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# 默认提示词
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默认提示词选项卡允许你塑造 AI 如何在你的整个 Speakr 实例中[解释和总结录音](../features.md#automatic-summarization)。在这里，你可以建立用户在没有自定义[个人提示词](../user-guide/settings.md#custom-prompts-tab)时体验的基线智能。
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## 理解提示词层级
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Speakr 使用复杂的层级来确定在任何给定录音中使用哪个提示词。该系统在保持控制的同时提供灵活性，确保用户获得适当的摘要，同时在需要时允许自定义。
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层级的最顶层是标签特定的提示词。当录音具有[标签](../user-guide/settings.md#tag-management-tab)且关联了提示词时，这些具有绝对优先级。在功能指南中了解[标签管理](../features.md#tagging-system)。多个标签提示词会智能地拼接，允许为专业内容类型进行复杂的提示词堆叠。
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接下来是用户的个人自定义提示词，在其[账户设置](../user-guide/settings.md#custom-prompts-tab)中设置。用户还可以为摘要配置[语言偏好](../user-guide/settings.md#language-preferences)。这允许个人在不影响其他人的情况下根据自己的需求定制摘要。许多用户从不设置这个，因此你的管理员默认值更加重要。
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你在此页面上配置的管理员默认提示词是大多数摘要的基础。这是新用户体验的内容，也是未自定义设置的长期用户所依赖的内容。它决定了你的 Speakr 实例的整体智能和实用性。
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最后，如果所有其他方法都失败，硬编码的系统回退确保始终生成摘要。你在实践中很少看到这个，但它提供了一个安全网，确保系统永远不会无法生成输出。
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## 设计有效的默认提示词
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你的默认提示词不仅仅是技术指令——它是理解内容的模板。界面中显示的提示词演示了一种平衡的方法，要求关键问题、决策和待办事项。这种结构适用于商务会议，但可能不适合所有场景。
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在设计提示词时考虑你的用户群体。研究机构可能会强调方法和发现。律师事务所可能会关注案件细节和判例。对于多语言支持，请参阅[语言配置](../features.md#language-support)和[语言问题故障排除](../troubleshooting.md#summary-language-doesnt-match-preference)。创意机构可能会突出概念和客户反馈。提示词应反映对用户最重要的内容。
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AI 对清晰、结构化的请求响应最佳。使用项目符号或编号部分来组织输出。指定你想要的详细程度——"简要概述"与"全面分析"会产生截然不同的结果。如果某些格式至关重要，请包含示例。
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请记住，此提示词适用于从五分钟检查到两小时研讨会的所有内容。设计时要考虑多样性。避免对可能不适用于所有内容的过于具体的要求。专注于提取具有普遍价值的信息，同时允许 AI 灵活地适应不同的录音类型。
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## 默认提示词编辑器
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大型文本区域显示你的当前默认提示词，完全支持 markdown 格式。你可以使用粗体进行强调、列表用于结构化，甚至可以使用代码块（如果需要显示示例格式）。编辑器会扩展以适应更长的提示词，尽管简洁通常会产生更好的结果。
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当你点击"保存更改"按钮时，更改会立即保存。没有草稿或暂存——修改会立即影响所有新摘要。用户可以[重新生成摘要](../user-guide/transcripts.md)以将更新的提示词应用于现有录音。"重置为默认"按钮提供了安全网，如果你的自定义效果不如预期，可以恢复到原始提示词。
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时间戳显示提示词的最后修改时间，有助于跟踪随时间的更改。如果多个管理员管理你的实例，这有助于协调谁更改了什么以及何时更改的。
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## 理解 LLM 提示词结构
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可展开的"查看完整 LLM 提示词结构"部分揭示了你的提示词如何融入发送给 AI 的完整指令。这个技术视图显示了系统提示词、你的自定义提示词以及转录文本的集成。
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理解这个结构有助于你编写更好的提示词。你会看到某些指令已经由系统提示词处理，因此你不需要重复它们。你会理解你的提示词如何与转录文本交互，以及为什么某些措辞比其他措辞更有效。
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这种透明性也有助于故障排除。如果摘要不符合预期，查看完整提示词结构通常会揭示原因。也许你的指令与系统指令冲突，或者你可能在请求转录文本中通常不存在的信息。
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## 实用提示词策略
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从经过验证的结构开始，并根据结果进行迭代。默认提示词之所以有效，是因为它请求具体、可操作的信息。关键问题提供上下文，决策记录结果，待办事项推动跟进。
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在广泛部署之前，使用各种录音类型测试你的提示词。适用于正式演示的提示词可能在随意对话中失效。上传具有不同特征的测试录音并评估生成的摘要。
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考虑季节性或基于项目的调整。在规划季节，你可能会强调目标和策略。在执行阶段，专注于进展和阻碍因素。随着组织需求的发展，你可以更新默认提示词。
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监控用户关于摘要质量的反馈。如果用户经常编辑摘要或抱怨缺少信息，你的提示词可能需要调整。最好的提示词是用户很少需要修改的提示词。
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## 高级提示词技巧
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分层指令以获得细致的输出。不要只请求"待办事项"，而是指定"带责任方和提及的截止日期的待办事项"。这种精度有助于 AI 在可用时提取更有价值的信息。
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使用条件语言增加灵活性。诸如"如果适用"或"当讨论时"之类的短语允许 AI 跳过不适用于每个录音的部分。这可以防止摘要中出现无关的内容。
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考虑 AI 模型的优势和局限性。当前模型擅长识别主题、提取具体信息和组织内容。它们在复杂推理、数学计算和未明确陈述的信息方面存在困难。设计发挥这些优势的提示词。
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在细节与可读性之间取得平衡。极其详细的提示词可能会生成用户不阅读的综合性摘要。有时简洁、聚焦的摘要比详尽的文档更好地为用户服务。
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## 与用户提示词协调
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你的默认提示词应补充而非与用户自定义竞争。将其设计为适用于大多数情况的坚实基础，同时鼓励高级用户根据自己的特定需求进行自定义。
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向用户传达你的提示词策略。让他们知道默认提示词强调什么，以便他们可以决定自定义是否对他们有利。分享基于你默认值构建的有效用户提示词示例。
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考虑为用户记录提示词最佳实践。如果某些部门需要专业摘要，提供他们可以使用的推荐提示词。这赋能了用户，同时在重要的地方保持一致性。
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## 衡量提示词有效性
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跟踪用户修改 AI 生成摘要的频率。频繁编辑表明你的提示词没有捕获用户需要的内容。最少的编辑表明你的提示词有效地提取了有价值的信息。
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定期审查摘要样本。它们是否始终包含请求的部分？信息是否准确且相关？用户是否添加了提示词应该请求的类似信息？
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在用户审查或支持交互期间收集反馈。具体询问摘要质量以及默认格式是否满足他们的需求。不自定义提示词的用户完全依赖你的默认值，因此他们的反馈至关重要。
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## 常见提示词陷阱
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避免过于死板的提示词，将结构强加于不兼容的内容上。并非每个录音都有"决策"或"待办事项"。强制 AI 在不存在时找到这些内容会产生无意义的填充。
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不要请求 AI 无法提供的信息。要求"未说出的担忧"或"未讨论的内容"超出了转录分析的范围。AI 只能处理实际说出和记录的内容。
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抵制使提示词过长的诱惑。每个指令都会增加复杂性和潜在的混淆。专注于最重要的内容，而不是试图捕获每个可能的细节。
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下一步：[向量存储](vector-store.md) →
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