提示词优化：针对模型 “记忆衰退” 的上下文强化技巧

在使用大模型（如 GPT 系列、文心一言、通义千问等）处理复杂任务时，很多用户会遇到 “模型记不住关键信息” 的问题。比如在长文档创作中，前面提到的核心观点，到后面输出时被遗漏；或者在多步骤任务处理中，模型忘记了初始设定的约束条件。这种现象被称为大模型的 “记忆衰退”，本质是模型对上下文信息的保留能力有限，随着对话或任务推进，早期输入的关键信息逐渐被 “遗忘”。

要解决这个问题，核心思路是通过 “上下文强化” 优化提示词 —— 也就是在提示词中主动补充、重复、结构化关键信息，帮助模型更清晰地捕捉和保留核心内容，减少记忆衰退带来的影响。本文将从大模型记忆衰退的表现入手，详细讲解上下文强化的核心原则、基础技巧、进阶策略、场景应用案例，以及实用工具推荐，帮助大家更高效地使用大模型完成复杂任务。

1 大模型 “记忆衰退” 的常见表现与危害

在深入学习上下文强化技巧前，我们首先要明确大模型记忆衰退的具体表现，以及这些表现会给实际使用带来哪些问题。只有清楚问题所在，才能更有针对性地优化提示词。

1.1 记忆衰退的常见表现

大模型的记忆衰退不是突然发生的，而是随着任务推进逐渐显现的，主要有以下 4 种常见表现：

1.1.1 关键信息遗漏

这是最常见的表现。在长对话或复杂任务中，模型会逐渐忘记早期输入的关键信息。比如用户在初始提示中要求 “写一篇关于人工智能的文章，重点提到‘生成式 AI 的行业应用’”，但模型在后续输出中，只围绕 “人工智能的发展历史” 展开，完全没提到 “生成式 AI 的行业应用”；再比如用户让模型 “根据提供的 5 个产品特点写推广文案”，模型最终只用到了其中 2 个特点，其余 3 个被遗漏。

1.1.2 约束条件失效

当提示词中包含约束条件（如 “字数控制在 500 字以内”“风格必须正式专业”）时，模型可能在后续输出中忽略这些约束。比如用户一开始要求 “写一段 300 字的产品介绍，风格活泼有趣”，模型前两段还符合要求，但到第三段时，字数超过了 300 字，风格也变得严肃；再比如用户让模型 “用 Python 写代码，必须包含异常处理”，但模型最终输出的代码中，完全没有 try-except 异常处理模块。

1.1.3 逻辑连贯性下降

在需要逻辑连贯的任务（如写故事、做报告）中，模型会因为记忆衰退导致前后逻辑断裂。比如写故事时，前面设定 “主角是一名医生”，后面却写成 “主角是一名教师”；做数据分析报告时，前面提到 “数据来源是 2024 年电商平台销售数据”，后面却变成 “数据来源是 2023 年线下门店销售数据”，前后信息矛盾，逻辑不连贯。

1.1.4 任务目标偏移

模型会逐渐偏离初始设定的任务目标，转向无关方向。比如用户初始需求是 “分析某款手机的拍照功能优缺点”，模型一开始还围绕 “拍照功能” 展开，但后来却开始讨论 “手机的处理器性能”“屏幕分辨率” 等无关内容；再比如用户让模型 “帮我整理会议纪要中的待办事项”，模型却花大量篇幅总结会议中的讨论细节，待办事项只简单提了 1 条，偏离了核心目标。

1.2 记忆衰退带来的危害

大模型的记忆衰退不仅会影响输出结果的质量，还会给用户带来额外的时间和精力成本，主要有以下 3 点危害：

1.2.1 输出结果不符合预期，需反复修改

因为关键信息遗漏、约束条件失效，模型输出的结果往往不符合用户初始需求，用户需要反复提出修改意见，比如 “你忘记提到生成式 AI 的行业应用了，需要补充”“字数超过了 500 字，要删减”。多次修改会浪费大量时间，尤其是在紧急任务中，可能导致任务无法按时完成。

1.2.2 复杂任务无法推进，影响工作效率

对于需要多步骤、长上下文的复杂任务（如写长篇报告、开发多模块代码），记忆衰退会导致任务无法顺利推进。比如写长篇报告时，模型忘记前面章节的核心观点，导致后续章节与前面脱节，报告整体结构混乱；开发多模块代码时，模型忘记前面模块的函数定义，导致后续模块调用函数时出现错误，代码无法运行。

1.2.3 误导用户决策，产生错误认知

如果用户没有及时发现模型的记忆衰退，可能会基于错误的输出结果做出决策。比如用户让模型 “分析某款产品的市场竞争力，重点参考 2024 年数据”，但模型忘记了 “2024 年数据” 这个关键信息，用了 2022 年的旧数据，用户基于旧数据判断产品竞争力，可能会做出错误的市场决策；再比如学生用模型写论文时，模型忘记引用指定的文献，导致论文引用格式错误，可能影响论文成绩。

2 上下文强化的核心原则

在优化提示词、强化上下文时，需要遵循几个核心原则。这些原则能确保强化的内容精准、有效，帮助模型更好地保留关键信息，避免记忆衰退。

2.1 关键信息优先原则

强化上下文时，要优先突出 “对任务目标起决定性作用” 的关键信息，比如任务目标、核心约束条件、必要前提（如数据来源、受众定位）。不要把关键信息和次要信息混在一起，更不要让次要信息掩盖关键信息。

比如用户的需求是 “写一篇面向大学生的 Python 入门教程，重点讲解变量和数据类型，字数控制在 800 字以内”，这里的关键信息是 “面向大学生”“重点讲解变量和数据类型”“800 字以内”，次要信息是 “教程的例子可以用校园场景”。在强化上下文时，要先明确关键信息，再补充次要信息，比如在提示词中写 “任务目标：写一篇 Python 入门教程。关键要求：1. 受众是大学生；2. 重点讲解变量和数据类型；3. 字数控制在 800 字以内。可选补充：教程中的例子可结合校园场景（如学生成绩统计）。”

