提示词技巧：如何让大模型 “忽略” 无关的历史对话

1. 前言

在使用大模型（如 ChatGPT、文心一言、通义千问等）的过程中，我们经常会遇到一个问题：之前的历史对话内容会干扰当前的需求。比如，你之前和大模型讨论过 “数据可视化代码编写”，现在想让它帮忙写一篇 “旅游攻略”，但大模型可能会在旅游攻略里莫名提到代码相关的内容，这就是无关历史对话带来的干扰。

这种干扰会导致大模型生成的内容偏离我们的实际需求，需要反复修改，浪费时间和精力。所以，掌握让大模型 “忽略” 无关历史对话的提示词技巧，能让我们更高效地使用大模型，得到更符合预期的结果。本文就来详细讲解这些实用技巧，帮助大家解决历史对话干扰的问题。

2. 先搞懂：为什么大模型会受历史对话干扰？

在学习技巧之前，我们先简单了解一下大模型受历史对话干扰的原因。只有知道了原因，才能更好地理解后续技巧的原理，使用起来也更得心应手。

2.1 大模型的 “上下文记忆” 机制

大模型在和用户交互时，会把之前的对话内容（包括用户的提问和大模型的回答）当作 “上下文” 保存起来。它会基于这些上下文来理解用户当前的需求，确保对话的连贯性。比如，你先问 “北京有哪些好玩的景点”，接着问 “它们的门票价格大概是多少”，大模型会通过上下文知道 “它们” 指的是北京的景点，从而准确回答门票价格。

但这种 “上下文记忆” 机制也有缺点：如果之前的对话内容和当前需求无关，这些无关的上下文就会成为 “干扰项”，让大模型误解当前需求。

2.2 无关历史对话的 “残留影响”

当历史对话中的内容和当前需求差异较大时，大模型可能无法完全区分 “相关信息” 和 “无关信息”。比如，你之前花了很多轮对话和大模型讨论 “Python 函数的编写技巧”，现在突然让它写 “生日祝福短信”，大模型的 “上下文记忆” 里还残留着 “Python 函数” 的相关信息，就可能在生日祝福短信里出现 “愿你的快乐像函数一样顺畅” 这种奇怪的表述，这就是无关历史对话的 “残留影响”。

2.3 大模型的 “联想过度” 特性

大模型本身具有较强的联想能力，它会尝试在不同内容之间寻找关联。但在很多情况下，我们当前的需求和历史对话没有任何关联，大模型的这种 “联想过度” 就会导致生成的内容偏离主题。比如，你之前让大模型分析过 “某部电影的剧情”，现在让它写 “一份产品推广方案”，大模型可能会联想到电影的推广方式，进而在产品推广方案里加入电影相关的推广思路，而这并不是你需要的。

3. 基础技巧：直接 “告知” 大模型忽略历史

这是最简单、最直接的技巧，就是在当前的提示词里明确告诉大模型，不需要考虑之前的历史对话，只专注于当前需求。这种方法适用于大多数场景，尤其是历史对话和当前需求差异较大的时候。

3.1 核心提示词模板

直接告知的核心就是在提示词开头加上类似 “忽略之前所有的对话内容”“不考虑历史对话” 这样的表述，再跟上具体需求。常用的模板有以下几种：

• 模板 1：“忽略之前所有的对话内容，现在请你帮我 [当前具体需求]。”

• 模板 2：“不考虑我们之前讨论过的内容，专注于当前需求：[当前具体需求]。”

• 模板 3：“请忘记之前的对话信息，现在需要你完成的任务是：[当前具体需求]。”

3.2 场景示例：从 “代码讨论” 切换到 “旅游攻略”

3.2.1 历史对话背景

用户之前的对话内容：

• 用户：“帮我讲解一下 Python 中 for 循环的使用方法，最好举个例子。”

• 大模型：“Python 中的 for 循环可以用于遍历序列（如列表、字符串），示例代码如下：...”（此处省略大模型关于 for 循环的详细讲解和代码示例）

• 用户：“那如果我想遍历字典里的键和值，该怎么写 for 循环？”

• 大模型：“可以使用 items () 方法，示例代码：...”（此处省略相关讲解）

3.2.2 当前需求

用户现在想让大模型帮忙写一份 “北京 3 日游攻略”，但担心之前关于 Python 代码的讨论会干扰攻略内容。

3.2.3 正确提示词

“忽略之前所有的对话内容，现在请你帮我写一份北京 3 日游攻略，要求包含每天的行程安排、必去景点和美食推荐，景点推荐里要说明开放时间和门票参考价格，美食推荐要注明具体店铺位置或大致区域。”

3.2.4 大模型生成结果（示例）

“# 北京 3 日游攻略

第一天：经典景点打卡

1. 天安门广场 + 故宫博物院

• 开放时间：天安门广场（5:00-22:00，免费）；故宫博物院（8:30-17:00，16:00 停止入园，周一闭馆，门票 60 元 / 人，旺季 80 元 / 人）

• 行程安排：早上 7 点前到天安门广场看升旗仪式（需提前查好升旗时间），之后参观故宫博物院（建议走中轴线，从午门进，神武门出）

• 美食推荐：中午可去王府井小吃街（位于东城区王府井大街），推荐尝试北京烤鸭（全聚德王府井店）、驴打滚、豌豆黄

1. 景山公园

• 开放时间：6:30-21:00（夏季），6:30-20:00（冬季），门票 2 元 / 人

• 行程安排：从故宫神武门出来后，步行到景山公园，登万春亭俯瞰故宫全景

第二天：长城 + 皇家园林

1. 八达岭长城

• 开放时间：7:30-17:30（旺季），7:30-17:00（淡季），门票 40 元 / 人（旺季），35 元 / 人（淡季）

• 行程安排：早上 8 点从市区出发（可乘坐地铁到积水潭站，再转乘 877 路公交直达），游玩 3-4 小时，建议自带干粮和水

• 注意事项：穿舒适的运动鞋，做好防晒

1. 颐和园

• 开放时间：6:30-18:00（旺季），7:00-17:00（淡季），门票 30 元 / 人（旺季，不含园中园），20 元 / 人（淡季）

• 行程安排：下午从长城返回市区后，前往颐和园，重点游玩长廊、佛香阁、昆明湖

第三天：文化 + 现代地标

1. 南锣鼓巷 + 烟袋斜街

• 开放时间：全天开放（店铺一般 10:00-22:00），免费

• 行程安排：早上逛南锣鼓巷，感受老北京胡同文化，之后步行到烟袋斜街，体验特色小店

• 美食推荐：南锣鼓巷里的‘文宇奶酪’（原味奶酪必点）、‘炸酱面大王’（地道北京炸酱面）

1. 鸟巢 + 水立方

• 开放时间：鸟巢（9:00-21:00，门票 50 元 / 人）；水立方（9:00-21:00，门票 30 元 / 人）

• 行程安排：下午前往奥林匹克公园，参观鸟巢和水立方，晚上可看夜景”

3.2.5 技巧效果

从上面的生成结果可以看到，大模型完全没有提到之前讨论的 Python 代码相关内容，专注于北京 3 日游攻略的需求，生成的内容符合预期，没有受到无关历史对话的干扰。

3.3 注意事项

• 表述要明确：在提示词里，“忽略之前所有对话内容” 这句话要放在开头，让大模型第一时间接收到这个指令，避免它先看到具体需求，再被历史对话干扰。

• 不要省略具体需求：“忽略历史对话” 只是前提，一定要把当前的具体需求说清楚，比如旅游攻略要包含哪些内容、字数要求等，否则大模型还是无法准确生成内容。

• 适用于简单切换场景：这种技巧适合从一个主题直接切换到另一个完全无关的主题，比如从 “代码” 切换到 “旅游”“美食”“文案” 等，不适用于需要部分参考历史对话，但又要排除部分无关内容的场景。

4. 进阶技巧 1：给大模型 “设定新身份”

如果直接告知的方式效果不够理想，或者你需要大模型以特定角色完成当前任务（比如 “旅游博主”“美食评论家”“产品经理”），可以用 “设定新身份” 的技巧。给大模型一个全新的身份，让它从这个新身份的角度出发处理当前需求，自然就会 “忽略” 之前历史对话中的角色和内容。

4.1 核心思路

大模型在不同身份下，关注的重点和知识范围会有所不同。比如，“旅游博主” 的身份会让大模型更聚焦于旅游相关的信息，“美食评论家” 则会更关注美食的口感、特色、店铺评价等。通过设定新身份，相当于给大模型一个 “全新的开始”，让它暂时 “忘记” 之前的对话，专注于新身份对应的任务。

4.2 核心提示词模板

设定新身份的提示词模板需要包含两个部分：一是 “新身份的描述”，二是 “基于新身份的具体需求”。常用模板如下：

• 模板 1：“现在请你扮演 [新身份，如：专业旅游博主]，忽略之前所有的对话内容。作为 [新身份]，请你 [当前具体需求，如：写一份上海 5 日游攻略，重点突出小众景点]。”

• 模板 2：“假设你是 [新身份，如：资深美食评论家]，不考虑我们之前讨论过的内容。请以 [新身份] 的视角，[当前具体需求，如：评价北京 3 家知名烤鸭店的优缺点，包括口感、价格、服务]。”

• 模板 3：“请切换到 [新身份，如：电商产品经理] 的角色，忘记之前的对话信息。作为 [新身份]，帮我 [当前具体需求，如：写一份夏季连衣裙的产品推广方案，包含目标人群、推广渠道、活动策略]。”

4.3 场景示例：从 “数学题解答” 切换到 “产品推广方案”

4.3.1 历史对话背景

用户之前的对话内容：

• 用户：“帮我解一下这道数学题：甲、乙两人从相距 100 千米的两地同时出发，相向而行，甲每小时走 6 千米，乙每小时走 4 千米，几小时后两人相遇？”

• 大模型：“这是一道相遇问题，相遇时间 = 总路程 ÷ 两人速度和，计算过程如下：100÷（6+4）=10 小时，所以 10 小时后两人相遇。”

• 用户：“如果甲中途休息了 1 小时，那相遇时间会变成多少？”

• 大模型：“这种情况需要先计算甲休息时乙走的路程，再计算剩余路程的相遇时间，具体步骤如下：...”（此处省略详细解答）

4.3.2 当前需求

用户现在需要大模型帮忙写一份 “夏季冰丝 T 恤的电商推广方案”，担心之前解数学题的对话会让大模型在推广方案里出现计算相关的冗余内容，所以决定用 “设定新身份” 的技巧。

4.3.3 正确提示词

“现在请你扮演电商平台的资深产品推广经理，忽略之前所有的对话内容。作为资深产品推广经理，帮我写一份夏季冰丝 T 恤的电商推广方案，要求包含以下内容：1. 目标人群定位（分年龄段、消费能力描述）；2. 3 个主要推广渠道（说明每个渠道的推广方式，如抖音短视频、淘宝直播等）；3. 2 个核心推广活动（如满减、买一送一，说明活动规则和时间）；4. 推广方案的预期效果（如销量目标、转化率目标）。”

