🎨 深度學習中的 Prompt 設計：從生成式 AI 到機器學習任務

生成式 AI（如 ChatGPT、Stable Diffusion）之所以能夠靈活產生內容，關鍵在於 Prompt（提示詞）設計。
但 Prompt 並不是一套固定公式，而是根據任務、模型、資料特性不斷優化的過程。
這篇文章將從 基本原則 談起，並整理成一份表格，幫助讀者快速掌握 Prompt 設計的重點。

📌 Prompt 設計的核心原則

1. 明確性（Clarity）

• 用詞要清楚，避免模糊或多義。
• 例子：
  ✅ 「請用 PyTorch 建立一個 CNN 模型，輸入大小為 224x224，分類 10 個類別」
  ❌ 「幫我建 CNN」

2. 上下文（Context）

• 提供必要的背景資訊與限制條件。
• 例子：
  「針對醫學影像分類，資料集是胸腔 X 光影像，共 5000 張，二分類：是否有肺炎。」

3. 格式規範（Format）

• 指定輸出格式：表格、程式碼、分點說明。
• 例子：
  「請以 Python 程式碼示範，並加上註解。」

🔍 為什麼生成式 AI 特別需要 Prompt 設計？

在傳統機器學習中，我們強調 資料前處理、模型選擇與特徵設計；
而在生成式 AI 裡，Prompt 本身就是一種「特徵工程」：

• 提供的描述越精確，模型的輸出就越符合需求。
• Prompt 的結構（敘述方式、順序、約束條件）直接影響生成結果。

📊 Prompt 設計整理表格

🧠 在社工活動中導入生成式 AI 與深度學習：從 Prompt 到模型管線

0. 設計總則（R-T-F-C-E-S 框架）

R 角色（Role）：指定模型身分與倫理邊界（例：臨床社工助理、不得提供醫療診斷）。

T 任務（Task）：明確可驗收的輸出目標（摘要、風險辨識、行動方案）。

F 格式（Format）：規範結構化輸出（JSON／表格），利於後續分析。

C 脈絡（Context）：提供必要背景（評估量表、機構規範、在地資源）。

E 證據（Evidence）：要求逐點引註來源段落或逐字稿時間戳，降低幻覺。

S 安全（Safety）：PII 去識別、合規提示、拒絕邊界與人審（HITL）。

1. 個案工作（Case Work）

1.1 目標

將晤談逐字稿→結構化紀錄（優勢／壓力源／風險指標）。

產出可執行的安全計畫與轉介清單。

嚴格證據對齊（哪一句話支持哪一個判斷）。

1.2 Prompt 範本（可直接複用）

[Role] 你是受監督的臨床社工助理，遵守本機構倫理規範；不得提供醫療診斷。
[Task] 讀取下方逐字稿片段，輸出：{(1)重點摘要,(2)風險/保護因子,(3)待追蹤議題,(4)建議行動與轉介,(5)需督導討論}
[Format] 請以 JSON 輸出，欄位：summary, risks[], protections[], followups[], actions[], supervision_notes[]。
[Context] 本機構高風險準則：自傷意念、暴力、照顧者耗竭、財務詐騙、用藥不當。社區資源：A診所、B長照據點、165反詐。
[Evidence] 每個 risks/protections/followups 項目，附 "evidence": {quote, start_time, end_time}。
[Safety] 若資訊不足，回報 "uncertain": true 並列出需要補問的3個具體問題。
[Input]

[00:02:11] 個案提到近兩週失眠且常被推銷電話打擾...
...