这样的表述能让模型优先记住关键信息，减少因信息杂乱导致的记忆遗漏。

2.2 结构化呈现原则

将需要强化的上下文信息用清晰的结构呈现（如分点、分段落、用标题区分），不要用大段杂乱的文字。结构化的信息更容易被模型捕捉和记忆，而杂乱的文字会增加模型的理解成本，导致关键信息被忽略。

比如要让模型记住 “写报告的 3 个核心要求”，不要写成 “写报告时要包含数据统计、问题分析和改进建议，数据统计要用到 2024 年 Q2 的数据，问题分析要重点提用户反馈中的问题，改进建议要具体可落地”；而是用结构化的方式写 “报告核心要求（需全部满足）：1. 包含 3 个部分：数据统计、问题分析、改进建议；2. 数据统计：必须使用 2024 年 Q2 的数据；3. 问题分析：重点分析用户反馈中提到的问题；4. 改进建议：每条建议需具体，可落地执行。”

结构化的呈现让模型能快速定位关键信息，即使任务推进，也能通过结构回忆起核心要求。

2.3 适度重复原则

对于特别重要的关键信息（如核心约束条件、任务目标），可以在提示词中适度重复，加深模型的记忆。但要注意 “适度”，不要过度重复导致信息冗余 —— 一般同一关键信息重复 2-3 次即可，比如在提示词开头、中间和结尾各提 1 次。

比如用户的核心约束条件是 “代码必须兼容 Python 3.9 版本”，可以在提示词中这样强化：“初始要求：帮我写一段数据处理代码，代码必须兼容 Python 3.9 版本。代码功能：统计 CSV 文件中各品类的销售额。注意事项：在编写过程中，需确保使用的语法和库都支持 Python 3.9 版本，避免出现版本兼容问题，再次强调，代码必须兼容 Python 3.9 版本。最终输出：代码需附带注释，说明关键步骤，且代码必须兼容 Python 3.9 版本。”

通过 3 次重复 “代码必须兼容 Python 3.9 版本”，模型能更深刻地记住这个约束条件，减少后续输出时的遗忘。

2.4 上下文关联原则

强化的上下文信息要和任务目标、后续步骤紧密关联，不要补充与任务无关的信息。无关信息会占用模型的 “记忆空间”，导致关键信息被挤出，反而加剧记忆衰退。

比如用户的任务是 “写一篇关于健身的公众号推文，目标受众是办公室人群”，在强化上下文时，补充 “办公室人群常见的健身痛点（如久坐导致的腰颈酸痛）”“适合办公室人群的碎片化健身动作（如坐姿拉伸、靠墙深蹲）” 是相关信息；而补充 “专业运动员的训练计划”“健身房大型器械的使用方法” 就是无关信息，这些信息不仅对写推文没用，还会分散模型的注意力，导致模型忘记 “目标受众是办公室人群” 这个关键信息。

3 上下文强化的基础技巧

掌握基础的上下文强化技巧，能解决大部分常见的记忆衰退问题。这些技巧操作简单，适合所有用户，尤其是刚接触大模型的新手。

3.1 技巧一：关键信息前置，用特殊符号标注

将关键信息放在提示词的最开头，并用特殊符号（如【】、** **、===）标注，让模型第一眼就能看到并记住。模型对开头的信息关注度更高，且特殊符号能起到 “强调” 作用，减少关键信息被忽略的概率。

3.1.1 操作示例

初始模糊提示词：“帮我写一篇产品推广文案，受众是年轻妈妈，要突出产品的安全材质，字数控制在 300 字左右。”

优化后（关键信息前置 + 特殊符号标注）：“【核心任务】写一篇产品推广文案。【关键要求】1. 受众：年轻妈妈；2. 核心卖点：突出产品的安全材质（需说明材质具体类型，如食品级 PP 材质）；3. 字数：300 字左右。【文案用途】用于朋友圈推广，风格需温馨亲切。”

3.1.2 适用场景

适用于所有任务，尤其是关键信息较多、容易被忽略的场景（如写文案、做报告、写代码）。比如写代码时，将 “编程语言（Python）”“核心功能（数据筛选）”“版本要求（Python 3.9）” 前置标注，能让模型快速抓住重点。

3.2 技巧二：分点列出核心约束与任务目标

将核心约束条件（如字数、风格、版本要求）和任务目标（如写文案、做分析、写代码）用分点的方式列出，每个点只包含 1 条信息，避免信息混杂。分点的方式能让模型清晰地识别 “必须满足的条件” 和 “要完成的目标”，减少记忆混淆。

3.2.1 操作示例

初始模糊提示词：“帮我做一份市场分析报告，要包含 2024 年 Q1 的数据，分析竞争对手的优势和劣势，报告风格要专业，字数控制在 1500 字左右。”

优化后（分点列核心约束与任务目标）：“任务目标：做一份某产品的市场分析报告。核心约束（需全部满足）：1. 数据要求：必须包含 2024 年 Q1 的市场数据（如销售额、市场份额）；2. 内容要求：需分析 3 个主要竞争对手的优势和劣势；3. 风格要求：正式专业，避免口语化；4. 字数要求：1500 字左右。”

3.2.2 适用场景

适用于约束条件较多、任务目标较复杂的场景（如做市场报告、写论文、策划活动）。比如策划活动时，分点列出 “活动时间（3 天）”“参与人群（20-30 岁年轻人）”“预算（5 万元以内）”“活动形式（线上直播 + 线下体验）”，能让模型明确所有约束，避免遗漏。

3.3 技巧三：补充 “上下文锚点”，关联关键信息

“上下文锚点” 是指能关联多个关键信息的 “桥梁”，比如用具体的案例、统一的术语、固定的格式，将分散的关键信息串联起来，帮助模型形成 “整体记忆”，减少信息断裂。

3.3.1 操作示例

初始模糊提示词：“帮我写一个客户服务话术，要礼貌，能解决客户的退款问题，还要引导客户下次购买。”

