RACEF 提示词框架

提示词框架（Prompt Framework）是一种结构化的方法，用于构建更清晰、有效的提示词（prompts），以便更好地与像我这样的语言模型交互。

比如可以提升提示词的质量，帮助我们明确目标、上下文和期望输出，避免模糊或歧义的表达，从而获得更准确的回答。可以帮助我们节省时间，通过复用结构化的提示模板，你可以更快地构建高质量的提示，而不必每次都从零开始。更适合复杂任务，对于需要多步骤推理、角色扮演、格式化输出等复杂任务，提示词框架可以提供清晰的结构，帮助模型更好地理解和执行。

本文是提示词框架系列的第一篇，今天给大家介绍的提示词框架是 RACEF。

1. RACEF 框架是什么？

RACEF是一个用于提升 AI 交互效果的提示词工程框架，由五个关键组成部分构成：

• Rephrase（重述）：优化问题的表述，使其更清晰、精准。
• Append（补充）：添加细节或约束条件，引导 AI 输出更具针对性的内容。
• Contextualize（情境化）：提供背景信息，使 AI 的回答更贴合实际需求。
• Examples（示例）：加入示例，明确期望的输出格式或内容。
• Follow-Up（跟进）：鼓励 AI 通过提问或修正进一步优化结果。⠀

该框架强调结构化与灵活性的结合，适用于多种复杂任务，提升提示词的清晰度、深度与适应性。

2. RACEF 框架的应用场景

RACEF 框架适用于以下典型场景：

• 市场调研与战略分析
• 教育课程开发
• 产品开发与用户研究
• 企业培训与员工福利设计
• 数字营销与内容创作
• 政策制定与社会问题分析
• AI 系统设计与反馈分析

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3. RACEF 框架最适合的模型

RACEF 框架与以下主流生成式 AI 模型高度兼容：

模型名称	特点
OpenAI GPT-4	擅长迭代式问题解决与上下文理解
Google Gemini	适合创意发散与多角度任务
Anthropic Claude	在复杂任务中表现出色，擅长上下文细化
Juuzt AI专有模型	针对 RACEF 优化，适合技术与创意任务
Meta Llama 2	适合学术与专业领域的任务

4. RACEF 框架例子

示例 1：市场调研报告

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示例 2：教育课程开发

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5. RACEF 框架的优缺点

优点

• 灵活性强：适用于创意、技术、分析等多种任务
• 结构清晰：五步法帮助构建高质量提示词
• 支持迭代优化：通过 Follow-Up 实现持续改进

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缺点

• 学习曲线较陡：需要一定的提示词工程基础
• 耗时：构建完整提示词在简单任务中可能显得繁琐