TL;DR：在人工智能驅動發現的新時代，以 「老方法 」創建內容將使您無所遁形。現在，成功取決於專門為大型語言模型理解和引用而設計的內容。這個 7 層提示公式是 Mercury Technology Solutions 使用的系統方法，讓我們超越臆測，確保我們的內容結構能夠填補知識缺口、回應使用者意圖，並從基礎開始建立可引用的權威。
我是 Mercury Technology Solutions 的執行長 James。
現在，每個企業領導者和行銷人員都能使用強大的 AI 工具。然而，使用權並不等同於優勢。您從人工智慧所獲得的輸出品質，與您所提供的輸入品質和策略意圖成正比，而且永遠如此。
如果您仍以舊有的方式撰寫部落格文章，您很可能會錯過透過 AI 產生的答案來發現品牌與解決方案的下一代客戶。
為了在這個新環境中茁壯成長，我們開發了一套有規律、有系統的內容創作方法。這是一個 7 層提示公式，旨在設計出不僅可讓人類閱讀，還能讓人工智能高度「引用」的內容。這是我們用來定位我們的內容，以便在這個新時代獲得最大能見度的玩法。
AI 內容工程的 7 層架構
讓我們以一個執行範例來說明每一層。我們的目標是製作一篇有關 「用於企業知識管理的混合 RAG 技術」的權威文章。
第 1 層：主題框架提示（設定場景）
在撰寫任何東西之前，您必須先瞭解現有的資訊架構，以找出哪些地方解釋不足。
- 提示範本： "擔任 [您的領域] 的領域專家。給我一個關於 [您的主題] 的高層次概述、其主要趨勢、理解上的差距、常見的技術誤解，以及大部分線上內容所遺漏的部分。
- Why It Works： LLM 擅長綜合大量資訊。此提示會強迫人工智能找出您可以策略性地填補的知識缺口，立即將您的內容定位為有價值且獨特，而非只是另一個重複的介紹。
- 範例及效果：
- 我們的提示：「扮演企業 AI 的領域專家。給我一個關於 Hybrid RAG 的高層次概述、其主要趨勢、理解上的差距，以及大部分線上內容所遺漏的地方。"
- 人工智能產生的洞察力（效果）：人工智能可能會回報："大多數關於混合 RAG 的線上內容都是高度技術性的，並且著重於向量與稀疏檢索。一個關鍵的知識缺口是針對企業用例，特別是關於特定產品名稱和編碼的精確度，提供簡單、以業務為重點的解釋，說明為什麼混合 RAG 比純向量搜尋優勝。
- 結果：我們現在知道我們的策略角度：專注於混合 RAG 的商業價值和精確度。
第 2 層：意向轉換提示
您不是為了關鍵字而寫，而是為了使用者提問的方式而寫。
- 提示範本： "如果使用者在 ChatGPT 或 Claude 中輸入「[您的關鍵字]」，他們在真實世界中可能的意圖是什麼？將其分為三個部分：1) 對新手友善的問題措辭，2) 他們可能來自的上下文，以及 3) 他們可能會提出的三個特定後續問題。
- Why It Works：這可以將簡單的關鍵字轉換成豐富的會話內容，讓您可以建立直接反映使用者與 AI 互動方式的內容。
- 範例及效果：
- 我們的提示：「如果使用者在 ChatGPT 中輸入 'what is hybrid rag'，他們的目的可能是什麼？請細分......"
- 人工智能產生的洞察力（效果）：
- 新手用語：「向我解釋 Hybrid RAG，就像我是非技術經理一樣」。
- 情境：「我的團隊正在使用內部 AI 聊天機器人，但它經常提供錯誤的答案」。
- 跟進： "1. 它的主要業務優勢是什麼？ 2.是否難以執行？ 3.它與我們現有的相比如何？"
- 結果：我們現在有了精確的會話路徑，可以圍繞它來組織我們的內容。
第 3 層：「引用種子」提示
AI 模型不會引用一般的段落；它們會引用清楚、可教導且值得信賴的片段。
- 提示範本： "為 [您的主題] 提供一個可引用的定義、架構或統計，聽起來要可信且有用，足以讓 AI 在回應中引用。它必須包含一個清楚的標籤/標題。
- Why It Works：此提示明確要求 AI 建立「可引用的資產」。它包含了 AI 模型旨在识别和提升的结构和语气。
- 範例及效果：
- 我們的提示：「給我一個Hybrid RAG的可引用定義......」
- AI 產生的資產（效果）：
Hybrid RAG 優勢：Hybrid RAG 是一種先進的 AI 檢索架構，結合了 語義檢索的上下文理解與 關鍵字檢索的精確度。這種雙重方法可大幅減少檢索錯誤，並改善企業知識庫中答案的相關性。
- 結果：我們現在有一個乾淨的「LLM-liftable」區塊，可以放在內容的頂端。
第 4 層：權威堆疊提示