优化后（补充上下文锚点）：“任务目标：写一段客户退款场景的服务话术。上下文锚点（用于关联关键信息）：以‘亲，很抱歉给您带来不好的体验’作为开头，以‘期待您下次光临，届时可享受 9 折优惠’作为结尾。核心要求：1. 语气：礼貌、耐心，避免生硬；2. 核心功能：先确认客户退款需求，再说明退款流程（1-3 个工作日到账），最后引导下次购买；3. 锚点要求：必须包含开头和结尾的锚点语句，中间内容围绕锚点展开。”

这里的 “开头语句” 和 “结尾语句” 就是上下文锚点，模型会围绕锚点组织话术，同时记住 “确认需求、说明流程、引导购买” 这三个关键信息，减少记忆遗漏。

3.3.2 适用场景

适用于需要逻辑连贯的任务（如写话术、编故事、做系列文案）。比如编故事时，用 “主角的名字（小明）” 作为锚点，所有情节都围绕 “小明” 展开，模型就不会忘记主角的设定；写系列文案时，用统一的 slogan（如 “XX 产品，让生活更便捷”）作为锚点，每篇文案都包含 slogan，模型能记住文案的核心定位。

3.4 技巧四：限定 “上下文范围”，减少记忆负担

大模型的记忆能力有限，上下文范围越广，模型的记忆负担越重，越容易衰退。因此，在提示词中可以主动限定 “上下文范围”，比如明确 “只需要关注最近提供的 3 条信息”“不需要考虑之前提到的 XX 内容”，帮助模型聚焦核心信息，减轻记忆压力。

3.4.1 操作示例

初始模糊提示词：“之前和你说过产品的 5 个特点，现在帮我基于这些特点写推广文案。”

优化后（限定上下文范围）：“任务目标：基于产品特点写推广文案。上下文范围：只需要关注以下 3 个核心特点（无需考虑之前提到的其他特点）：1. 特点 1：续航时间长（单次充电可用 72 小时）；2. 特点 2：防水等级高（IP68 级防水）；3. 特点 3：重量轻（仅 100g）。文案要求：每个特点配 1 句宣传语，整体风格活泼，适合年轻人。”

这里限定 “只关注 3 个核心特点”，减少了模型需要记忆的信息数量，模型能更专注地围绕这 3 个特点写文案，避免因信息过多导致的记忆遗漏。

3.4.2 适用场景

适用于上下文信息较多、存在冗余信息的场景（如基于多轮对话写总结、基于多个产品特点写文案）。比如多轮对话后，用户需要模型写总结，就可以限定 “只总结最近 3 轮对话中提到的待办事项”，避免模型回忆所有对话内容，减轻记忆负担。

4 上下文强化的进阶策略

对于更复杂的任务（如长篇文档创作、多模块代码开发、复杂数据分析），基础技巧可能不够用，需要用到进阶策略。这些策略能进一步强化上下文，帮助模型应对长周期、高难度的任务。

4.1 策略一：“分段式提示”，将任务拆分为子任务

将复杂任务拆分为多个独立的子任务，每个子任务对应一个 “分段提示”，在每个分段提示中强化该子任务的上下文信息。模型会逐个完成子任务，每个子任务的上下文范围小，记忆负担轻，不容易出现衰退。

4.1.1 操作示例

复杂任务：“写一篇 1500 字的‘人工智能在教育领域的应用’报告，包含引言、3 个应用场景（个性化学习、智能批改、虚拟教师）、结论，风格正式专业，数据需参考 2024 年行业报告。”

分段式提示设计：

1. 第一段提示（子任务 1：写引言）：“子任务 1：写报告的引言部分（300 字左右）。上下文强化：1. 报告主题：人工智能在教育领域的应用；2. 引言要求：需说明人工智能对教育行业的影响（如提升教学效率），引用 2024 年行业报告中的核心数据（如‘2024 年人工智能教育市场规模达 500 亿元’）；3. 风格：正式专业，避免口语化。”

1. 第二段提示（子任务 2：写第一个应用场景）：“子任务 2：写‘个性化学习’应用场景（400 字左右）。上下文强化：1. 关联子任务 1：引言中提到‘人工智能提升教学效率’，本部分需具体说明个性化学习如何提升教学效率（如通过 AI 分析学生学习数据，定制学习计划）；2. 数据要求：需引用 2024 年行业报告中关于个性化学习的覆盖率数据（如 “2024 年中小学个性化学习 AI 工具覆盖率达 60%”）；3. 结构要求：先定义个性化学习，再讲应用案例，最后说效果。”
2. 第三段提示（子任务 3：写第二、三个应用场景）：“子任务 3：写‘智能批改’和‘虚拟教师’两个应用场景（共 600 字，每个场景 300 字左右）。上下文强化：1. 关联整体报告：需呼应引言中‘人工智能提升教育效率’的核心观点，每个场景都要说明对教学效率的提升作用；2. 数据要求：每个场景至少引用 1 个 2024 年行业报告数据（如智能批改场景可用‘AI 批改作业效率是人工的 5 倍’，虚拟教师场景可用‘2024 年偏远地区虚拟教师覆盖率达 35%’）；3. 风格要求：与子任务 1、2 保持一致，正式专业。”
3. 第四段提示（子任务 4：写结论）：“子任务 4：写报告的结论部分（200 字左右）。上下文强化：1. 关联前文：需总结子任务 2、3 中提到的 3 个应用场景的核心价值，呼应引言中的市场规模数据；2. 结论要求：既要肯定人工智能在教育领域的作用，也要提到当前存在的不足（如技术成本较高），避免片面；3. 字数控制：严格控制在 200 字左右，不超过 250 字。”

4. 通过这种分段式提示，模型每次只需处理一个子任务，且每个子任务的上下文信息都被明确强化，不会因为任务复杂、信息量大而出现记忆衰退，最终输出的报告结构清晰、逻辑连贯，符合所有要求。