4.3.4 大模型生成结果（示例）

“# 夏季冰丝 T 恤电商推广方案

一、目标人群定位

1. 核心人群：25-35 岁的都市白领

• 消费能力：中等及以上，月均服装消费 500-1500 元

• 需求特点：注重穿着舒适度和时尚感，日常通勤和周末休闲都需要，对‘冰丝’‘透气’‘凉爽’等关键词敏感

1. 次要人群 1：18-24 岁的大学生

• 消费能力：中等偏低，月均服装消费 200-800 元

• 需求特点：追求性价比，喜欢简约或有个性图案的款式，易受短视频、直播等推广方式影响

1. 次要人群 2：36-45 岁的职场人士

• 消费能力：较高，月均服装消费 800-2000 元

• 需求特点：偏爱简约、大气的款式，注重面料品质和品牌口碑，对价格敏感度较低

二、主要推广渠道及方式

1. 抖音短视频渠道

• 推广方式：制作 3 类短视频内容：① 冰丝 T 恤的面料测试（如透气性实验、吸汗性实验）；② 不同场景的穿搭展示（通勤、休闲、运动）；③ 用户真实评价合集。每条视频添加 #夏季冰丝 T 恤 #凉爽穿搭 #通勤必备 等话题标签，投放抖音信息流广告，定向推送给目标人群。

• 时间安排：推广周期内每天发布 2-3 条短视频，广告投放集中在每天 12:00-14:00（午休时间）和 19:00-22:00（下班后休闲时间）

1. 淘宝直播渠道

• 推广方式：邀请 2-3 名淘宝达人（粉丝量 10 万 - 50 万，风格偏日常、穿搭类）进行直播带货。直播中重点演示冰丝 T 恤的面料手感、上身效果，设置‘直播专属价’（比日常价低 10-20 元）、‘限时秒杀’（直播期间每小时 1 次，每次 10 件 9.9 元秒杀）等互动环节，引导观众下单。

• 时间安排：每周直播 3 次，每次 2 小时，分别在周三、周五晚上 19:00-21:00，周日下午 15:00-17:00

1. 微信朋友圈广告渠道

• 推广方式：制作图文广告，图片展示冰丝 T 恤的不同颜色和款式，文案突出‘夏季降温神器’‘透气不闷汗’‘百搭款’等卖点。广告定向设置为目标人群（按年龄、地域、消费习惯筛选），添加‘立即购买’按钮，直接跳转电商平台商品页面。

• 时间安排：推广周期内每天投放，投放时间为 8:00-9:00（上班前）、12:00-13:00（午休）、20:00-21:00（睡前）

三、核心推广活动

1. ‘满减叠加大促’活动

• 活动规则：① 店铺满减：满 199 减 20，满 299 减 50，满 399 减 80；② 跨店满减：可叠加平台跨店满 200 减 20 活动；③ 新客福利：首次下单用户额外赠送价值 19.9 元的纯棉袜子 1 双。

• 活动时间：为期 7 天，选择在 618 大促后 1 周（避免与大促高峰冲突，承接未下单用户需求）

1. ‘买一送一，闺蜜同行’活动

• 活动规则：用户购买任意 1 件冰丝 T 恤，可免费赠送 1 件同款（颜色、尺码可选，需在订单备注中说明），但需满足‘2 人拼团’条件（用户可邀请闺蜜一起拼团，或在店铺拼团专区参与他人拼团）。

• 活动时间：与满减活动错开，安排在 7 月中旬（夏季高温期，冰丝 T 恤需求旺盛时）

四、推广方案预期效果

1. 销量目标：推广周期内（1 个月），冰丝 T 恤总销量达到 5000 件以上

1. 转化率目标：商品详情页转化率达到 8% 以上（行业平均转化率约 5%）

1. 渠道效果：抖音渠道贡献 30% 销量，淘宝直播渠道贡献 40% 销量，微信朋友圈广告渠道贡献 20% 销量，其他渠道（如店铺自然流量）贡献 10% 销量”

4.3.5 技巧效果

从生成结果来看，大模型完全进入了 “电商资深产品推广经理” 的角色，生成的推广方案内容详细、逻辑清晰，没有任何数学题相关的内容，成功 “忽略” 了之前的历史对话，达到了预期效果。

4.4 注意事项

• 身份要具体：新身份不能太模糊，比如只说 “专家” 是不够的，要明确是 “旅游专家”“美食专家” 还是 “推广专家”，这样大模型才能明确自己需要聚焦的知识领域和工作场景，避免因身份模糊导致生成内容偏离需求。比如想让大模型写美食推荐，就明确设定为 “本地美食探店博主”，而不是笼统的 “美食专家”。
• 身份与需求匹配：新身份要和当前需求高度相关，不能设定和需求无关的身份。比如当前需求是写 “产品推广方案”，就不能设定 “数学老师” 的身份，否则大模型可能会用数学老师的思维去处理推广方案，导致内容逻辑混乱。
• 不要重复历史身份：如果之前的历史对话中已经给大模型设定过某个身份（比如之前设定过 “Python 讲师”），当前需求要切换到新主题时，新身份一定要和历史身份无关，这样才能更好地 “切断” 历史对话的影响。

• 5. 进阶技巧 2：限定当前任务的 “上下文范围”

  有时候，我们不需要完全忽略所有历史对话，而是希望大模型只参考历史对话中的部分相关内容，忽略其他无关内容。这种情况下，直接告知 “忽略所有历史” 或 “设定新身份” 就不太合适了，此时可以用 “限定上下文范围” 的技巧 —— 明确告诉大模型，当前任务只需要参考历史对话中的哪部分内容，其他内容不用考虑。

  5.1 核心思路

  大模型的 “上下文记忆” 会包含所有历史对话，但我们可以通过提示词 “筛选” 出对当前任务有用的部分，让大模型只基于这部分有用内容生成回复，自动忽略其他无关内容。这种技巧相当于给大模型划定了一个 “信息边界”，让它在边界内工作，避免被边界外的无关信息干扰。

  5.2 核心提示词模板

  限定上下文范围的提示词需要包含两个关键部分：一是 “需要参考的历史内容”（明确指出历史对话中的具体话题或信息），二是 “当前具体需求”。常用模板如下：

• 模板 1：“当前任务只需参考我们之前讨论过的 [历史中相关内容，如：‘北京景点门票价格’部分]，忽略其他所有历史对话内容。基于 [参考内容]，请你帮我 [当前具体需求，如：‘整理一份北京必去景点的门票价格清单，按价格从低到高排序’]。”
• 模板 2：“不考虑历史对话中 [历史中无关内容，如：‘Python 代码编写’‘数学题解答’] 的部分，只基于我们之前聊到的 [历史中相关内容，如：‘上海小众美食店铺’]，完成当前任务：[当前具体需求，如：‘推荐 3 家上海小众美食店铺，说明每家的特色菜品和人均消费’]。”
• 模板 3：“当前任务的参考范围仅限历史对话中关于 [历史中相关内容，如：‘夏季连衣裙面料选择’] 的讨论，其他历史内容均无需考虑。请基于这个范围，帮我 [当前具体需求，如：‘写一篇夏季连衣裙面料选择指南，重点说明不同面料的优缺点’]。”

• 5.3 场景示例：从 “混合话题” 中提取有用信息

  5.3.1 历史对话背景

  用户之前的对话内容比较杂乱，包含多个话题：

• 话题 1（相关）：用户问 “上海有哪些小众的咖啡馆？”，大模型推荐了 5 家咖啡馆，包括名称、地址、特色饮品和人均消费。
• 话题 2（无关）：用户接着问 “怎么用 Python 爬取咖啡馆的点评数据？”，大模型讲解了爬取步骤和代码示例。
• 话题 3（无关）：用户又问 “爬取的数据怎么用 Excel 做统计图表？”，大模型说明了 Excel 数据录入和图表制作方法。

• 5.3.2 当前需求

  用户现在想让大模型基于之前推荐的咖啡馆信息，整理一份 “上海小众咖啡馆打卡清单”，但不想让之前讨论的 “Python 爬取”“Excel 统计” 等无关内容干扰清单的整理。

  5.3.3 正确提示词

  “当前任务只需参考我们之前讨论过的‘上海小众咖啡馆推荐’部分（即你之前推荐的 5 家咖啡馆名称、地址、特色饮品和人均消费），忽略其他所有历史对话内容（包括 Python 爬取数据、Excel 统计图表相关内容）。基于这个参考范围，请你帮我整理一份‘上海小众咖啡馆打卡清单’，要求：1. 每家咖啡馆单独列出，包含名称、地址、特色饮品、人均消费；2. 按人均消费从低到高排序；3. 给每家咖啡馆加一句简短的打卡建议（如‘适合拍照’‘适合办公’）。”

  5.3.4 大模型生成结果（示例）

  “# 上海小众咖啡馆打卡清单（按人均消费排序）

  1. 木棉咖啡馆

• 名称：木棉咖啡馆
• 地址：上海市静安区南京西路 1266 号恒隆广场负 1 层
• 特色饮品：桂花拿铁（用当季新鲜桂花，口感清甜）
• 人均消费：35 元
• 打卡建议：店内装修简约清新，有靠窗座位，适合午后办公或看书

• 2. 青杉咖啡

• 名称：青杉咖啡
• 地址：上海市徐汇区衡山路 88 号
• 特色饮品：耶加雪菲手冲（酸度适中，带有柑橘香气）
• 人均消费：45 元
• 打卡建议：门口有小花园，春季有樱花，适合拍照打卡

• 3. 拾光咖啡

• 名称：拾光咖啡
• 地址：上海市长宁区新华路 345 号
• 特色饮品：焦糖玛奇朵（奶泡细腻，焦糖味浓郁不腻）
• 人均消费：50 元
• 打卡建议：店内有复古唱片和旧书籍，氛围安静，适合和朋友小聚

• 4. 云朵咖啡

• 名称：云朵咖啡
• 地址：上海市黄浦区外滩街道中山东一路 12 号
• 特色饮品：dirty 咖啡（冷热分层明显，口感丝滑）
• 人均消费：58 元
• 打卡建议：靠近外滩，可透过窗户看到江景，适合情侣约会

• 5. 星辰咖啡

• 名称：星辰咖啡
• 地址：上海市浦东新区张江高科技园区科苑路 88 号
• 特色饮品：燕麦拿铁（用进口燕麦奶，无乳糖，适合乳糖不耐人群）
• 人均消费：65 元
• 打卡建议：店内有科技感装修，提供免费充电插座和高速 WiFi，适合程序员办公”

• 5.3.5 技巧效果

  从生成结果可以看到，大模型只参考了历史对话中 “上海小众咖啡馆推荐” 的内容，完全没有提到 “Python 爬取”“Excel 统计” 等无关话题，整理的打卡清单内容完整、排序清晰，符合当前需求，成功实现了 “筛选有用信息、忽略无关信息” 的目标。

  5.4 注意事项

• 明确标注参考内容：在提示词中，要清晰指出历史对话中 “需要参考的部分”，最好用具体的话题名称（如 “北京景点门票价格”“上海小众咖啡馆推荐”），不要用模糊的表述（如 “之前聊过的有用内容”），否则大模型可能无法准确判断哪些内容需要参考。
• 明确排除无关内容：如果历史对话中无关内容较多，最好在提示词中明确列出 “需要排除的无关内容”（如 “忽略 Python 爬取、Excel 统计相关内容”），进一步降低大模型被干扰的概率。
• 适用于 “部分参考” 场景：这种技巧只适合需要参考历史对话中部分内容的场景，不适合完全不需要参考任何历史内容的场景。如果当前需求和所有历史对话都无关，还是用 “直接告知忽略历史” 或 “设定新身份” 的技巧更合适。

• 6. 进阶技巧 3：使用 “重置对话” 类提示词

  如果之前的历史对话轮次非常多（比如超过 10 轮），或者历史对话中包含大量复杂信息（如长段代码、详细数据表格），此时 “直接告知忽略” 或 “限定范围” 的效果可能会下降 —— 大模型可能还是会被大量的历史信息 “带偏”。这种情况下，可以用 “重置对话” 类提示词，相当于给大模型的 “上下文记忆” 做一次 “轻量级清理”，让它回到接近 “初始状态”。

