百度文库AI用户访谈摘要提示词怎么写才能保留原话证据

老浩同学_5173

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2026-06-20

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原创

你是一位专注b2b saas产品的用户研究员,刚完成对6位中小企采购负责人的深度访谈,核心目标是确认他们在审批流程中是否因系统跳转频繁而放弃提交。【访谈1|杭州某电商公司采购主管】:‘我点完“提交审批”后弹出三个新标签页,还没看清就自动关了两个,最后找不到审批单在哪……’

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百度文库ai用户访谈摘要提示词怎么写才能保留原话证据

你需要从客户访谈原始记录中快速产出有原话支撑、可汇报可验证的摘要,而不是泛泛而谈的“用户觉得体验不好”这类失真概括——AI不会主动保留引号里的句子,除非你用结构化指令把它锁死在输出格式里。

先锚定角色与目标,再喂数据

打开百度文库AI对话框,第一句必须写明三件事:你是谁、访谈对象是谁、你最想确认什么问题。例如:“你是一位专注B2B SaaS产品的用户研究员,刚完成对6位中小企采购负责人的深度访谈,核心目标是确认他们在审批流程中是否因系统跳转频繁而放弃提交。”

【没有角色和目标的提示词,AI会默认按通用模板压缩内容,原话必然被替换成概括性表述】。空着背景直接粘贴文字,等于让AI在黑箱里猜你要什么。

接着换行,用清晰分隔符标注每段来源:“【访谈1|杭州某电商公司采购主管】:‘我点完“提交审批”后弹出三个新标签页,还没看清就自动关了两个,最后找不到审批单在哪……’”。每条访谈单独成段,用【】标出身份,避免混在一起变成一团模糊语义。

强制保留原话的三种提示写法

方法一:用“原话包裹指令”锁定证据链
输入:“请严格按以下格式输出:①提炼1个用户痛点;②紧接其后,用引号完整呈现支撑该痛点的1句原始发言;③不添加任何解释性语言。只处理我接下来粘贴的内容。”

百度文档解析vlm-parser
百度文档解析vlm-parser

调用百度PaddleOCR‑VL大模型API,支持PDF、Word、PPT、图片等多格式文档解析,精准识别印刷体、手写体、表格、公式、图表、印章等复杂元素,支持100+语言,可处理不规则布局和跨页长文档。触发词:文档解析、VLM解析、大模型OCR、PaddleOCR、多模态文档、手写识别、公式识别、复杂版面。

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方法二:限定输出字段+禁止改写
输入:“生成表格,仅含两列:‘痛点归类’(如‘流程中断’‘入口难找’)和‘用户原话’(逐字复制,不删减填充词、不修正语法错误)。若某条反馈无法归入预设类别,请填‘其他’并照录原话。”

方法三:反向约束剔除风险
输入:“禁止出现以下表达:‘用户表示’‘受访者提到’‘普遍反映’。所有输出必须以用户原话开头,且每句原话前加‘▶’符号。若原文含‘嗯’‘那个’等口语词,必须保留。”

这三种写法任选其一即可生效,不用叠加。实测中方法三对保留真实语气词效果最强,尤其适合要还原现场张力的汇报场景。

清洗与校验:两步闭环操作

第一步:粘贴完所有访谈片段后,立刻追加指令:“请逐行检查,将所有未加引号的用户发言补上双引号,并在每句引号前插‘▶’。”

第二步:生成初稿后,逐条核对——任选一条输出中的引号内容,回到原始记录中搜索完全一致的字符串。搜不到,说明AI已擅自改写,整条作废,退回重写提示词。

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