表操作方法”。

    11.4 误区四：语言表述 “前后不一致”

    11.4.1 误区表现

    提示词中对同一概念的表述前后不一致，比如前面写 “目标领域为医学领域 - 神经内科”，后面写 “只能使用内科知识”。

    11.4.2 负面影响

    大模型会混淆概念，可能调用整个内科的知识（如心内科、呼吸内科），而非仅神经内科知识，导致边界失效。

    11.4.3 规避方法

    设定边界时，对同一概念（如目标领域、核心知识点）的表述保持一致，避免出现 “神经内科” 和 “内科” 混用的情况。可在提示词开头明确核心概念的表述，后续统一使用该表述。