  6.1 核心思路

  “重置对话” 类提示词不是真的删除大模型的历史对话记录（很多平台也不支持手动删除历史），而是通过特定的指令，让大模型 “主动清空” 对历史对话的 “关联记忆”，把当前对话当作 “全新对话” 的开始。这种技巧比 “直接告知忽略” 的力度更强，能更彻底地切断历史对话的干扰。

  6.2 核心提示词模板

  “重置对话” 类提示词通常需要包含 “重置指令” 和 “当前需求”，语言要简洁、明确，让大模型能快速识别 “重置” 意图。常用模板如下：

• 模板 1：“请重置当前对话状态，忘记之前所有的对话内容和交互记录，现在开始处理新需求：[当前具体需求]。”
• 模板 2：“将对话恢复到初始状态，不保留任何之前的对话信息，基于新需求生成回复：[当前具体需求]。”
• 模板 3：“清空之前的对话上下文，以全新的对话状态帮我完成以下任务：[当前具体需求]。”

• 6.3 场景示例：长轮次历史对话后的需求切换

  6.3.1 历史对话背景

  用户之前和大模型进行了 15 轮对话，围绕 “毕业论文写作” 展开，内容包括：

• 论文选题（讨论了 3 个选题的可行性）；
• 文献检索（讲解了如何在知网、万方找文献）；
• 论文结构（确定了 “引言 - 文献综述 - 研究方法 - 实验结果 - 结论” 的结构）；
• 数据处理（讨论了用 SPSS 处理实验数据的步骤）；
• 格式排版（说明了论文字体、行距、参考文献格式要求）。

• 6.3.2 当前需求

  用户现在需要大模型帮忙写一份 “毕业旅行计划”（和毕业论文完全无关），但担心 15 轮的毕业论文相关对话会严重干扰旅行计划的生成，所以决定用 “重置对话” 的技巧。

  6.3.3 正确提示词

  “请重置当前对话状态，忘记之前所有的对话内容和交互记录，现在开始处理新需求：帮我写一份‘毕业旅行计划（成都 - 重庆 5 日游）’，要求包含：1. 每日行程安排（上午、下午、晚上分别去什么地方）；2. 当地特色美食推荐（每个城市推荐 3-4 种，注明推荐店铺）；3. 交通方式（城市内交通和成都到重庆的交通选择）；4. 注意事项（如天气、穿搭、景区预约建议）。”

  6.3.4 大模型生成结果（示例）

  “# 毕业旅行计划：成都 - 重庆 5 日游

  一、行程总览

• 时间：5 天 4 晚（建议选择 5 月或 9 月，避开雨季和酷暑）
• 路线：成都（3 天）→ 重庆（2 天）
• 交通：成都到重庆可选择高铁（约 1.5 小时，票价 154 元 / 人）

• 二、每日详细行程

  第一天：成都 - 市区经典景点

• 上午：春熙路 + IFS 国际金融中心
• • 玩法：逛春熙路商圈，在 IFS 顶楼和熊猫雕塑合影（建议早上 9 点去，避开人流高峰）
• 下午：宽窄巷子 + 锦里
• • 玩法：先逛宽窄巷子（感受老成都胡同文化，推荐去‘宽窄人家’体验盖碗茶），再打车去锦里（晚上亮灯后更漂亮，可逛特色小店）
• 晚上：锦里夜景 + 小吃
• • 美食推荐：锦里的‘三大炮’（软糯香甜）、‘糖油果子’（外脆里糯）
• 交通：市区内打车或乘坐地铁（成都地铁 1、2 号线可覆盖主要景点）
• 住宿：建议住在春熙路附近（交通便利，方便第二天出行）

• 第二天：成都 - 大熊猫基地 + 东郊记忆

• 上午：成都大熊猫繁育研究基地
• • 玩法：早上 7:30 前到基地（大熊猫早上最活跃，容易看到喂食、爬树），重点参观‘幼年大熊猫别墅’‘成年大熊猫别墅’
• • 注意事项：需提前 1 天在‘成都大熊猫基地’公众号预约门票（55 元 / 人），穿舒适的运动鞋（基地较大，需要步行）
• 下午：东郊记忆
• • 玩法：逛文创园区（由旧工厂改造，适合拍照，有很多小众咖啡馆和手作店）
• 晚上：建设路小吃街
• • 美食推荐：‘叶婆婆钵钵鸡’（藤椒味必点）、‘徐亮烤蹄’（外焦里嫩）、‘傅强排骨’（蒜香口味）
• • 人均消费：50-80 元 / 人

• 第三天：成都 - 都江堰一日游

• 上午：都江堰景区
• • 玩法：从成都市区乘坐高铁到都江堰站（约 30 分钟，票价 15 元 / 人），景区内重点参观‘鱼嘴’‘飞沙堰’‘宝瓶口’（建议跟着景区讲解器走，了解水利工程原理）
• • 门票：80 元 / 人（学生票半价）
• 下午：青城山前山（可选，若时间紧张可省略）
• • 玩法：都江堰景区附近打车到青城山前山（约 20 分钟），爬青城山（感受‘青城天下幽’，全程约 3 小时）
• 晚上：返回成都市区，去‘蜀大侠火锅’（春熙路店）吃火锅
• • 特色菜品：大侠肥牛、花千骨、冰川鸭肠
• • 人均消费：100-120 元 / 人

• 第四天：成都→重庆 - 解放碑 + 洪崖洞

• 上午：成都到重庆
• • 交通：乘坐高铁（建议选择 9:00 左右的班次，10:30 到达重庆北站），到站后打车到解放碑附近住宿
• 下午：解放碑 + 八一好吃街
• • 玩法：逛解放碑步行街（打卡重庆地标），之后去八一好吃街吃小吃
• • 美食推荐：‘好又来酸辣粉’（酸辣开胃）、‘鬼包子’（酱肉馅必点）、‘山城小汤圆’（黑芝麻馅）
• 晚上：洪崖洞夜景
• • 玩法：从解放碑步行到洪崖洞（约 15 分钟），在洪崖洞 11 楼平台看夜景（建议 19:30 后去，灯光全部亮起）
• • 注意事项：洪崖洞内部人多，尽量走外侧步道，避免拥挤

• 第五天：重庆 - 李子坝 + 磁器口

• 上午：李子坝轻轨站 + 鹅岭二厂
• • 玩法：先到李子坝轻轨站观景台（看轻轨穿楼，建议选择 10:00 前的班次，人较少），再打车到鹅岭二厂文创园（适合拍照，有很多网红打卡点）
• 下午：磁器口古镇
• • 玩法：逛古镇（感受老重庆风情，推荐买‘陈麻花’当伴手礼），古镇内有很多茶馆，可体验重庆盖碗茶
• 晚上：返程
• • 交通：从磁器口乘坐地铁到重庆北站或重庆西站，乘坐高铁返程

• 三、注意事项

• 天气：成都、重庆夏季炎热多雨，冬季湿冷，出行前查好天气预报，夏季带防晒用品和雨伞，冬季穿保暖外套
• 穿搭：以舒适的休闲装为主，鞋子一定要选防滑的（重庆多爬坡上坎，雨天路面滑）
• 景区预约：大熊猫基地、都江堰、洪崖洞等热门景点需提前 1-2 天预约，避免到现场无法进入
• 饮食：重庆、成都口味偏辣，不能吃辣的朋友可提前告知店家‘微辣’或‘不辣’”

• 6.3.5 技巧效果

  尽管之前有 15 轮关于 “毕业论文” 的长对话，但通过 “重置对话状态” 的提示词，大模型完全 “忘记” 了毕业论文相关内容，生成的毕业旅行计划详细、实用，没有任何与论文相关的干扰信息，达到了理想的效果。

  6.4 注意事项

• 重置指令要明确：提示词中的 “重置” 指令要清晰，比如用 “重置当前对话状态”“恢复初始状态”“清空上下文” 等明确表述，不要用模糊的说法（如 “重新开始”），避免大模型误解为 “重新讨论之前的话题”。
• 重置后直接提需求：在 “重置指令” 之后，要立刻跟上当前的具体需求，不要在中间插入其他无关内容，让大模型在 “重置” 后能第一时间聚焦于新需求，减少被历史对话 “反弹干扰” 的可能。
• 适用于长轮次 / 复杂历史场景：这种技巧主要适合历史对话轮次多（超过 10 轮）或历史内容复杂（包含大量专业知识、长文本）的场景，普通短轮次、简单历史对话场景，用 “直接告知忽略” 技巧即可，无需使用 “重置对话”。

• 7. 实用技巧：结合工具功能辅助 “忽略历史”

  除了通过提示词技巧让大模型主动忽略无关历史对话，我们还可以结合大模型平台的工具

  功能，进一步降低无关历史对话的干扰。很多大模型平台（如 ChatGPT、文心一言网页版、通义千问客户端）都提供了一些辅助功能，合理使用这些功能，能和提示词技巧形成 “互补”，让 “忽略历史” 的效果更好。

  7.1 利用 “新建对话” 功能

  这是最直接、最有效的工具功能，适用于任何场景。几乎所有大模型平台都有 “新建对话” 按钮，点击后会开启一个全新的对话窗口，这个窗口中没有任何之前的历史对话记录，大模型会以 “初始状态” 处理你的需求。

  7.1.1 操作步骤

  以 ChatGPT 网页版为例，操作步骤如下：

• 打开 ChatGPT 网页版，进入当前对话窗口；
• 点击左侧菜单栏中的 “New chat” 按钮（一般在左上角，图标为 “+” 号或 “新建对话” 文字）；
• 系统会自动弹出一个新的空白对话窗口；
• 在新窗口中直接输入当前需求（无需添加 “忽略历史” 的提示词），大模型会专注处理当前需求，不受任何历史对话干扰。

• 7.1.2 适用场景

• 当前需求和所有历史对话完全无关，且不想在当前对话窗口中保留历史记录；
• 历史对话轮次极多（超过 20 轮），或包含大量敏感信息（如个人数据、工作文档），不适合在原有窗口中继续交互；
• 希望对不同主题的对话进行 “分类管理”（如 “工作对话”“学习对话”“生活对话” 分别用不同窗口）。

• 7.1.3 优点与注意事项

• 优点：操作简单，效果彻底，能 100% 避免历史对话干扰；新对话窗口独立存在，便于后续查找和复用。
• 注意事项：新建对话后，无法再参考之前对话中的内容，若后续需要用到历史对话中的信息，需提前将有用信息复制到新窗口中；部分平台（如部分国产大模型客户端）的 “新建对话” 会默认归类到 “历史对话列表” 中，需定期整理，避免列表过于杂乱。

• 7.2 利用 “对话清空” 功能

  部分大模型平台（如文心一言网页版、豆包客户端）提供了 “对话清空” 功能，该功能会删除当前对话窗口中的所有历史对话记录，让当前窗口恢复到 “空白状态”，但不会新建窗口。

  7.2.1 操作步骤

  以文心一言网页版为例，操作步骤如下：

• 进入文心一言当前对话窗口；
• 找到窗口右上角的 “清空” 按钮（一般为垃圾桶图标或 “清空对话” 文字）；
• 点击 “清空” 按钮，系统会弹出确认提示（如 “确定要清空当前对话吗？清空后无法恢复”）；
• 点击 “确认”，当前窗口中的所有历史对话记录会被删除，窗口变为空白；
• 在空白窗口中输入当前需求，大模型会以无历史记录的状态处理需求。