   4.1.2 适用场景

   适用于长周期、多环节的复杂任务，如写长篇报告（5000 字以上）、开发多模块代码（包含 3 个以上模块）、策划大型活动（包含前期筹备、中期执行、后期复盘）等。比如开发多模块代码时，将 “数据读取模块”“数据处理模块”“数据可视化模块” 拆分为 3 个子任务，每个子任务的提示中强化 “模块功能”“与其他模块的接口要求”“代码规范”，模型能精准完成每个模块，且各模块之间兼容性强。

   4.2 策略二：“上下文回顾”，定期重复关键信息

   在任务推进过程中，定期插入 “上下文回顾” 内容，主动帮模型回忆之前的关键信息，避免早期信息被遗忘。比如在长对话中，每 3-5 轮对话后，用 1 轮对话回顾 “已确定的核心要求”“未完成的任务”；在长篇内容创作中，每写完一个章节，在下一个章节的提示中回顾 “上一章节的核心观点”“整体任务目标”。

   4.2.1 操作示例

   以 “写一篇关于‘新能源汽车发展趋势’的系列文章（共 5 篇，每篇 1000 字）” 为例，上下文回顾的设计如下：

5. 第一篇文章提示（无回顾，初始强化）：“任务：写系列文章第一篇《新能源汽车的市场现状》（1000 字）。上下文强化：1. 系列主题：新能源汽车发展趋势；2. 第一篇核心：分析 2024 年全球新能源汽车市场规模、主要品牌份额（如比亚迪、特斯拉）；3. 数据要求：所有数据来自 2024 年权威机构报告（如乘联会、IEA）；4. 风格：客观中立，以数据为主。”
6. 第二篇文章提示（回顾第一篇关键信息）：“任务：写系列文章第二篇《新能源汽车的技术突破》（1000 字）。上下文回顾：1. 系列主题：新能源汽车发展趋势（与第一篇一致）；2. 第一篇核心：2024 年全球新能源汽车市场规模达 1.2 亿辆，比亚迪、特斯拉份额分别为 25%、18%（需在第二篇中适当呼应，如技术突破对市场份额的影响）；3. 未变要求：数据仍需来自 2024 年权威机构报告，风格客观中立。上下文强化（第二篇核心）：1. 核心内容：分析 2024 年新能源汽车在电池技术（如固态电池）、自动驾驶技术上的突破；2. 案例要求：每个技术突破配 1 个具体品牌案例（如某品牌的固态电池车型）。”
7. 第三篇文章提示（回顾前两篇关键信息）：“任务：写系列文章第三篇《新能源汽车的政策环境》（1000 字）。上下文回顾：1. 系列主题：新能源汽车发展趋势；2. 前两篇核心：市场规模 1.2 亿辆（比亚迪、特斯拉份额领先）、固态电池与自动驾驶技术突破；3. 固定要求：数据来自 2024 年权威报告，风格客观中立。上下文强化（第三篇核心）：1. 核心内容：分析中、美、欧三地 2024 年新能源汽车政策（如补贴、充电基础设施建设规划）；2. 关联要求：需说明政策如何推动前两篇提到的市场增长和技术落地（如补贴政策促进固态电池车型普及）。”

8. 通过每篇文章前的上下文回顾，模型能始终记住系列文章的核心主题、固定要求，以及前序文章的关键信息，避免出现 “第二篇忘记系列主题”“第三篇不呼应第一篇数据” 的记忆衰退问题，确保整个系列文章的连贯性和一致性。

   4.2.2 适用场景

   适用于多轮对话、系列内容创作、长期项目推进等场景。比如多轮对话处理客户需求时，每 3 轮对话后回顾 “客户已确认的需求点（如产品型号、交货时间）”“客户未明确的疑问（如售后保障）”，模型能始终围绕客户需求展开，不会偏离；长期项目推进（如持续 1 个月的数据分析项目）时，每周的提示中回顾 “项目目标（如分析用户留存率下降原因）”“已完成的分析步骤（如数据清洗、初步归因）”，模型能有序推进项目，不会忘记前期工作成果。

   4.3 策略三：“角色与规则预设”，强化模型的身份约束

   在提示词开头，为模型预设明确的 “角色” 和 “工作规则”，让模型以固定角色和规则处理任务，减少因角色模糊导致的记忆偏差。比如让模型扮演 “资深数据分析师”“专业文案策划”，并明确该角色的工作规则（如 “数据分析师需优先使用 Excel 函数处理数据，每个分析步骤需附带公式说明”“文案策划需确保每句文案符合‘用户痛点 + 产品卖点’结构”）。

   4.3.1 操作示例

   以 “让模型扮演‘电商运营专员’，优化某款洗发水的商品详情页文案” 为例，角色与规则预设的设计如下：

   “【角色预设】你是一名有 5 年经验的电商运营专员，擅长优化淘宝、京东平台的商品详情页文案，熟悉消费者购物心理（如关注成分安全、使用效果）。【工作规则】1. 文案需分模块撰写，包含‘核心卖点’‘成分解析’‘使用方法’‘用户评价’4 个模块，每个模块不超过 300 字；2. 每个核心卖点需对应 1 个用户痛点（如‘卖点：去屑持久→痛点：头屑反复出现’）；3. 成分解析需标注成分的具体作用（如‘吡硫翁锌：有效抑制马拉色菌，减少头屑产生’），避免模糊表述；4. 全程需使用‘你’的口吻，拉近与消费者的距离，避免第三人称。【任务目标】优化某款去屑洗发水的商品详情页文案，目标受众是 25-35 岁有头屑困扰的女性。【关键信息】1. 产品核心卖点：去屑持久（72 小时）、温和无硅油、花果香味（留香 24 小时）；2. 核心成分：吡硫翁锌、椰油酰胺丙基甜菜碱；3. 用户评价：选取 2 条正面评价（‘用了 3 天没头屑’‘香味很好闻，洗完头发很顺’）。”

   通过这种角色与规则预设，模型会始终以 “电商运营专员” 的身份，按照 4 条工作规则处理任务，不会出现 “忘记分模块撰写”“卖点不对应痛点” 的记忆衰退问题，最终输出的文案符合电商平台的运营需求，转化率更高。

