Prompt Engineering（提示工程）

Prompt Engineering 是設計與調整輸入給 AI 模型的指令內容，讓模型輸出更符合預期結果的技巧。

很多人以為寫好一次提示詞就能一勞永逸，實際上使用者的真實問法會隨時間改變，提示詞通常需要依真實回饋持續迭代調整，例如客服機器人上線後才發現客戶常用「多久會到」代替「到貨時間」，或用產品的俗名而非正式型號發問，這類用語落差都得靠上線後的事後調校慢慢補上，不是一次寫完就能涵蓋所有情境。Prompt Engineering 的工作最集中在 AI Agent 上線後的優化階段，包含調整回答語氣、限制回答範圍、避免模型答出超出授權範圍的內容或做出不該由 AI 承諾的保證，這部分與 RAG 知識庫建置合計，在專案報價中通常占整體預算的 35-45%，是持續性的維護成本而非一次性費用。常見誤解是把 Prompt Engineering 當成一次性的文案工作，隨手交給不熟悉系統行為的人員兼職處理——如果沒有人持續追蹤使用者的真實提問並調整提示詞，機器人的回答品質只會隨時間慢慢跑掉走鐘，而不是自動變好，這也是很多專案上線三個月後滿意度反而下滑、客訴變多，團隊卻找不出原因的常見狀況，往往回頭一查才發現提示詞從沒更新過。