• 7.2.2 适用场景

• 想在原有对话窗口中继续交互，但不需要保留之前的历史记录；
• 当前对话窗口中的历史对话内容较少（如 3-5 轮），且后续可能还会在该窗口中处理同类型需求（如 “学习对话” 窗口，先清空之前的 “数学题对话”，再处理 “英语作文对话”）；
• 不希望创建过多对话窗口，想保持对话列表简洁。

• 7.2.3 优点与注意事项

• 优点：无需切换窗口，在原有界面中即可完成 “清空历史” 操作，操作便捷；能保留当前窗口的设置（如字体大小、主题风格）。
• 注意事项：清空后的历史对话无法恢复，若有需要保留的内容，需提前复制备份；部分平台的 “对话清空” 功能仅删除当前窗口的历史记录，不会影响其他对话窗口。

• 7.3 利用 “上下文截断” 功能（部分平台支持）

  少数大模型平台（如 Claude、讯飞星火认知大模型专业版）提供 “上下文截断” 功能，该功能允许你手动选择当前对话中需要保留的 “上下文范围”，删除不需要的历史内容。比如，当前对话有 10 轮，你可以选择只保留最后 2 轮和当前需求相关的内容，删除前 8 轮无关内容。

  7.3.1 操作步骤

  以 Claude 网页版为例，操作步骤如下：

• 进入 Claude 当前对话窗口，查看所有历史对话记录；
• 找到每轮对话右侧的 “删除” 按钮（一般为 “×” 号，hover 时显示）；
• 点击需要删除的无关历史对话（如前 8 轮无关内容）右侧的 “删除” 按钮；
• 系统会提示 “确定删除该轮对话吗？”，点击 “确认”；
• 所有无关历史对话删除后，窗口中仅保留需要的上下文内容；
• 输入当前需求，大模型会基于保留的上下文处理，忽略已删除的无关内容。

• 7.3.2 适用场景

• 当前需求需要参考部分历史对话内容（如最后 2 轮），但需要删除前面的无关内容；
• 历史对话中包含部分有用信息和大量无关信息，想 “精简” 当前窗口的上下文，提高大模型处理效率；
• 不希望新建对话窗口，且需要保留少量关键历史内容。

• 7.3.3 优点与注意事项

• 优点：能精准控制保留的上下文范围，兼顾 “参考有用信息” 和 “忽略无关信息”；无需新建窗口，操作灵活。
• 注意事项：仅部分平台支持该功能，通用性较低；删除单轮对话时需逐一点击，若无关历史轮次多，操作较繁琐。

• 7.4 工具功能与提示词技巧的配合使用

  在实际使用中，工具功能和提示词技巧可以结合起来，达到更好的效果。常见的配合方式有两种：

  7.4.1 配合方式 1：“新建对话”+ 直接提需求

  打开新对话窗口后，无需添加 “忽略历史” 的提示词，直接输入具体需求即可。比如在新窗口中输入 “帮我写一份周末家庭聚餐的菜单，包含 6 道菜，兼顾老人和小孩的口味，注明每道菜的食材和简单做法”，大模型会直接生成菜单，没有任何历史干扰。

  这种配合方式的核心是：用 “新建对话” 功能彻底清除历史记录，用 “明确的需求描述” 让大模型聚焦当前任务，无需额外的提示词，简洁高效。

  7.4.2 配合方式 2：“上下文截断”+ 限定范围提示词

  先通过 “上下文截断” 功能删除大部分无关历史对话，只保留 1-2 轮有用内容，再输入包含 “限定范围” 的提示词。比如，先删除前 8 轮无关的 “健身计划” 对话，保留最后 1 轮 “北京景点推荐” 对话，再输入提示词 “当前任务只需参考我们之前讨论过的‘北京景点推荐’部分，忽略其他所有内容，帮我整理这些景点的开放时间，按开放时间从早到晚排序”，大模型会基于保留的景点推荐内容，精准整理开放时间。

  这种配合方式的核心是：用 “上下文截断” 功能减少无关内容的数量，用 “限定范围” 提示词进一步明确参考边界，避免大模型 “误读” 剩余的少量历史内容。

  8. 常见问题与解决方案

  在使用 “忽略历史对话” 的技巧时，可能会遇到一些问题，比如 “提示词无效，大模型仍受干扰”“技巧选择错误，导致需求无法满足” 等。下面总结常见问题及对应的解决方案，帮助大家更好地应对突发情况。

  8.1 问题 1：提示词无效，大模型仍提及无关历史内容

  8.1.1 问题表现

  输入了 “忽略之前所有对话内容” 的提示词，但大模型生成的回复中仍包含历史对话中的无关信息。比如，之前讨论过 “Python 代码”，现在让大模型写 “旅游攻略”，回复中还是出现了 “像 Python 代码逻辑一样梳理行程” 这样的表述。

  8.1.2 解决方案

• 方案 1：加强提示词的 “明确性”，在提示词中具体指出需要忽略的历史内容。比如将 “忽略之前所有对话内容” 改为 “忽略之前所有关于‘Python 代码’的对话内容，现在帮我写一份北京 3 日游攻略”，让大模型清楚知道需要排除的具体信息。
• 方案 2：结合工具功能，先 “新建对话” 或 “清空对话”，再输入需求。如果提示词技巧效果不佳，工具功能能从 “根源” 上清除历史记录，避免干扰。
• 方案 3：使用 “设定新身份” 的技巧，给大模型一个与历史内容完全无关的身份。比如之前讨论 “Python 代码” 时，大模型的角色是 “Python 讲师”，现在写 “旅游攻略”，设定新身份为 “专业旅游博主”，并在提示词中强调 “以旅游博主的身份，不考虑任何 Python 相关内容，写北京 3 日游攻略”。

• 8.1.3 预防措施

• 提示词中避免模糊表述，不要只用 “忽略之前内容”，尽量补充 “忽略的具体内容” 或 “当前需求的主题”；
• 若历史对话中包含强关联的主题（如 “代码”“数学”“法律” 等专业领域），切换需求时优先使用 “新建对话” 功能，再配合提示词；
• 输入提示词后，先快速浏览大模型的回复开头部分，若发现提及无关历史内容，及时中断并调整提示词或使用工具功能。

• 8.2 问题 2：过度 “忽略”，大模型未参考需要的历史内容

  8.2.1 问题表现

  当前需求需要参考部分历史对话内容，但由于使用了 “忽略所有历史” 的提示词或 “新建对话” 功能，大模型无法获取有用的历史信息，导致回复不符合预期。比如，之前和大模型讨论过 “公司产品的核心卖点”，现在需要基于这些卖点写 “产品介绍文案”，但使用 “新建对话” 后，大模型不知道产品卖点，生成的文案内容空洞。

  8.2.2 解决方案

• 方案 1：使用 “限定上下文范围” 的提示词，明确告知大模型需要参考的历史内容。比如提示词 “当前任务需要参考我们之前讨论过的‘公司产品核心卖点’（包括‘续航长’‘价格低’‘操作简单’三个卖点），忽略其他历史内容，帮我写一份产品介绍文案，突出这三个卖点”。
• 方案 2：在 “新建对话” 中手动复制需要参考的历史内容。如果已新建了对话窗口，可将之前讨论的 “产品核心卖点” 内容复制到新窗口中，再输入需求 “基于以下产品核心卖点，写一份产品介绍文案：1. 续航长：单次充电可使用 72 小时；2. 价格低：比同类产品低 20%；3. 操作简单：老人小孩 5 分钟即可学会”。
• 方案 3：使用 “补充历史信息” 的提示词，在原有对话窗口中让大模型 “回忆” 有用内容。比如提示词 “之前我们讨论过公司产品的核心卖点，现在需要基于这些卖点写产品介绍文案，请先列出之前提到的卖点，再基于卖点写文案，忽略其他无关的历史内容”。

• 8.2.3 预防措施

• 切换需求前，先明确 “是否需要参考历史内容”：若需要，选择 “限定上下文范围” 技巧；若不需要，再选择 “忽略所有历史” 或 “新建对话”；
• 若需要参考的历史内容较少（如 1-2 个关键点），可在提示词中直接 “复述” 这些内容，避免依赖大模型的 “上下文记忆”；
• 不要盲目使用 “新建对话” 功能，仅在确认无需参考任何历史内容时使用。

• 8.3 问题 3：不同平台效果差异大，部分平台技巧无效

  8.3.1 问题表现

  在 A 平台（如 ChatGPT）使用 “重置对话” 提示词效果很好，但在 B 平台（如某小众大模型）使用相同提示词，大模型完全没有 “忽略历史”，仍受干扰；或在 A 平台 “新建对话” 功能操作便捷，在 B 平台找不到该功能。

  8.3.2 解决方案

• 方案 1：针对不同平台调整提示词。部分小众大模型对 “重置对话”“忽略历史” 等指令的识别度较低，可简化提示词，用更直接的表述，比如将 “请重置当前对话状态” 改为 “忘记之前所有内容，只做这件事：写一份早餐食谱”。
• 方案 2：优先使用平台自带的工具功能。如果某平台的提示词技巧效果差，但有 “新建对话” 或 “清空对话” 功能，就优先使用这些功能，减少对提示词的依赖。比如某国产大模型不识别 “重置对话” 提示词，但有 “清空对话” 按钮，点击后再输入需求即可。
• 方案 3：查阅平台官方文档，了解适配的提示词格式。部分大模型平台会在官方文档中提供 “有效提示词示例”，比如文心一言官方文档中提到 “明确需求 + 场景描述” 的提示词格式更有效，可参考文档调整提示词结构。

• 8.3.3 预防措施

• 首次使用某大模型平台时，先进行 “小测试”：用简单的需求（如 “写一句生日祝福”）配合 “忽略历史” 提示词，测试效果；
• 记录不同平台的 “技巧适配性”：比如 “ChatGPT 适合‘重置对话’提示词，文心一言适合‘新建对话’功能”，后续使用时直接选择适配的方法；
• 避免在小众、未成熟的大模型平台处理复杂需求，优先选择主流平台（如 ChatGPT、文心一言、通义千问），这些平台对 “忽略历史” 技巧的兼容性更好。

• 9. 实战案例：不同场景下的技巧选择

  为了让大家更清楚 “如何根据场景选择合适的技巧”，下面通过 3 个典型场景，详细演示技巧选择的思路和具体操作，帮助大家将理论转化为实践。

  9.1 场景 1：短轮次历史对话，需求完全无关

  9.1.1 场景描述

• 历史对话：2 轮，主题为 “如何煮一碗面条”（用户问 “煮面条需要多长时间”，大模型回答 “水开后煮 3-5 分钟，根据面条粗细调整”；用户问 “煮面条时加什么调料好吃”，大模型推荐 “生抽、香油、葱花”）；
• 当前需求：写一份 “周末书房整理计划”，包含整理步骤、所需工具、收纳建议，和 “煮面条” 完全无关；
• 对话平台：ChatGPT 网页版。

• 9.1.2 技巧选择思路

• 历史对话轮次少（仅 2 轮），内容简单，对当前需求干扰较小；
• 需求完全无关，无需参考任何历史内容；
• 平台支持 “直接告知忽略” 提示词，操作简单，无需新建对话。