   4.3.2 适用场景

   适用于需要特定专业知识或固定工作流程的任务，如撰写专业领域文案（医疗、法律）、处理专业数据（财务、科研）、模拟特定岗位工作（客服、教师）等。比如让模型扮演 “财务会计” 处理报销数据，预设角色规则 “需按照企业会计准则审核报销凭证，不符合规定的凭证需标注原因（如‘餐饮发票无消费明细，不符合报销要求’），最终输出报销明细表（包含‘凭证编号、金额、审核结果、备注’）”，模型能严格按财务规则处理数据，不会出现规则遗忘。

   4.4 策略四：“输出格式固定”，用模板减少记忆偏差

   为模型的输出结果预设固定格式（如表格、列表、特定段落结构），并在提示词中明确格式要求，让模型按固定格式输出，减少因格式记忆模糊导致的错误。固定格式不仅能帮助模型记忆输出要求，还能让输出结果更规范，方便用户后续使用。

   4.4.1 操作示例

   以 “让模型整理某场会议的待办事项” 为例，输出格式固定的设计如下：

   “任务目标：整理 2024 年 9 月 20 日产品会议的待办事项。【输出格式固定要求】1. 整体用表格呈现，表格包含 4 列，列名分别为‘待办事项’‘责任人’‘截止时间’‘关联会议议题’；2. 每个待办事项需写清具体内容，避免模糊表述（如‘优化产品功能’需改为‘优化 APP 首页推荐算法’）；3. 截止时间需精确到‘月 / 日’（如‘9/30’），不接受‘下周’‘月底’等模糊时间；4. 关联会议议题需对应会议中讨论的具体议题（如‘产品迭代规划’‘用户反馈处理’）。【关键信息（会议待办事项来源）】1. 议题 1（产品迭代规划）：需优化 APP 首页推荐算法，由技术部张三负责，10 月 10 日前完成；2. 议题 2（用户反馈处理）：需整理 9 月用户投诉数据，形成报告，由运营部李四负责，9 月 25 日前完成；3. 议题 3（市场推广）：需制定 10 月国庆促销方案，由市场部王五负责，9 月 28 日前完成。”

   模型会严格按照预设的表格格式整理待办事项，不会出现 “遗漏责任人”“截止时间模糊” 的问题，输出结果如下（表格形式）：

   待办事项	责任人	截止时间	关联会议议题
   优化 APP 首页推荐算法	张三	10/10	产品迭代规划
   整理 9 月用户投诉数据，形成报告	李四	9/25	用户反馈处理
   制定 10 月国庆促销方案	王五	9/28	市场推广

   这种固定格式的输出，既避免了模型的记忆偏差，也让待办事项更清晰，便于后续跟踪执行。

   4.4.2 适用场景

   适用于需要规范输出格式的任务，如整理待办事项、统计数据、撰写报告大纲、生成代码注释等。比如统计数据时，预设 “表格格式（包含‘指标名称、2023 年数据、2024 年数据、同比增长率’4 列）”，模型能按格式输出统计结果，不会出现数据错位；撰写报告大纲时，预设 “一级标题用‘一、二、三’，二级标题用‘1.1、1.2’，三级标题用‘1.1.1、1.1.2’” 的格式，模型能生成结构规范的大纲，无需后续调整格式。

   5 上下文强化技巧的场景应用案例

   前面介绍了上下文强化的原则、基础技巧和进阶策略，接下来通过 “代码开发”“内容创作”“数据分析” 三个高频场景的具体案例，展示如何综合运用这些方法解决记忆衰退问题，让大家更直观地理解和应用。

   5.1 场景一：代码开发（多模块 Python 数据处理项目）

   5.1.1 场景需求

   开发一个多模块 Python 数据处理项目，包含 “数据读取模块”“数据清洗模块”“数据统计模块”“数据可视化模块” 4 个模块，要求：1. 兼容 Python 3.8 版本；2. 数据读取模块支持 CSV 和 Excel 格式；3. 数据清洗模块需处理缺失值（用均值填充数值型字段，用众数填充字符型字段）和异常值（用 3σ 原则剔除）；4. 数据统计模块需计算各数值型字段的均值、中位数、标准差；5. 数据可视化模块需生成柱状图（展示各品类销售额）和折线图（展示月度销售额趋势）；6. 所有模块需包含详细注释，函数命名符合 PEP8 规范。

   5.1.2 记忆衰退风险

   若直接用模糊提示词 “帮我开发这个多模块数据处理项目”，模型会因模块多、要求多出现记忆衰退，比如忘记 “兼容 Python 3.8”“缺失值处理规则”“可视化图表类型”，导致代码无法运行或不符合需求。