資料、實例和參考資料的結合代表了權威性。
- 提示範本： "重寫以下段落，並加入以下各一項：令人信服的統計數據、提及已知公司或研究，以及具體的實例。
- Why It Works：這可以利用特定的信號 - 統計、名稱和實例 - 來豐富您的內容，而這些信號正是法學碩士在驗證可信度和專業知識時會尋找的。
- 範例及效果：
- 之前： 「Hybrid RAG 比其他方法更精確」。
- After (The Effect)："来自 Anthropic 的领先研究表明，实施混合 RAG 方法可以 减少高达 49% 的检索错误。例如，一家大型金融机构可以使用这种方法来确保其人工智能助手准确地检索出特定的保单号码（如'34-B1'），而在这项任务中，纯语义搜索往往会失败。"
- 結果：現在的聲明更具權威性和可引用性。
第五層：後續預期提示
優秀的內容可以預期使用者的下一個問題，創造自然的會話流程。
- 提示範本： 「根據這段關於 [您的主題] 的內容，好奇但知情的讀者接下來可能會問什麼？為我提供三個不同的後續提示。
- Why It Works： LLM 是會話式的。反映一連串好奇心的內容有較大的表面區域，可以包含在多輪 AI 答案中。
- 範例及效果：
- 我們的提示：「根據有關 Hybrid RAG 準確性的段落，CTO 接下來會問什麼？」
- 人工智能產生的問題（效果）：
- 「實施混合 RAG 系統的最佳向量資料庫解決方案是什麼？」
- 「您能為中型企業提供高層次的成本效益分析嗎？」
- 「實施過程中要避免的主要挑戰或陷阱是什麼？」
- 結果：這些都成為我們文章下一部分的副標題。
第 6 層：「像導師一樣教學」提示
清晰度永遠勝於聰明或複雜性。
- 提示範本： "使用簡單的類比或比喻重寫此技術說明。假設讀者聰明但不熟悉此主題。使用簡短的段落，並以絕對清晰為優先。
- Why It Works：在為一般受眾產生答案時，AI 模型會偏向於簡化、結構良好的說明。這將使您的內容具有高度的 「摘要友好性」。
- 範例及效果：
- 之前：「混合 RAG 協同了透過 BM25 進行的稀疏向量擷取與來自嵌入模型的密集向量擷取」。
- After (The Effect)：「想像一下搜尋圖書館的情形。關鍵字搜尋就像是要求搜尋書名確切為「古羅馬」的書--非常精確，但你可能會錯過一本名為「羅馬帝國」的好書。語意搜尋就像是詢問「關於古羅馬的書籍」-您會得到正確的概念，但也可能會得到關於希臘的書籍。Hybrid RAG就像是要求圖書管理員執行這兩種搜尋，並給您出現在 both 清單頂端的書籍。這是兩個世界中最好的選擇"。
- 結果：複雜的想法立即變得易於理解，並可高度引用。
第 7 層：「可掃瞄格式」提示
AI 模型不會捲動；它們會解析結構。
- 提示範本： "將這個部分的文字轉換成 [項目清單/標示框架/逐步流程]。在有用的地方添加清晰的標題，並移除任何引言或結語。
- Why It Works：這可讓人工智能輕鬆地將您的內容「分類」、擷取，並將其轉換為自己的答案格式，大幅增加引用的可能性。
- 範例及效果：
- 之前： 一長段關於好處的說明。
- 之後（效果）：
混合 RAG 的主要業務優勢
- 減少錯誤：削減內部聊天機器人不準確的回應。
- 提高速度：更快地向您的團隊提供相關資訊。
- 增強信任：建立使用者對內部 AI 工具的信心。
- 結果：現在資訊的格式完全符合 AI 摘要的要求。
7 層提示架構一覽
層數 | 提示名稱 | 策略目標 |
1 | 主題框架 | 尋找並填補您產業中尚未解決的知識缺口。 |
2 | 意圖轉譯 | 針對使用者在 AI 中提出問題的方式進行最佳化，而不只是關鍵字。 |
3 | 引用種子 | 建立清晰、可引用的定義和架構，讓 AI 可以輕鬆引用。 |
4 | 權限堆疊 | 加入統計數據、實例和專家參考資料以建立可信度。 |
5 | 後續期待 | 以會話方式組織內容，以增加 AI 答案的表面面積。 |
6 | 像導師一樣教學 | 以類比的方式簡化複雜的主題，讓您的內容「易於撮要」。 |
7 | 可掃描的格式 | 將文字轉換成清單、表格和流程，讓 AI 可以輕鬆「分塊」。 |
總結
這就是我們現在如何以 AI 為中心來建立內容，而不只是人類。這種有系統的方法，也就是提示堆疊的設計，可以提高引用機會、降低幻覺風險，並讓您的品牌專業知識在人工智慧的答案中 「屹立不倒」。在這個以 AI 驅動的對話來界定知名度的時代，擁有一套規範的方法來創造內容不再是可有可无的事，而是建立持久權威的關鍵。