• 9.1.3 具体操作（提示词 + 结果）

• 提示词：“忽略之前所有关于‘煮面条’的对话内容，帮我写一份周末书房整理计划，要求包含：1. 整理步骤（分上午、下午）；2. 所需工具（如收纳盒、标签机）；3. 书籍和文具的收纳建议。”
• 大模型生成结果（示例）：
• 1. 清空桌面（9:00-9:30）：将书房桌面上的书籍、文具、文件全部搬到临时收纳区（如客厅地毯），用湿抹布擦拭桌面灰尘；
• 1. 分类整理书籍（9:30-11:00）：将书籍按 “常用”（如近期阅读的小说）、“不常用”（如一年以上未读的专业书）、“待处理”（如需要捐赠的旧书）分成三类，堆叠在不同区域；
• 1. 整理文具（11:00-12:00）：将笔、笔记本、便利贴等文具按 “使用频率” 分类，常用文具放在桌面收纳盒，不常用的放入抽屉。
• 1. 书籍收纳（14:00-15:30）：常用书籍放在书架中层（方便拿取），不常用书籍放在书架顶层或底层，待处理书籍单独装袋，标注 “捐赠”；
• 1. 文件整理（15:30-16:30）：将散落的文件按 “工作”“学习”“生活” 分类，放入带标签的文件夹，再将文件夹放入书架抽屉；
• 1. 收尾清洁（16:30-17:00）：用吸尘器清理书房地面，检查是否有遗漏的杂物，将整理好的桌面、书架拍照记录（便于后续保持）。
• 1. 基础工具：湿抹布、干抹布、吸尘器、垃圾袋；
• 1. 收纳工具：桌面收纳盒（1-2 个，用于装常用文具）、带标签的文件夹（5-8 个，用于文件分类）

     、书架分层隔板（可选，用于分隔不同类型书籍）、标签机（可选，用于给文件夹和收纳盒贴标签）。

     三、书籍和文具收纳建议

     1. 书籍收纳

  2. 按 “使用频率 + 类型” 双重分类：常用的小说、工具书放在书架中层，方便随手拿取；不常用的专业书、旧教材放在书架顶层或底层，用收纳箱装好并贴标签（如 “2023 年专业教材”）；
  3. 避免书籍堆叠过高：单层书架书籍堆叠高度不超过 30 厘米，防止倾倒；特别厚的书籍（如字典、画册）单独放在书架侧面，避免挤压其他书籍；
  4. 利用 “垂直收纳” 节省空间：小开本书籍（如口袋书、杂志）可垂直站立摆放，用书立固定，比横向堆叠更节省空间。

  5. 2. 文具收纳

  6. 桌面文具 “分区收纳”：用带分隔的收纳盒将笔、回形针、便利贴分开存放，避免混在一起难以查找；常用的笔放在桌面笔筒中，不常用的文具放入抽屉的收纳格；
  7. 零散文具 “集中收纳”：橡皮筋、胶带、剪刀等零散小文具，放入带盖的小盒子中，防止丢失；数据线、充电线用魔术贴扎好，贴在桌面边缘或抽屉内侧，避免缠绕。”

  8. 9.1.4 效果总结

     大模型生成的周末书房整理计划内容完整、逻辑清晰，完全没有提及之前 “煮面条” 的相关内容，成功忽略了短轮次的无关历史对话。这种 “直接告知忽略具体历史内容” 的技巧，在短轮次、简单历史对话场景下，既操作便捷，又能达到理想效果，无需额外使用工具功能。

     9.2 场景 2：长轮次历史对话，需求需参考部分历史内容

     9.2.1 场景描述

  9. 历史对话：12 轮，主题为 “公司新产品（智能手环）规划”，包含多个子话题：① 产品核心功能（心率监测、睡眠分析、久坐提醒）；② 目标人群（25-40 岁职场人群）；③ 定价策略（199 元 - 299 元）；④ 竞品分析（对比 3 款同类手环的优缺点）；⑤ 推广渠道（抖音、小红书、线下门店）；
  10. 当前需求：基于历史对话中 “产品核心功能” 和 “目标人群” 的内容，写一份 “智能手环产品说明书（面向消费者）”，不需要参考 “定价策略”“竞品分析”“推广渠道” 等无关子话题；
  11. 对话平台：文心一言网页版。

  12. 9.2.2 技巧选择思路

  13. 历史对话轮次多（12 轮），包含多个子话题，若直接用 “忽略所有历史”，会丢失需要参考的 “核心功能” 和 “目标人群” 信息；
  14. 当前需求需精准参考部分历史内容，排除其他无关子话题，适合用 “限定上下文范围” 的技巧；
  15. 文心一言支持 “限定范围” 提示词，且无需新建对话窗口，能在原有窗口中精准筛选有用信息。

  16. 9.2.3 具体操作（提示词 + 结果）

  17. 提示词：“当前任务只需参考我们之前讨论过的‘智能手环核心功能’（心率监测、睡眠分析、久坐提醒）和‘目标人群’（25-40 岁职场人群）部分，忽略其他所有历史对话内容（如定价策略、竞品分析、推广渠道）。基于这两部分内容，帮我写一份面向消费者的智能手环产品说明书，要求包含：1. 产品定位（针对目标人群的核心价值）；2. 核心功能详细介绍（每个功能的使用场景和优势）；3. 简单使用步骤（如何开启和使用核心功能）。”
  18. 大模型生成结果（示例）：

  19. “# 智能手环产品说明书（消费者版）

      一、产品定位

      本智能手环专为 25-40 岁职场人群设计，聚焦职场人士 “健康管理” 核心需求 —— 帮助忙碌的职场人实时监测身体状态、改善睡眠质量、缓解久坐带来的健康问题，无需复杂操作，轻松融入日常工作和生活。

      二、核心功能详细介绍

      1. 心率监测功能

      2. 睡眠分析功能

      3. 久坐提醒功能

      三、简单使用步骤

      1. 首次使用准备

      2. 核心功能使用

  20. • 使用场景：工作加班、运动健身、日常通勤时，实时了解自身心率变化；
  21. • 功能优势：① 高精度传感器，心率监测误差≤2 次 / 分钟；② 支持 “异常心率提醒”，当心率持续高于 100 次 / 分钟或低于 50 次 / 分钟时，手环会震动提醒；③ 生成每日心率报告，在配套 APP 中查看全天心率波动曲线，了解身体疲劳程度。
  22. • 操作方式：手环开机后自动开启心率监测，无需手动设置；在手环屏幕上滑动至 “心率” 界面，即可查看实时心率数值。
  23. • 使用场景：夜间睡眠时自动记录睡眠状态，帮助改善睡眠质量；
  24. • 功能优势：① 精准区分 “深睡眠”“浅睡眠”“快速眼动睡眠” 三个阶段，计算各阶段时长和占比；② 生成睡眠质量评分（1-10 分），并给出改善建议（如 “深睡眠占比低，建议减少睡前使用电子设备”）；③ 支持 “智能唤醒”，在浅睡眠阶段（设定起床时间前后 30 分钟内）震动唤醒，避免从深睡眠中被惊醒导致疲劳。
  25. • 操作方式：在配套 APP 中设置 “睡眠监测” 开启状态，夜间佩戴手环入睡，次日在 APP 中查看睡眠报告。
  26. • 使用场景：长时间坐在办公桌前工作，忘记起身活动时；
  27. • 功能优势：① 可在 APP 中设置 “久坐提醒间隔”（默认每 60 分钟提醒一次）；② 当手环检测到连续久坐达到设定时间，会震动并在屏幕显示 “该起身活动啦”；③ 配套 APP 提供 “短时活动建议”（如 “起身走 1 分钟”“做 3 个拉伸动作”），无需额外查找运动方案。
  28. • 操作方式：在配套 APP 中设置 “久坐提醒” 开关和间隔时间，佩戴手环工作时，达到设定时间自动提醒。
  29. 1. 扫描手环包装盒上的二维码，下载并安装配套 APP；
  30. 1. 打开 APP，按照提示注册账号，点击 “添加设备”，搜索并连接智能手环（确保手机蓝牙开启）；
  31. 1. 在 APP 中完成 “个人信息设置”（如年龄、身高、体重），手环会根据信息优化监测数据精度。
  32. • 心率监测：连接 APP 后自动开启，在手环屏幕滑动至 “心率” 界面查看实时数据；
  33. • 睡眠分析：APP 中开启 “睡眠监测”，夜间佩戴手环即可自动记录；
  34. • 久坐提醒：APP 中设置提醒间隔，佩戴手环并保持蓝牙连接，达到时间自动提醒。”

  35. 9.2.4 效果总结

      大模型精准参考了历史对话中 “核心功能” 和 “目标人群” 的内容，生成的产品说明书完全围绕这两部分展开，没有提及 “定价策略”“竞品分析” 等无关子话题。这种 “限定上下文范围” 的技巧，在长轮次、多子话题且需部分参考历史的场景下，能精准筛选有用信息，避免无关内容干扰，比 “新建对话” 或 “直接忽略所有历史” 更适用。

      9.3 场景 3：历史对话含专业内容，需求完全无关且需新身份

      9.3.1 场景描述

  36. 历史对话：8 轮，主题为 “法律文书撰写（劳动合同）”，内容包括：① 劳动合同必备条款（工资、工作时间、试用期）；② 常见法律风险（如未缴纳社保、违约金条款无效）；③ 文书格式要求（字体、盖章位置）；④ 示例条款撰写（如 “试用期工资不低于正式工资 80%”）；
  37. 当前需求：写一份 “儿童生日派对策划方案”（面向 3-6 岁儿童，包含流程、游戏、美食），和 “法律文书” 完全无关，且需要大模型以 “儿童活动策划师” 的身份思考，确保方案符合儿童喜好；
  38. 对话平台：通义千问客户端。

  39. 9.3.2 技巧选择思路

  40. 历史对话含 “法律文书” 这类专业度高的内容，大模型可能会残留 “严谨、正式” 的语言风格，若仅 “直接告知忽略”，可能导致派对策划方案过于生硬，不符合儿童场景；
  41. 当前需求需要大模型切换到 “儿童活动策划师” 的新身份，用更活泼、有趣的风格生成内容，适合用 “设定新身份 + 忽略历史” 的组合技巧；
  42. 通义千问对 “身份设定” 提示词的识别度高，能快速进入新角色，无需额外使用工具功能。

  43. 9.3.3 具体操作（提示词 + 结果）

  44. 提示词：“现在请你扮演专业的儿童活动策划师，忽略之前所有关于‘法律文书撰写’的对话内容和专业风格。作为儿童活动策划师，帮我写一份面向 3-6 岁儿童的生日派对策划方案，要求：1. 派对流程（2 小时，分阶段安排，包含开场、游戏、蛋糕环节）；2. 3 个适合的小游戏（简单易操作，安全性高，有互动性）；3. 儿童友好型美食（5 种，避免坚果、硬糖等易呛噎食物）；4. 语言风格活泼、有趣，符合 3-6 岁儿童理解能力。”
  45. 大模型生成结果（示例）：