1.3 深度學習管線（可與 LLM 串接）

ASR（語音轉文字）＋ 說話人分離（Diarization） → 逐字稿與角色標註。

NER 去識別（姓名、地址、電話→標記/遮罩）。

情緒／風險分類器（Transformer 微調）：標記焦慮、憂鬱、自傷暗示、財詐線索。

RAG（檢索增強）：將機構SOP、量表指引、在地資源檔喂給模型，要求引用章節。

LLM 生成：套上上面 Prompt，輸出結構化 JSON。

人審（HITL）：督導核對「證據對齊」與敏感措辭。

1.4 驗收與監測

標註一致性：風險標記的 Cohen’s κ ≥ 0.7。

偽陽/偽陰：對高風險類別以 Recall 為優先；固定抽樣複核。

校準：風險分數做校準（Brier score / reliability plot）。

偏誤：檢查族群差異（TPR parity）；必要時重加權或再訓練。

2. 團體工作（Group Work）

2.1 目標

會談後多視角摘要：主題走向、參與度、未被傾聽的聲音。

生成下次帶領腳本（暖身、分組、回饋問題庫），並對齊團體目標。

2.2 Prompt 範本（會後用）

[Role] 你是團體帶領助理，熟悉創傷知情與優勢觀點。
[Task] 生成本次團體的多視角摘要與下次帶領建議。
[Format] Markdown，段落：主題歷程、參與熱點、沉默/邊緣觀點、風險點、下次腳本(10-15分鐘Flow)。
[Context] 團體目標：提升照顧者自我照護。限制：避免引發羞愧與責備。
[Evidence] 每個結論後，括號標註(成員ID, 時間戳)。
[Safety] 若偵測到高度情緒失調，加入"轉介/加碼支持"段落並標註理由。
[Input] <group_transcript_chunks ...>

2.3 深度學習輔助

對話分群（Topic Segmentation / BERTopic）：自動切主題段落。

參與度量測：依發言時長、輪次、情緒強度產出熱點小圖（非個資）。

抗幻覺機制：要求異議覆核（devil’s advocate prompt）：「列出三點尚未充分討論的相反觀點與其可能價值」。

3. 社區工作（Community Work）

3.1 目標

快速多語宣導素材（文字、圖文腳本）與在地化口吻。

整合問卷/陳情自由文字→主題地圖，做政策／活動設計依據。

3.2 Prompt 範本（宣導素材）

[Role] 你是社區溝通專員，須以在地語氣撰寫。
[Task] 產生三版反詐宣導貼文：長輩版、青壯版、店員版。
[Format] 表格輸出：受眾、核心訊息(≤20字)、三步驟口訣、行動呼籲、在地資源連結位標。
[Context] 在地關鍵詞：○○市場、165專線、里辦公室據點A/B。
[Safety] 禁用恐嚇語；避免污名化；不得要求提供點數序號。
[Input] <近期詐騙手法摘要>

3.3 深度學習輔助

句向量聚類（Sentence Transformers）：把民眾回饋分群；

主題標籤自動化：產出「前五大痛點＋代表語句」；

A/B 測試文案：生成三版貼文→以互動率/點擊率驗證迭代。

4. 隱私與倫理（落地紅線）

最小化原則：只處理達成目的所需的資料；避免跨任務拼接個資。

PII 去識別：前置 NER 遮罩；輸出層再檢查是否「洩露回填」。

本地化部署／權限隔離：敏感任務優先用內網與可審計日誌。

說明性與可追溯：每個結論提供引文/時間戳；保留模型版本與提示版本。

人審與轉介：高風險輸出必須人員覆核，並記錄行動化處置。

🎯 結語

生成式 AI 的 Prompt 設計，就像傳統機器學習裡的「特徵設計」。
它不是一次到位，而是透過不斷實驗、修改與優化，逐步找到最適合的表達方式。

👉 一句話總結：
好的 Prompt = 清楚的任務描述 + 足夠的上下文 + 明確的輸出格式。

這樣，生成式 AI 才能真正展現它的力量。

📊 一頁總表（任務→Prompt→模型→輸出→人審）

✅ 解讀

• Prompt 設計 是專業規格書：明確角色、任務、格式、脈絡、證據、安全（R-T-F-C-E-S）。
• 深度學習模組 將非結構化資料（語音、文字）轉換為可分析訊息。
• 人審要點 確保最終輸出符合倫理、安全、專業標準。

把 Prompt 當成專業流程規格書：先定「角色與邊界」、再定「輸出格式與證據對齊」、最後用深度學習管線把未結構化資料（語音、文字）轉為可用訊息；全程以人審與倫理收尾。
這樣才能在社工的個案—團體—社區三個層次里，既提升效率，又守住專業與信任。