   5.1.3 上下文强化方案（综合运用分段式提示 + 角色预设 + 格式固定）

9. 角色与规则预设（开头强化）：“【角色预设】你是一名资深 Python 开发工程师，擅长数据处理项目开发，熟悉 Python 3.8 语法和 PEP8 规范。【工作规则】1. 所有代码需兼容 Python 3.8，避免使用 3.8 以上版本的新语法；2. 每个模块单独写一个函数，函数命名用‘snake_case’格式（如‘read_data’）；3. 每个函数需包含 docstring 注释，说明功能、参数、返回值；4. 关键代码步骤需加单行注释，解释逻辑。”
10. 分段式提示（分模块开发）：
11. • 子任务 1（数据读取模块）：“【子任务 1】开发数据读取模块（函数名：read_data）。上下文强化：1. 功能：读取 CSV 或 Excel 格式的文件；2. 参数：file_path（文件路径，字符串）、file_type（文件类型，字符串，仅支持‘csv’或‘excel’）；3. 返回值：读取后的数据（pandas.DataFrame）；4. 异常处理：需捕获‘文件不存在’‘文件类型错误’两种异常，分别返回对应提示信息。【输出要求】仅输出函数代码，无需额外解释。”
12. • 子任务 2（数据清洗模块）：“【子任务 2】开发数据清洗模块（函数名：clean_data）。上下文回顾：1. 项目整体要求：兼容 Python 3.8，函数命名 snake_case，含 docstring 和单行注释；2. 子任务 1 关联：该函数的输入是子任务 1 返回的 DataFrame。上下文强化：1. 功能：处理缺失值和异常值；2. 缺失值处理规则：数值型字段用均值填充，字符型字段用众数填充；3. 异常值处理规则：对数值型字段，用 3σ 原则剔除异常值（均值 ±3 * 标准差范围外的数据视为异常）；4. 参数：data（输入 DataFrame）；5. 返回值：清洗后的 DataFrame。【输出要求】仅输出函数代码，无需额外解释。”
13. • 子任务 3（数据统计模块）：“【子任务 3】开发数据统计模块（函数名：calculate_stats）。上下文回顾：1. 项目要求：兼容 Python 3.8，函数含 docstring 和注释；2. 子任务关联：输入是子任务 2 清洗后的 DataFrame。上下文强化：1. 功能：计算各数值型字段的统计指标；2. 统计指标：均值（mean）、中位数（median）、标准差（std）；3. 参数：data（清洗后的 DataFrame）；4. 返回值：统计结果（DataFrame，行是字段名，列是统计指标）。【输出要求】仅输出函数代码，无需额外解释。”
14. • 子任务 4（数据可视化模块）：“【子任务 4】开发数据可视化模块（函数名：plot_charts）。上下文回顾：1. 项目要求：兼容 Python 3.8，函数含 docstring 和注释；2. 子任务关联：输入是子任务 2 清洗后的 DataFrame。上下文强化：1. 功能：生成两种图表；2. 图表 1：柱状图，展示‘品类’字段对应的‘销售额’均值，x 轴是品类，y 轴是销售额均值，标题‘各品类销售额均值’；3. 图表 2：折线图，展示‘月份’字段对应的‘销售额’总和，x 轴是月份，y 轴是销售额总和，标题‘月度销售额趋势’；4. 参数：data（清洗后的 DataFrame）、save_path（图表保存路径，字符串）；5. 功能要求：生成的图表需保存到 save_path 指定路径，支持 PNG 格式；6. 图表要求：添加坐标轴标签（x 轴标签、y 轴标签），标题字体大小 14，坐标轴标签字体大小 12，确保图表清晰易读。【输出要求】仅输出函数代码，无需额外解释。”
    • 最终整合提示（确保模块兼容性）：“【子任务 5】整合 4 个模块，写一段调用代码。上下文回顾：1. 4 个模块函数名分别为 read_data、clean_data、calculate_stats、plot_charts；2. 各模块参数与返回值：read_data 返回 DataFrame，clean_data 输入输出均为 DataFrame，calculate_stats 输入 DataFrame、输出统计结果 DataFrame，plot_charts 输入 DataFrame 和保存路径。上下文强化：1. 调用流程：先调用 read_data 读取 Excel 文件（文件路径示例：'data/sales.xlsx'），再调用 clean_data 清洗数据，接着调用 calculate_stats 统计数据并打印结果，最后调用 plot_charts 生成图表（保存路径示例：'charts/sales_analysis.png'）；2. 异常处理：需包含 try-except 块，捕获调用过程中可能出现的异常（如文件不存在、数据字段缺失），并打印异常信息；3. 版本兼容：确保调用代码兼容 Python 3.8，不使用新语法。【输出要求】输出完整调用代码，包含注释。”

    • 5.1.4 应用效果

      通过 “角色预设明确代码规范”“分段式提示拆分模块开发”“上下文回顾确保模块关联”，模型输出的 4 个模块代码均符合 Python 3.8 要求，函数命名规范、注释完整，且各模块之间兼容性强。例如数据可视化模块代码会包含 “plt.savefig (save_path, format='png')” 确保保存格式正确，调用代码会按 “读取 - 清洗 - 统计 - 可视化” 流程编写，无记忆遗漏问题，代码可直接运行。

      5.2 场景二：内容创作（系列短视频脚本）

      5.2.1 场景需求

      创作 “3 分钟家常菜教学” 系列短视频脚本（共 5 期），每期脚本要求：1. 主题围绕 “简单易做的家常菜”（如番茄炒蛋、可乐鸡翅、青椒肉丝）；2. 结构包含 “食材准备（30 秒）、步骤教学（2 分钟）、小贴士（30 秒）”；3. 语言风格口语化，符合短视频平台用户习惯（如用 “家人们”“第一步先这样”）；4. 每期需加入 1 个 “厨房小技巧”（如 “番茄炒蛋加少许白糖更提鲜”）；5. 食材准备部分需明确 “食材名称 + 用量”（如 “番茄 2 个、鸡蛋 3 个”），步骤教学需标注 “关键动作”（如 “鸡蛋炒熟后盛出备用”）。