  46. “# 3-6 岁儿童生日派对策划方案（2 小时版）

      一、派对流程（总时长：14:00-16:00）

      1. 开场暖场（14:00-14:20）

      2. 游戏时间（14:20-15:00）

      3. 蛋糕与休息（15:00-15:30）

      4. 手工与结束（15:30-16:00）

      二、适合 3-6 岁儿童的小游戏

      1. 小熊运气球

      2. 找宝藏

      3. 亲子贴纸画

      三、儿童友好型美食

      1. 水果杯

      2. 蔬菜小饼干

      3. 迷你三明治

      4. 南瓜小馒头

      5. 酸奶布丁

  47. • 欢迎环节：小朋友们到场后，给每人发一个卡通发箍（如小熊、小兔造型）和小贴纸，让大家贴在衣服上 “认识新朋友”；
  48. • 自我介绍：策划师用 “我是 XX，喜欢 XX（如画画、唱歌）” 的简单句式，引导小朋友们轮流自我介绍，说完后给一颗水果糖作为鼓励；
  49. • 环境熟悉：带小朋友们参观派对场地（如游戏区、美食区），告诉大家 “等会儿我们会在这里玩好玩的游戏、吃甜甜的零食哦”。
  50. • 第一个游戏：“小熊运气球”（14:20-14:35）
  51. • 第二个游戏：“找宝藏”（14:35-14:50）
  52. • 第三个游戏：“亲子贴纸画”（14:50-15:00）
  53. • 唱生日歌：关灯，推出生日蛋糕（插好蜡烛），大家一起唱生日歌，小寿星许愿、吹蜡烛；
  54. • 分享蛋糕：切成小块的蛋糕分发给小朋友们，搭配小叉子和纸巾，避免用勺子（防止划伤）；
  55. • 休息聊天：小朋友们坐在地毯上吃蛋糕，策划师用绘本讲故事（如《小熊的生日派对》），让大家休息 10 分钟。
  56. • 手工环节：给每个小朋友发一个空白的小背包，用安全颜料和贴纸装饰，作为 “派对伴手礼”；
  57. • 合影留念：所有人拿着装饰好的小背包，和小寿星一起合影；
  58. • 送别环节：给每个小朋友发一份小礼物（如卡通橡皮、彩色铅笔），挥手说 “下次再一起玩呀”。
  59. • 玩法：小朋友们分成 2 组，每组每次派 1 个小朋友扮演 “小熊”（弯腰，双手放在身体两侧模仿小熊走路），用肚子顶着气球从起点走到终点，气球不掉落就算成功，成功的小朋友给小组加 1 分，最后得分高的小组每人发一个小徽章；
  60. • 安全提示：场地清除障碍物，气球吹到 “中等大小”（直径约 20 厘米），避免过大或过小；
  61. • 互动性：让家长在旁边加油，成功后一起鼓掌，增强小朋友的自信心。
  62. • 玩法：提前在派对场地（如沙发下、桌子旁、书架角落）藏好 10-15 个彩色小玩偶（如小恐龙、小兔子），给每个小朋友发一张 “宝藏地图”（简单手绘，标注大概位置），让小朋友们一起找，找到的小朋友可以把小玩偶带回家；
  63. • 安全提示：藏玩偶的位置避免高处、缝隙（如抽屉缝），防止小朋友攀爬或伸手卡住；
  64. • 互动性：鼓励小朋友们互相帮忙，“你看到小恐龙了吗？”“我帮你找小兔子吧”，培养合作意识。
  65. • 玩法：给每个小朋友和家长发一张 “生日主题” 的贴纸画（如空白的蛋糕、气球图案），让家长和小朋友一起贴贴纸，装饰成自己喜欢的样子，完成后展示给大家看；
  66. • 安全提示：使用无胶味、边缘圆润的贴纸，避免小朋友误食；
  67. • 互动性：家长参与能增加亲子互动，展示环节让小朋友说说 “我贴了什么”，锻炼表达能力。
  68. • 食材：香蕉、草莓、蓝莓、酸奶（无添加糖）；
  69. • 做法：将香蕉切成小块，草莓去蒂对半切，和蓝莓一起放进透明杯子，倒入酸奶，顶部放一颗草莓装饰；
  70. • 优势：无硬壳、无籽，口感软，适合 3-6 岁儿童咀嚼，酸奶能补充蛋白质。
  71. • 食材：低筋面粉、胡萝卜泥、鸡蛋、少量黄油；
  72. • 做法：胡萝卜蒸熟后压成泥，和面粉、鸡蛋、黄油混合揉成面团，擀平后用卡通模具压成小饼干形状，烤箱烤熟（180℃，10 分钟）；
  73. • 优势：口感酥脆但不坚硬，无尖锐边缘，能锻炼咀嚼能力，胡萝卜泥增加营养。
  74. • 食材：全麦面包、鸡蛋、生菜、番茄（去籽）；
  75. • 做法：鸡蛋煎成薄蛋皮，切成小块；番茄去籽后切成小丁；全麦面包用圆形模具压成小圆形，中间夹上蛋皮、生菜、番茄丁；
  76. • 优势：大小适合小朋友手拿，无刺激性调料，生菜和番茄补充维生素。
  77. • 食材：南瓜、面粉、少量酵母；
  78. • 做法：南瓜蒸熟后压成泥，和面粉、酵母混合发酵，揉成小馒头形状，蒸锅蒸熟（15 分钟）；
  79. • 优势：口感松软，易咀嚼，南瓜味甜，小朋友喜欢，无添加剂。
  80. • 食材：酸奶、吉利丁片（少量，按儿童食量调整）、芒果丁；
  81. • 做法：吉利丁片用冷水泡软，加热融化后和酸奶混合，倒入小模具，加入芒果丁，冷藏 30 分钟凝固；
  82. • 优势：口感 Q 弹但不黏牙，易吞咽，芒果丁增加果香，无硬颗粒。”

  83. 9.3.4 效果总结

      大模型完全进入了 “儿童活动策划师” 的角色，生成的生日派对方案语言活泼、内容贴合 3-6 岁儿童需求，没有任何 “法律文书” 的专业术语或生硬风格，成功忽略了含专业内容的历史对话。这种 “设定新身份 + 明确忽略历史专业内容” 的组合技巧，在历史对话含强专业属性、当前需求需切换风格的场景下，能有效 “切断” 历史风格的影响，让生成内容更符合新场景的调性。

      10. 技巧选择指南：快速匹配场景与方法

      为了让大家在实际使用中能快速选择合适的 “忽略历史对话” 技巧，下面总结一份 “场景 - 技巧” 匹配指南，按 “历史对话特征”“当前需求特征” 分类，对应推荐最适合的技巧，避免盲目尝试。

      10.1 按 “历史对话特征” 选择

      10.1.1 历史对话为 “短轮次（1-5 轮）、简单内容（如生活常识、简单问题）”

  84. 推荐技巧：直接告知忽略历史（明确提及需要忽略的具体内容）；
  85. 辅助工具：无需使用工具功能，仅用提示词即可；
  86. 示例场景：历史对话 2 轮 “煮面条”，当前需求 “写书房整理计划”。

  87. 10.1.2 历史对话为 “长轮次（6 轮以上）、多子话题（如包含功能、定价、推广等）”

  88. 推荐技巧：限定上下文范围（明确需要参考的子话题，排除无关子话题）；
  89. 辅助工具：若平台支持 “上下文截断”，可先删除无关子话题对话，再用提示词限定；

  90. 示例场景：历史对话 12 轮 “智能手环规划（含功能、定价、推广等子话题）”，当前需求 “基于核心功能写产品说明书”。

      10.1.3 历史对话为 “含专业内容（如法律、代码、医学）、强风格（如严谨、正式、学术）”

  91. 推荐技巧：设定新身份 + 明确忽略历史专业内容（新身份与历史专业无关，且符合当前需求风格）；
  92. 辅助工具：若提示词效果不佳，可配合 “新建对话” 功能，在新窗口中设定新身份；
  93. 示例场景：历史对话 8 轮 “法律文书撰写（严谨风格）”，当前需求 “写儿童生日派对方案（活泼风格）”。

  94. 10.1.4 历史对话为 “轮次极多（20 轮以上）、内容复杂（如包含长文本、数据表格、多轮修改）”

  95. 推荐技巧：重置对话提示词 + 配合 “新建对话” 功能（双重保障，彻底清除历史干扰）；
  96. 辅助工具：优先使用 “新建对话”，在新窗口中输入 “重置对话” 提示词 + 当前需求；
  97. 示例场景：历史对话 25 轮 “毕业论文写作（含选题、文献、数据处理、格式修改）”，当前需求 “写毕业旅行计划”。

  98. 10.2 按 “当前需求特征” 选择

      10.2.1 当前需求 “完全不参考任何历史内容，与历史主题无关”

  99. 推荐技巧：根据历史对话轮次选择 —— 短轮次用 “直接告知忽略”，长轮次 / 专业内容用 “设定新身份”，极多轮次用 “新建对话 + 重置提示词”；
  100. 辅助工具：优先选择 “新建对话”（效果最彻底，操作简单）；
  101. 示例场景：历史对话 “煮面条”，当前需求 “写书房整理计划”；历史对话 “毕业论文”，当前需求 “写旅行计划”。

  102. 10.2.2 当前需求 “需参考部分历史内容，排除其他无关内容”

  103. 推荐技巧：限定上下文范围（明确指出需要参考的历史内容，排除无关部分）；
  104. 辅助工具：若平台支持 “上下文截断”，可先删除无关对话，再用提示词限定；
  105. 示例场景：历史对话 “智能手环规划（含功能、定价、推广）”，当前需求 “基于核心功能写产品说明书”；历史对话 “上海旅行推荐（含景点、美食、交通）”，当前需求 “基于景点推荐写打卡清单”。

  106. 10.2.3 当前需求 “需切换风格（如从正式到活泼、从学术到通俗）”

  107. 推荐技巧：设定新身份（新身份的风格与当前需求一致，与历史风格无关）；
  108. 辅助工具：若历史风格影响较深，可在 “新建对话” 中设定新身份，避免历史风格残留；
  109. 示例场景：历史对话 “学术论文写作（学术风格）”，当前需求 “写产品推广文案（通俗风格）”；历史对话 “工作报告撰写（正式风格）”，当前需求 “写朋友聚会通知（轻松风格）”。

  110. 10.2.4 当前需求 “需高精准度（如专业文档、重要方案），不允许任何历史干扰”

  111. 推荐技巧：技巧组合 + 工具功能 ——“新建对话”+“设定新身份（若需）”+“明确需求细节”；
  112. 辅助工具：必须使用 “新建对话”，在新窗口中输入完整提示词（含身份、需求、排除历史）；
  113. 示例场景：历史对话 “日常聊天（含生活琐事、娱乐话题）”，当前需求 “写公司合作合同草案（高精准）”；历史对话 “美食推荐（随意风格）”，当前需求 “写项目计划书（专业精准）”。

  114. 10.3 技巧组合使用建议

       在实际场景中，单一技巧可能无法满足需求，此时可将多种技巧组合使用，进一步提升 “忽略历史” 的效果。常见的组合方式如下：

       10.3.1 组合 1：限定上下文范围 + 上下文截断功能

  115. 适用场景：历史对话多子话题，需参考部分内容，且无关子话题轮次较多；
  116. 操作步骤：1. 用 “上下文截断” 功能删除无关子话题的对话记录；2. 输入 “限定上下文范围” 提示词，明确参考剩余的有用内容；3. 提出当前具体需求；
  117. 示例：历史对话 10 轮 “产品推广方案（含目标人群、渠道、活动、预算子话题）”，当前需求 “基于活动子话题写执行细则”—— 先删除 “预算、渠道” 相关对话，再输入提示词 “仅参考活动子话题内容，忽略其他，写执行细则”。

