应使用结构化分隔符防止模型混淆：一、三重反引号包裹长素材；二、尖括号锚定核心指令；三、自定义大写标签划分功能区块；四、双引号限定自由文本；五、混合多种分隔符强化层级控制。

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如果您在向文心一言4.5输入提示词时，发现模型频繁混淆指令与示例文本、误将参考内容当作待处理任务执行，或生成结果中混入原始素材片段，则很可能是由于提示词中缺乏清晰的结构边界，导致模型无法准确区分指令、上下文、约束条件与输入数据。以下是防止AI被素材干扰的多种分隔符使用技巧：

一、使用三重反引号包裹长段原始素材

该方法通过语法级隔离，明确告知模型被包裹内容为只读参考信息，不参与指令解析或逻辑推演，适用于粘贴代码、日志、合同原文等结构化/非结构化长文本。

1、在提示词开头写明任务目标，例如：“请从以下用户反馈中提取3个核心问题，并按严重性排序。”

2、紧接着插入一行空行，然后输入```（三个连续反引号）。

3、将原始素材完整粘贴在```下方，不作任何删减或换行调整。

4、在素材末尾另起一行，再次输入```闭合区块。

5、在第二个```之后添加约束说明，例如：“仅输出问题列表，不复述原文，不添加解释。”

二、用尖括号对关键指令进行语义锚定

尖括号具有强视觉区隔性与低语法干扰性，能有效提升模型对核心指令的识别优先级，避免被前后文稀释意图，特别适合嵌套多层要求的复杂提示。

1、将核心动作动词置于内，例如：“请用户情绪倾向，标点错误，JSON格式。”

2、对必须保留的字段名加尖括号，例如：“输出字段必须为、、。”

3、当存在互斥选项时，用标注唯一生效项，例如：“格式选择： 或 ，。”

4、禁止在尖括号内使用空格或换行，确保符号完整性。

三、采用自定义标签标记不同功能区块

通过预设语义明确的标签（如、、），为模型构建可解析的提示词骨架，使其在推理阶段自动对齐各模块职责，大幅降低跨区块信息渗透概率。

1、在提示词最前端插入标签，随后紧接待处理原始文本。

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2、换行后插入标签，其下逐条列出不可妥协的执行条件，每条以句号结尾。

3、再换行插入标签，严格定义返回内容的结构、长度、符号、顺序等物理特征。

4、所有标签均使用大写字母与尖括号组合，且与之间、与之间必须有且仅有一行空行。

四、以双引号限定自由文本边界

当提示中需嵌入用户提供的短句、标题、关键词等自由文本时，统一用英文双引号包围，可阻止模型将其误判为指令动词或系统保留字，尤其适用于含空格、标点或中文的非结构化字符串。

1、所有需原样保留的短文本，包括但不限于：“用户说‘今天服务器崩了’”、“文档标题：‘2025Q3合规审计报告’”、“关键词：‘延迟’‘超时’‘502’”。

2、双引号必须成对出现，且内部不嵌套双引号；若原文含英文引号，统一替换为中文全角引号“”以避免解析冲突。

3、在双引号外不得紧邻操作动词，须保留至少一个空格或标点分隔，例如：“请分析“用户报障截图描述”中的技术关键词。”

4、对含换行的多行短文本，改用三重反引号而非双引号，避免歧义。

五、混合分隔符强化层级控制

针对高复杂度任务（如多轮文档比对、带条件分支的摘要生成），单一类型分隔符易失效；混合使用两类及以上分隔机制，可构建提示词的“防渗透屏障”，显著抑制模型对非指令区域的过度解读。

1、用、等自定义标签划分逻辑大块。

2、在每个大块内部，对原始数据使用```包裹，对关键参数使用锚定。

3、所有双引号字符串仅出现在下的子区块中，严禁跨区块引用。

4、在最终区块中，强制声明：“禁止输出任何未在中明确定义的字段、符号或说明文字。”