优化大模型交互：基于注意力机制的上下文工程与提示词编排实战

在与大语言模型（LLM）交互时，许多实践者都会遇到一个共性问题：随着对话轮次增加或输入内容变长，模型的回答容易出现冗余、复读甚至忽略关键指令的情况。这并非偶然，研究发现，大模型处理长文本时的注意力分配模式，与人类记忆中的心理学效应高度相似。

利用心理学中的首因效应（Primacy Effect）与近因效应（Recency Effect），我们可以为优化大模型输入信息的顺序找到坚实的科学依据。

1. 核心现象：被“遗忘”的中间信息

多项研究表明，当输入的上下文过长时，模型的注意力分布会呈现出一条明显的“U型曲线”。模型对序列开头和结尾的信息处理效果最佳，而对处于中间位置的大量信息，其关注度会显著下降，这种现象在技术论文中被称为“迷失在中间”（Lost in the Middle）。

相关研究：Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts (https://arxiv.org/abs/2307.03172)

2. 从心理学效应到提示词工程

我们可以将这两个经典的心理学效应，直接映射到大模型提示词工程的实践中：

3. 实战技巧：“三段式”输入结构编排

基于上述理论，一个高效的上下文工程策略是采用清晰的“三段式”结构来组织你的输入：

A. 开头：确立权威与基调（利用首因效应）

在输入序列的最顶端，清晰、有力地给出最核心的指令。

• 示例：你是一名资深的数据分析师。请严格依据以下提供的销售数据，生成一份总结报告。报告需使用专业术语，并包含关键趋势分析。
• 目的：在模型开始处理后续信息前，就锁定其“角色”和任务框架，防止长文本背景稀释核心意图。

B. 中间：放置参考素材（注意力洼地）

将需要模型处理的长篇文档、背景资料、历史对话或原始数据放置在此区域。

• 处理建议：如果中间内容非常庞大，可以为关键部分添加清晰的标记（如 ## 原始数据开始 ## 和 ## 原始数据结束 ##），或提供简明的目录摘要，帮助模型更好地理解与定位信息结构。

C. 结尾：强化指令与提问（利用近因效应）

在输入的最后，重申或细化最重要的操作限制，并明确提出具体问题。

• 示例：基于以上所有数据，请生成报告的执行摘要部分。注意：摘要需控制在3个要点以内，每点不超过100字。
• 目的：在模型即将开始生成回答的“临门一脚”阶段，强化其短期记忆，直接且精准地引导输出行为。

4. 核心结论与行动指南

大模型的注意力是一种非均匀分布的稀缺资源。掌握其规律是进行高效上下文工程的关键。

• 如果有必须遵守的“死命令”（如输出格式、角色设定），请务必放在开头。
• 如果有希望立刻执行的“具体任务”（如回答问题、执行分析），请明确放在结尾。
• 如果发现模型反复忽略了某段中间内容，最有效的调试策略之一是尝试将其移动到更靠近开头或结尾的位置。