  118. 10.3.2 组合 2：设定新身份 + 新建对话 + 明确需求风格

  119. 适用场景：历史对话含强专业风格，当前需求风格差异大，且需高精准度；
  120. 操作步骤：1. 点击 “新建对话”，开启新窗口；2. 输入提示词 “扮演 [新身份，如：美食博主]，忽略所有历史内容，以 [风格，如：轻松幽默] 的风格，帮我 [当前需求，如：写 3 家网红餐厅推荐]”；3. 补充需求细节（如餐厅类型、推荐维度）；
  121. 示例：历史对话 8 轮 “医学论文撰写（严谨学术风格）”，当前需求 “写美食探店推荐（轻松幽默风格）”—— 新窗口中设定 “美食博主” 身份，配合风格要求，避免医学风格干扰。

  122. 10.3.3 组合 3：重置对话提示词 + 直接告知忽略具体内容

  123. 适用场景：历史对话轮次多，且包含部分敏感信息（如个人数据、商业机密），不适合新建对话；
  124. 操作步骤：1. 输入 “重置对话状态，忘记之前所有对话内容”；2. 紧接着补充 “特别忽略之前提到的 [敏感信息，如：公司客户数据、个人联系方式]，现在帮我 [当前需求]”；3. 说明需求细节；
  125. 示例：历史对话 15 轮 “工作汇报（含公司客户数据、项目预算）”，当前需求 “写个人读书笔记”—— 先重置对话，再特别忽略敏感信息，确保读书笔记中不包含工作相关数据。

  126. 11. 避坑指南：这些错误不要犯

       在使用 “忽略历史对话” 技巧时，很多人会因为操作不当，导致技巧效果不佳，甚至出现 “反效果”（如大模型更关注历史内容）。下面总结常见的错误操作，帮助大家避免踩坑。

       11.1 错误 1：提示词中重复提及无关历史内容

       11.1.1 错误表现

       在提示词中，虽然说了 “忽略历史对话”，但又重复提及无关的历史内容，反而让大模型更关注这些内容。比如：“忽略之前关于‘Python 代码’的对话，现在不要写 Python 相关的内容，帮我写一份旅游攻略”—— 这句话中反复提到 “Python 代码”，大模型可能会误以为 “Python” 是需要 “特别注意” 的内容，反而在旅游攻略中出现相关联想。

       11.1.2 正确做法

       提示词中仅提及 “忽略历史” 的核心指令，不重复无关历史内容。正确示例：“忽略之前所有对话内容，帮我写一份北京 3 日游攻略，包含景点和美食推荐”。

       11.2 错误 2：新身份与历史身份或当前需求冲突

       11.2.1 错误表现

       设定的新身份要么与历史身份相关（无法切断历史干扰），要么与当前需求不匹配（导致内容偏离）。比如：历史对话是 “Python 代码编写（身份：Python 讲师）”，当前需求是 “写旅游攻略”，却设定新身份为 “编程旅游博主”—— 这个身份仍与 “编程” 相关，大模型可能会在攻略中加入 “用代码规划行程” 的内容；再比如：当前需求是 “写儿童故事”，却设定新身份为 “法律律师”—— 身份与需求完全不匹配，故事内容可能变得生硬、严肃。

       11.2.2 正确做法

       新身份需满足两个条件：1. 与历史身份完全无关；2. 与当前需求高度匹配。正确示例：历史身份 “Python 讲师”，当前需求 “写旅游攻略”，新身份设定为 “专业旅游博主”；当前需求 “写儿童故事”，新身份设定为 “儿童文学作家”。

       11.3 错误 3：过度依赖工具功能，忽略提示词细节

       11.3.1 错误表现

       认为 “新建对话” 功能可以解决所有问题，在新窗口中只简单输入需求，不补充细节，导致大模型生成内容不符合预期。比如：在新窗口中只输入 “写一份旅游攻略”，没有说明目的地、天数、人群（如亲子、情侣），大模型生成的攻略内容笼统，无法直接使用。

       11.3.2 正确做法

       工具功能（如新建对话）是 “基础保障”，提示词细节是 “精准保障”。在新窗口中，除了需求主题，还要补充关键细节。正确示例：“在新窗口中输入‘帮我写一份北京 3 日亲子游攻略，包含适合 5 岁儿童的景点（如北京动物园、中国科学技术馆）、亲子友好型餐厅，每天行程不超过 6 小时，避免拥挤路段’”。

       11.4 错误 4：限定上下文范围时，参考内容描述模糊

       11.4.1 错误表现

       在提示词中，用模糊的表述说明 “需要参考的历史内容”，让大模型无法准确判断。比如：“参考之前聊过的‘产品相关内容’，忽略其他，写一份说明书”——“产品相关内容” 太笼统，大模型不知道是 “产品功能”“产品价格” 还是 “产品外观”，可能会混入无关内容。

       11.4.2 正确做法

       用具体、明确的表述指出参考内容，最好包含 “关键词” 或 “具体话题”。正确示例：“参考之前聊过的‘产品核心功能（心率监测、睡眠分析）’，忽略其他历史内容，写一份面向消费者的产品说明书”。

       12. 扩展思路：让大模型 “主动过滤” 无关信息

       除了我们主动通过提示词和工具让大模型 “忽略” 无关历史对话，还可以通过训练提示词，让大模型具备 “主动过滤” 无关信息的能力。这种方法适合需要长期在同一对话窗口中交互，且需求会频繁切换的场景（如日常工作中用大模型处理多种任务）。

       12.1 核心思路

       提前给大模型设定一条 “通用规则”：在处理每次新需求前，先判断 “当前需求是否需要参考历史对话”，若不需要，则自动忽略所有历史内容；若需要，则只提取与需求相关的历史信息，忽略无关部分。这条规则会成为大模型处理需求的 “前置逻辑”，减少我们每次输入 “忽略历史” 提示词的麻烦。

       12.2 训练提示词示例

       “从现在开始，每次处理我的新需求前，请先完成以下判断和操作：

  127. 判断：新需求是否需要参考之前的历史对话内容？
  128. • 若我在需求中明确提到‘参考之前的 XX 内容’（如‘参考之前的产品功能’），则需要参考；
  129. • 若我未提及任何历史内容，或需求主题与历史对话完全无关（如之前聊代码，现在聊旅游），则不需要参考。
  130. 操作：
  131. • 若需要参考：仅提取与需求相关的历史信息，忽略所有无关历史内容，基于相关信息生成回复；
  132. • 若不需要参考：完全忽略之前所有对话内容，以初始状态处理新需求，回复中不包含任何历史相关信息。
  133. 额外要求：每次回复开头，简要说明‘是否参考了历史内容’（如‘未参考历史内容，基于新需求生成’或‘参考了历史中产品功能相关内容，忽略其他’），方便我确认。”

  134. 12.3 适用场景与效果

       12.3.1 适用场景

  135. 长期在同一对话窗口中处理多种任务（如工作中既用大模型写报告，又用它写会议通知，还让它帮忙整理资料）；
  136. 需求切换频繁，但每次切换时不想重复输入 “忽略历史” 提示词；
  137. 希望大模型具备 “自主判断” 能力，减少人工干预。

  138. 12.3.2 效果示例

  139. 场景：先和大模型讨论 “产品核心功能（心率监测、睡眠分析）”，接着提出新需求 “写一份周末家庭聚餐菜单”；
  140. 大模型回复开头：“未参考历史内容，基于新需求生成”；
  141. 菜单内容：完全围绕 “家庭聚餐”，包含菜品、食材、做法，无任何 “产品功能” 相关信息；
  142. 后续需求：“基于之前的产品核心功能，写一份产品说明书”；
  143. 大模型回复开头：“参考了历史中产品核心功能相关内容，忽略其他”；
  144. 说明书内容：仅围绕 “心率监测、睡眠分析”，无 “家庭聚餐” 相关信息。

  145. 12.3.3 注意事项

  146. 训练提示词需一次性输入，且放在对话的 “初始阶段”（如第一次和大模型交互时就输入），让大模型形成固定逻辑；
  147. 若大模型忘记 “通用规则”，可在新需求前提醒 “按之前设定的规则处理，先判断是否参考历史内容”；
  148. 该方法对大模型的 “理解能力” 有一定要求，主流大模型（如 ChatGPT、文心一言）效果较好，小众模型可能无法准确执行规则。

  149. 13. 实战补充：不同平台的适配技巧

       不同大模型平台的底层逻辑和对提示词的识别度不同，即使是相同的技巧，在不同平台上的效果也可能有差异。下面针对主流平台，给出具体的适配技巧，帮助大家在实际使用中少走弯路。

       13.1 ChatGPT（网页版 / 客户端）

       13.1.1 平台特点

  150. 对 “提示词的理解能力强”，支持复杂指令（如限定范围、设定新身份）；
  151. “新建对话” 功能便捷，新窗口无任何历史记录；
  152. 长轮次对话中，“上下文记忆” 稳定，但过度轮次（超过 50 轮）可能出现 “记忆衰减”。

  153. 13.1.2 适配技巧

  154. 短轮次、无关需求：直接输入 “忽略之前所有对话内容，帮我 [需求]”，无需新建对话；
  155. 长轮次、需部分参考：用 “限定上下文范围” 提示词，明确参考内容（如 “仅参考之前的产品功能，忽略其他”）；
  156. 专业内容、风格切换：设定新身份（如 “扮演儿童作家，忽略之前的法律相关内容”），无需新建对话；
  157. 轮次极多、复杂内容：“新建对话”+“重置对话提示词”，双重保障（如 “重置对话状态，忘记所有历史，帮我写毕业旅行计划”）。

  158. 13.2 文心一言（网页版 / APP）

       13.2.1 平台特点

  159. 对 “明确、简洁的提示词” 响应更好，复杂指令（如多条件限定）需简化表述；
  160. “清空对话” 功能明显（右上角垃圾桶图标），但 “上下文截断” 功能缺失；
  161. 对 “身份设定” 的支持较好，但历史风格残留可能比 ChatGPT 明显。

  162. 13.2.2 适配技巧

  163. 短轮次、无关需求：“直接告知忽略”+ 简洁需求（如 “忽略之前内容，写北京 3 日游攻略”）；
  164. 长轮次、需部分参考：先 “清空对话”（删除无关历史），再输入 “参考剩余的 [内容]，帮我 [需求]”；
  165. 专业内容、风格切换：“新建对话”+ 设定新身份（如在新窗口中输入 “扮演美食博主，写 3 家北京烤鸭店推荐”）；
  166. 避免使用复杂指令：将 “限定范围 + 风格 + 需求” 拆分为 “简单指令 + 需求”（如先输入 “忽略之前内容”，再输入 “写攻略，包含景点和美食”）。

  167. 13.3 通义千问（客户端 / 网页版）

       13.3.1 平台特点

  168. 对 “生活化、场景化的提示词” 响应更好，专业领域的提示词需更具体；
  169. “新建对话” 和 “清空对话” 功能均支持，操作逻辑清晰；
  170. 对 “重置对话” 提示词的识别度一般，复杂历史对话中建议配合工具功能。
  171. 生活化需求（如旅游、美食）：短轮次用 “直接告知忽略”，长轮次用 “新建对话”；
  172. 专业需求（如方案、文档）：“新建对话”+ 设定新身份（如 “扮演产品经理，写夏季连衣裙推广方案”）；
  173. 需部分参考历史：“清空对话”（保留有用内容）+ 明确参考提示（如 “参考剩余的活动策划内容，写执行细则”）；
  174. 避免模糊表述：需求中明确 “数量、维度”（如 “写 3 家餐厅推荐