      5.2.2 记忆衰退风险

      若直接要求 “写 5 期家常菜短视频脚本”，模型可能出现 “忘记每期结构比例”“食材用量未标注”“遗漏厨房小技巧” 等问题，导致脚本不符合拍摄需求。

      5.2.3 上下文强化方案（综合运用上下文回顾 + 输出格式固定 + 锚点设计）

    • 初始强化与格式固定：“【系列脚本基础要求】1. 时长：3 分钟 / 期，结构比例：食材准备 30 秒、步骤教学 2 分钟、小贴士 30 秒；2. 语言风格：口语化，用‘家人们’‘咱们’开头，避免书面语；3. 输出格式：每期脚本分‘食材准备’‘步骤教学’‘小贴士’三部分，每部分标注时长，关键信息（食材用量、关键动作、小技巧）用加粗标注。”
    • 分期提示与上下文回顾：
    • • 第 1 期脚本（番茄炒蛋）：“【第 1 期脚本：番茄炒蛋】上下文强化：1. 主题：番茄炒蛋（简单易做家常菜）；2. 食材准备：番茄 2 个（中等大小）、鸡蛋 3 个、葱花少许、盐 1 小勺、白糖半勺；3. 厨房小技巧：炒鸡蛋时加 1 勺清水，鸡蛋更蓬松；4. 步骤教学关键动作：①鸡蛋打散加清水搅匀；②番茄切块去籽；③鸡蛋炒熟盛出备用；④番茄炒出汤汁后加鸡蛋翻炒。【输出要求】按‘食材准备（30 秒）- 步骤教学（2 分钟）- 小贴士（30 秒）’格式写脚本，标注时长与加粗关键信息。”
    • • 第 2 期脚本（可乐鸡翅）：“【第 2 期脚本：可乐鸡翅】上下文回顾：1. 系列基础要求：3 分钟时长（30 秒食材 + 2 分钟步骤 + 30 秒贴士），口语化风格，输出分三部分并加粗关键信息；2. 第 1 期关联：延续‘家常菜易做’主题，厨房小技巧需与‘肉类烹饪’相关。上下文强化：1. 食材准备：鸡翅 8 个、可乐 1 罐（330ml）、姜片 3 片、生抽 2 勺、料酒 1 勺；2. 厨房小技巧：鸡翅焯水时加姜片和料酒，去除腥味；3. 步骤教学关键动作：①鸡翅焯水后用厨房纸吸干水分；②煎鸡翅至两面金黄；③加可乐没过鸡翅，大火煮开后转小火炖 15 分钟。【输出要求】按固定格式写脚本，确保与第 1 期风格一致。”
    • • 第 3-5 期脚本：每期提示均先回顾 “系列基础要求” 和 “前序期关键信息”（如第 3 期回顾 “第 2 期肉类焯水技巧”），再强化当期食材、小技巧与关键动作，确保系列脚本连贯性。

    • 5.2.4 应用效果

      模型输出的 5 期脚本均符合 3 分钟时长比例，食材准备部分明确标注用量（如 “鸡翅 8 个、可乐 330ml”），步骤教学加粗关键动作（如 “煎至两面金黄”），每期均包含专属厨房小技巧，且语言风格统一（如开头用 “家人们，今天教大家做可乐鸡翅”），无记忆衰退导致的信息遗漏，可直接用于短视频拍摄。

      5.3 场景三：数据分析（用户留存率分析报告）

      5.3.1 场景需求

      制作 “某 APP 2024 年 Q3 用户留存率分析报告”，要求：1. 数据范围：2024 年 7-9 月新注册用户；2. 分析维度：按 “用户年龄段（18-25 岁、26-35 岁、36 岁以上）”“注册渠道（应用商店、社交媒体、好友邀请）” 拆分留存率；3. 核心指标：次日留存、7 日留存、30 日留存；4. 报告结构：包含 “数据概况（1 页）、分维度分析（3 页）、问题总结（1 页）、优化建议（1 页）”；5. 输出形式：文字描述 + 表格（展示各维度留存率数值）+ 结论（每个维度下的关键发现，如 “18-25 岁用户 30 日留存率最高，达 28%”）。

      5.3.2 记忆衰退风险

      若直接要求 “写用户留存率分析报告”，模型可能忘记 “按年龄段和渠道拆分维度”“包含 3 类核心留存指标”“输出表格 + 结论”，导致报告缺乏关键分析维度，无法支撑决策。

      5.3.3 上下文强化方案（综合运用关键信息前置 + 结构化呈现 + 分点强化）

    • 关键信息前置与结构化：“【报告核心要求（前置强化）】1. 数据范围：2024 年 Q3（7-9 月）新注册用户；2. 分析维度：①年龄段（18-25 岁、26-35 岁、36 岁以上）；②注册渠道（应用商店、社交媒体、好友邀请）；3. 核心指标：次日留存、7 日留存、30 日留存；4. 报告结构：数据概况→分维度分析→问题总结→优化建议；5. 输出形式：每个分析维度需包含‘表格（数值）+ 文字结论（关键发现）’。”
    • 分部分提示与强化：
    • • 数据概况部分：“【报告部分 1：数据概况（1 页）】上下文强化：1. 核心内容：①Q3 新注册用户总数（假设 50 万人）；②各月注册用户分布（7 月 15 万、8 月 20 万、9 月 15 万）；③整体留存率（次日留存 45%、7 日留存 32%、30 日留存 20%）；2. 输出要求：用文字描述数据，搭配 1 个‘整体留存率趋势表’（列：指标、7 月、8 月、9 月），结论部分说明‘整体留存率 8 月最高，9 月略有下降’。”
    • • 分维度分析部分：“【报告部分 2：分维度分析（3 页）】上下文回顾：1. 核心要求：分析维度为年龄段 + 注册渠道，核心指标为次日 / 7 日 / 30 日留存，输出表格 + 结论；2. 数据概况关联：基于 Q3 50 万新用户数据拆分。上下文强化（年龄段维度）：1. 表格要求：列：年龄段、次日留存、7 日留存、30 日留存；数值：18-25 岁（55%/40%/28%）、26-35 岁（42%/30%/18%）、36 岁以上（30%/22%/12%）；2. 结论要求：指出‘18-25 岁用户留存率最高，36 岁以上最低，需针对 36 岁以上用户优化产品功能’。上下文强化（注册渠道维度）：1. 表格要求：列：注册渠道、次日留存、7 日留存、30 日留存；数值：应用商店（48%/35%/22%）、社交媒体（50%/38%/25%）、好友邀请（40%/28%/15%）；2. 结论要求：指出‘社交媒体渠道用户留存率最高，好友邀请最低，建议优化好友邀请激励机制’。【输出要求】分‘年龄段分析’‘注册渠道分析’两小节，每节含表格 + 结论。”

    • 5.3.4 应用效果

      模型输出的报告严格按 “数据概况 - 分维度分析 - 问题总结 - 优化建议” 结构撰写，每个分析维度均包含表格（如年龄段留存率表格）和明确结论，核心指标（次日 / 7 日 / 30 日留存）无遗漏，且结论与数据紧密结合（如 “社交媒体渠道留存高，建议加大该渠道投放”），可直接用于业务决策。

