提示词的明确性直接影响大型语言模型（LLM）的输出与所提供的上下文的对齐程度。像“仅使用以下信息回答……”这样的提示词明确地将模型限制在给定的数据范围内，减少对其内部训练的依赖。这种约束最大限度地减少了“幻觉”（不正确或编造的细节），并迫使模型优先考虑所提供的上下文。相比之下，通用提示词（例如，“解释 X 的工作原理”）允许模型从其更广泛的知识中汲取，如果训练数据与上下文冲突或缺乏最新信息，可能会引入不准确之处。对于开发者来说，这意味着明确的提示词会产生与所提供的源材料更一致的答案，而通用提示词则可能引入未经证实或过时的假设。
为了说明这一点，考虑这样一种情况：一个 LLM 收到关于专有 API 的技术文档，并被问到“如何验证请求？”。一个明确的提示词（例如，“使用以下 API 文档，列出身份验证步骤”）会迫使模型直接从文档中提取步骤。而一个通用的提示词可能会生成一个通用的 OAuth 2.0 解释，即使该 API 使用自定义令牌系统。同样，在医疗背景下，引用研究论文的特定提示词会产生基于该论文的研究结果的答案，而通用提示词可能会默认使用模型的一般医学知识，从而可能与来源相矛盾。这些示例突出了明确性如何充当护栏，使输出与预期上下文保持一致。
衡量可靠性需要将生成的答案与提供的源材料进行比较。开发者可以使用诸如 ROUGE-L（测量文本重叠）或 BERTScore（语义相似度）之类的自动指标来量化对齐情况。例如，如果一个明确的提示词生成的答案与源文本相比具有更高的 ROUGE-L 分数，那么它表明更好的可靠性。人工评估也至关重要：审核人员可以标记不支持的声明或外部知识。此外，开发者可以通过计算输出中缺少源中直接证据的断言来跟踪 幻觉率。像 spaCy 的实体匹配器这样的工具可以自动检查命名实体（例如，API 端点、医学术语），以确保它们出现在源中。通过结合这些方法，团队可以客观地比较提示词策略并优化可靠性。