  175. 13.3.2 适配技巧

       ，每家说明特色菜品、人均消费和地址”，避免 “写几家餐厅推荐” 这种模糊表述）。

       13.4 豆包（客户端 / 网页版）

       13.4.1 平台特点

  176. 对 “中文提示词的兼容性好”，尤其擅长处理生活化、工作场景的需求；
  177. 提供 “对话标签” 功能，可对不同主题的对话进行分类（如 “工作”“学习”“生活”），不同标签下的对话互不干扰；
  178. “重置对话” 提示词效果较好，短轮次和长轮次对话中均能快速响应。

  179. 13.4.2 适配技巧

  180. 多主题分类管理：创建不同 “对话标签”，如 “工作对话” 处理项目方案、“生活对话” 处理旅游美食需求，不同标签下无历史干扰，无需额外使用提示词；
  181. 单标签内需求切换：短轮次用 “直接告知忽略”（如 “忽略之前的会议纪要内容，帮我写一份请假申请”），长轮次用 “重置对话” 提示词（如 “重置当前对话，忘记之前内容，帮我写周末亲子活动计划”）；
  182. 专业需求处理：“新建标签”+“设定新身份”（如在 “工作标签” 中处理法律文书，在 “新标签” 中设定 “教育顾问” 身份，处理孩子学习规划需求）；
  183. 利用 “对话标签” 优势：若需长期处理某类需求，创建专属标签，避免与其他主题对话混淆，减少 “忽略历史” 的操作成本。

  184. 14. 扩展：应对特殊场景的进阶方案

       除了常见场景，在实际使用中还可能遇到一些特殊场景，如 “历史对话包含多语言内容”“需求涉及多轮迭代修改” 等。下面针对这些特殊场景，给出专门的 “忽略历史” 方案，确保在复杂情况下也能有效避免干扰。

       14.1 场景 1：历史对话包含多语言内容（如中英混合）

       14.1.1 场景描述

  185. 历史对话：5 轮，中英混合内容，如 “帮我翻译一段 Python 代码注释（英文→中文）”“用英文写一封商务邮件”“解释英文技术文档中的‘API’含义”；
  186. 当前需求：用纯中文写一份 “中文古诗赏析（《静夜思》）”，要求语言优美、符合中文表达习惯，不出现任何英文词汇或翻译相关内容。

  187. 14.1.2 解决方案

  188. 核心技巧：设定新身份（中文文学爱好者）+ 明确语言要求 + 直接告知忽略多语言历史；
  189. 提示词示例：“现在请你扮演中文文学爱好者，忽略之前所有中英混合的对话内容（包括代码翻译、英文邮件、英文技术术语解释），用纯中文写一份《静夜思》的古诗赏析。要求：1. 包含诗句解读、情感分析、艺术特色三部分；2. 语言优美，符合中文古典文学赏析的风格，不出现任何英文词汇；3. 字数控制在 300 字左右。”

  190. 14.1.3 效果说明

       大模型会进入 “中文文学爱好者” 的身份，聚焦于古诗赏析，完全忽略之前的多语言内容，生成的赏析文本纯中文表达，无英文词汇或翻译逻辑干扰，符合中文古典文学的风格要求。

       14.2 场景 2：需求涉及多轮迭代修改，需排除历史修改记录干扰

       14.2.1 场景描述

  191. 历史对话：8 轮，围绕 “产品宣传文案” 的多轮修改，如 “第一版文案：突出性价比”“修改意见 1：增加产品功能描述”“第二版文案：补充功能内容”“修改意见 2：调整语言风格为活泼”“第三版文案：优化风格”；
  192. 当前需求：基于 “第三版文案”，再修改一次（增加用户评价内容），但不需要参考之前的 “修改意见 1”“修改意见 2” 和 “第一版、第二版文案”，避免重复之前的修改逻辑。

  193. 14.2.2 解决方案

  194. 核心技巧：限定上下文范围（仅参考第三版文案）+ 明确排除历史修改记录；
  195. 提示词示例：“当前任务仅参考我们之前讨论的‘产品宣传文案第三版’内容，忽略所有历史修改意见（包括修改意见 1、修改意见 2）和第一版、第二版文案，帮我对第三版文案进行修改：在‘产品功能描述’部分后，增加 2 条用户真实评价（评价内容围绕‘功能实用’‘性价比高’展开，每条 50 字左右），其他内容保持不变。”

  196. 14.2.3 效果说明

       大模型会精准定位到 “第三版文案”，仅基于该版本进行修改，不提及之前的修改意见或旧版本文案，避免重复之前的修改逻辑，高效完成 “添加用户评价” 的新需求。

       14.3 场景 3：历史对话包含敏感信息（如个人隐私、商业数据），需彻底忽略

       14.3.1 场景描述

  197. 历史对话：6 轮，包含敏感信息，如 “公司 2024 年核心客户名单（含联系方式）”“个人银行流水分析”“项目预算明细（商业机密）”；
  198. 当前需求：写一份 “公开的行业趋势报告（如 2024 年新能源汽车行业趋势）”，要求内容客观、公开，不包含任何历史对话中的敏感信息。

  199. 14.3.2 解决方案

  200. 核心技巧：新建对话 + 重置提示词 + 明确禁止敏感信息；
  201. 操作步骤：1. 点击 “新建对话”，开启无历史记录的新窗口；2. 输入提示词 “重置当前对话状态，忘记所有历史内容，帮我写一份 2024 年新能源汽车行业趋势报告。要求：1. 内容基于公开行业数据，包含市场规模、技术趋势、政策影响三部分；2. 报告中不得包含任何个人隐私信息、商业机密数据或特定公司的内部信息；3. 语言正式、客观，字数 500 字左右。”

  202. 14.3.3 效果说明

       新窗口无任何历史记录，配合 “重置提示词” 和 “禁止敏感信息” 的要求，大模型生成的行业趋势报告完全基于公开数据，无任何敏感信息，避免了历史敏感内容的泄露风险。

       15. 实用工具推荐：辅助管理对话历史

       除了大模型平台自带的工具功能，还有一些第三方工具可以帮助我们更好地管理对话历史，减少无关历史的干扰。这些工具主要用于 “对话分类”“历史筛选”“快速重置”，适合需要长期使用大模型处理多种任务的用户。

       15.1 工具 1：ChatGPT History Manager（浏览器插件）

       15.1.1 核心功能

  203. 对话分类：可给不同主题的对话添加标签（如 “工作”“学习”“生活”），标签内的对话独立管理，切换标签时无历史干扰；
  204. 快速搜索：支持按关键词搜索历史对话，快速找到需要参考的内容，避免在大量对话中手动查找；
  205. 一键清空：可针对单个标签或所有标签，一键清空对话历史，无需在 ChatGPT 网页版中逐轮删除。

  206. 15.1.2 适用人群

  207. 长期使用 ChatGPT 处理多主题任务的用户（如同时处理工作、学习、生活需求）；
  208. 需要频繁查找历史对话中有用信息的用户；
  209. 注重对话历史分类管理，避免混乱的用户。

  210. 15.1.3 使用建议

  211. 新建对话时，先给对话添加标签（如 “工作 - 项目方案”），后续同类需求在同一标签下处理；
  212. 当某标签下的历史对话过多时，定期使用 “一键清空” 功能，保持标签内对话简洁；
  213. 查找有用历史内容时，用关键词搜索（如搜索 “产品核心功能”），快速定位，减少无关内容干扰。

  214. 15.2 工具 2：豆包桌面端 “对话备份与清理” 功能

       15.2.1 核心功能

  215. 对话备份：可将重要的对话历史导出为文档（如 PDF、TXT 格式），备份后可安全删除原对话；
  216. 批量清理：支持按 “时间范围”（如 “30 天前的对话”）或 “主题类型”（如 “临时对话”）批量删除对话，快速清除无关历史；
  217. 对话隔离：创建 “私密对话” 窗口，该窗口内的对话不与其他窗口共享历史，适合处理敏感需求。

  218. 15.2.2 适用人群

  219. 使用豆包桌面端的用户；
  220. 需要备份重要对话历史，同时清理无关对话的用户；
  221. 处理敏感需求（如个人隐私、商业数据），需要隔离对话的用户。

  222. 15.2.3 使用建议

  223. 完成重要需求（如项目方案、学习笔记）后，及时备份对话，避免误删；
  224. 每月定期清理 “30 天前的临时对话”（如简单的日常咨询、临时查询），保持对话列表简洁；
  225. 处理敏感需求时，开启 “私密对话” 窗口，确保敏感信息不泄露，且不干扰其他对话。

  226. 15.3 工具 3：Notion + 大模型对话同步插件

       15.3.1 核心功能

  227. 对话同步：将大模型的对话历史同步到 Notion 文档中，按主题创建不同的 Notion 页面（如 “Python 学习”“旅游规划”）；
  228. 内容筛选：在 Notion 页面中，可手动删除对话中的无关内容，只保留有用信息，后续参考时无干扰；
  229. 多平台同步：Notion 文档支持多设备同步（电脑、手机、平板），可在不同设备上查看筛选后的有用对话。

  230. 15.3.2 适用人群

  231. 习惯用 Notion 进行内容管理的用户；
  232. 需要跨设备查看对话历史，且仅保留有用信息的用户；
  233. 希望对对话历史进行深度编辑和筛选的用户。

  234. 15.3.3 使用建议

  235. 同步对话到 Notion 后，立即删除无关内容（如临时提问、错误回复），只保留核心信息；
  236. 给不同主题的 Notion 页面添加 “快捷方式”，快速访问有用对话；
  237. 后续需要参考历史内容时，直接在 Notion 中查看筛选后的信息，无需在大模型平台中翻找历史对话，减少干扰。

  238. 16. 总结与扩展

       通过前面的内容，我们详细讲解了多种让大模型 “忽略” 无关历史对话的技巧，从基础的 “直接告知忽略” 到进阶的 “设定新身份”“限定上下文范围”，再到工具功能的配合使用，覆盖了不同场景下的需求。同时，我们还总结了常见错误、平台适配技巧和特殊场景解决方案，帮助大家在实际使用中灵活应对各种情况。

       16.1 核心要点回顾

  239. 技巧选择：根据 “历史对话特征” 和 “当前需求特征” 选择合适的技巧，短轮次无关需求用 “直接告知”，长轮次需部分参考用 “限定范围”，专业内容风格切换用 “设定新身份”；
  240. 工具配合：“新建对话”“清空对话” 等工具功能是提示词技巧的补充，能在复杂场景下（如长轮次、敏感信息）提供更彻底的 “忽略” 效果；
  241. 避免踩坑：不要在提示词中重复无关历史内容，新身份需与历史无关且匹配需求，限定范围时参考内容要具体；
  242. 平台适配：不同平台对提示词的识别度不同，主流平台（如 ChatGPT、文心一言）支持复杂指令，小众平台需简化提示词并优先使用工具功能。

  243. 16.2 扩展方向

  244. 自动化提示词：可将常用的 “忽略历史” 提示词（如 “设定新身份”“限定范围” 模板）保存为 “快捷指令”，在需要时一键调用，减少重复输入；
  245. 多模型对比：不同大模型对 “忽略历史” 技巧的响应效果不同，可测试对比（如 ChatGPT 和文心一言在 “长轮次忽略” 场景下的效果），选择最适合自己需求的模型；
  246. 结合 AI 辅助工具：部分 AI 辅助工具（如 ChatGPT Prompt Generator）可根据你的需求，自动生成包含 “忽略历史” 逻辑的提示词，适合不熟悉提示词编写的用户。

  247. 只要熟练掌握这些技巧，并根据实际场景灵活组合使用，就能有效解决大模型受无关历史对话干扰的问题，让大模型更精准、高效地满足你的需求，成为工作和生活中的得力助手。