      6 上下文强化的实用工具推荐

      在实际应用中，借助工具能进一步提升上下文强化的效率，减少手动设计提示词的时间。以下推荐 3 类工具，分别适用于提示词生成、格式规范、上下文管理。

      6.1 工具一：PromptFoo（提示词测试与优化工具）

      6.1.1 工具功能

      PromptFoo 是一款专注于提示词测试和优化的工具，支持针对 “记忆衰退” 场景生成优化后的上下文强化提示词，还能对比不同提示词的输出效果，帮助用户找到最优方案。

      6.1.2 适用场景

      适用于需要反复优化提示词的场景，如复杂代码开发、专业报告撰写。比如用户需要生成 “多模块代码开发” 的提示词，工具可自动加入 “角色预设”“分段式提示” 等元素，还能测试不同提示词下模型是否会遗漏 “版本兼容” 要求。

      6.1.3 使用方式

    • 登录 PromptFoo 官网（promptfoo.dev），选择 “提示词生成” 功能，输入场景需求（如 “多模块 Python 数据处理代码，兼容 Python 3.8，含 4 个模块”）；
    • 工具自动生成包含 “角色预设、分段式提示、上下文回顾” 的强化提示词，用户可根据需求调整细节（如修改模块名称）；
    • 选择 “测试效果” 功能，工具会模拟模型输出，对比不同提示词下是否存在记忆遗漏（如是否忘记异常处理），输出最优提示词。

    • 6.2 工具二：Markdown Table Generator（格式规范工具）

      6.2.1 工具功能

      Markdown Table Generator 是一款在线表格生成工具，能快速生成规范的 Markdown 表格，帮助用户在提示词中设计 “固定输出格式”（如待办事项表格、数据统计表格），避免手动编写表格格式的繁琐。

      6.2.2 适用场景

      适用于需要 “固定输出格式” 的场景，如整理会议纪要、统计数据分析结果。比如用户需要让模型按表格输出待办事项，可先用工具生成表格模板（含 “待办事项、责任人、截止时间” 列），再将模板复制到提示词中。

      6.2.3 使用方式

    • 打开工具网页（markdown-table-generator.com），设置表格列数和列名（如列名：待办事项、责任人、截止时间、关联议题）；
    • 输入表格示例数据（如 “优化 APP 推荐算法、张三、10/10、产品迭代”），工具自动生成 Markdown 表格代码；
    • 将生成的表格代码复制到提示词中，添加 “输出需按此表格格式填写” 的要求，即可让模型按规范格式输出。

    • 6.3 工具三：Notion AI（上下文管理工具）

      6.3.1 工具功能

      Notion AI 是一款集成了 AI 功能的笔记工具，支持将 “上下文强化的关键信息”（如角色规则、任务目标、分段计划）整理成结构化笔记，还能在后续任务推进中自动插入 “上下文回顾” 内容，帮助用户管理长周期任务的上下文。

      6.3.2 适用场景

      适用于系列内容创作、长期项目推进（如持续 1 个月的数据分析项目）。比如创作 5 期短视频脚本，可在 Notion 中整理 “系列基础要求、每期主题、前序脚本关键信息”，后续写第 3 期脚本时，工具自动提示 “需延续口语化风格，加入肉类烹饪小技巧”。

      6.3.3 使用方式

    • 在 Notion 中创建 “短视频脚本项目” 页面，用 “标题 + 列表” 整理上下文关键信息：①系列基础要求（3 分钟时长、3 部分结构）；②每期主题（第 1 期番茄炒蛋、第 2 期可乐鸡翅）；③前序关键信息（第 2 期小技巧：鸡翅焯水去腥味）；
    • 撰写第 3 期脚本提示词时，调用 Notion AI 的 “插入上下文” 功能，工具自动将 “系列要求” 和 “前序关键信息” 插入提示词中，形成完整的上下文强化内容；
    • 完成每期脚本后，在页面中补充 “当期关键信息”（如第 3 期小技巧：肉丝腌制加淀粉更嫩），为后续脚本提供回顾依据。

    • 7 实际应用中的注意事项

      在使用上下文强化技巧时，还需注意以下 3 点，避免因操作不当导致效果不佳，进一步提升模型输出质量。

      7.1 避免 “信息过载”，只强化关键信息

      上下文强化不是 “越多信息越好”，若在提示词中加入过多次要信息（如与任务无关的背景介绍），会占用模型的 “记忆空间”，反而导致关键信息被遗忘。比如写 Python 代码时，只需强化 “版本兼容、模块功能、异常处理” 等关键信息，无需补充 “Python 的发展历史” 这类无关内容。

      操作建议：每次设计提示词前，先列出 “核心关键信息”（如任务目标、约束条件），次要信息仅在关键信息明确后补充，且数量不超过关键信息的 1/3。

      7.2 根据模型能力调整强化程度

      不同大模型的记忆能力不同（如 GPT-4 的记忆能力强于 GPT-3.5），需根据模型能力调整上下文强化的程度。对于记忆能力较弱的模型（如部分开源小模型），需增加 “重复次数”“结构化呈现” 的强度（如同一关键信息重复 3 次，用表格分点列出）；对于记忆能力强的模型，可适当减少强化步骤（如重复次数减少到 2 次），避免提示词过于冗长。

      操作建议：首次使用某模型时，先进行 “小测试”（如让模型完成简单的分步骤任务），观察模型的记忆表现，再决定后续提示词的强化程度。

      7.3 及时 “修正反馈”，弥补记忆遗漏

      即使使用了上下文强化技巧，模型仍可能因任务过于复杂出现少量记忆遗漏。此时需及时给出 “修正反馈”，在反馈中明确指出遗漏的关键信息，并强化该信息。比如模型写代码时忘记 “异常处理”，反馈提示词可写：“之前要求代码需包含‘文件不存在’异常处理，但当前代码未包含。请补充异常处理模块，且确保仍兼容 Python 3.8 版本，其他要求不变。”

      操作建议：每次收到模型输出后，先检查是否存在关键信息遗漏，若有遗漏，在反馈中先 “指出遗漏点”，再 “重新强化该信息”，避免重复所有要求，提升修正效率。