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title: "系統提示詞（System Prompt）"
slug: system-prompt
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/system-prompt
updated_at: 2026-04-29
tags: [大型語言模型, Prompt工程, 自然語言處理, AI基礎, 模型訓練]
ipas_term: false
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# 系統提示詞（System Prompt）

> **你有沒有發現，同一個 AI 換了開頭設定，回答就整個變樣？**
>
> 你可以把它想成放在最前面的規則書。
> 系統提示詞 的重點是 系統提示詞是用於引導大型語言模型行為的初始指令，影響模型的回應風格、知識範圍和任務執行方式。
> 它重要，是因為一個好的開頭設定，會直接影響模型穩定度和風格。

### 容易混淆
> **系統提示詞 vs 提示工程**
> 系統提示詞：偏向 設定模型的角色與規則
> 提示工程：偏向 提示詞設計方法
> 最關鍵的區別：系統提示詞看的是「設定模型的角色與規則」，提示工程看的是「提示詞設計方法」。
>
> **系統提示詞 vs 上下文學習**
> 系統提示詞：偏向 設定模型的角色與規則
> 上下文學習：偏向 靠提示示範學習
> 最關鍵的區別：系統提示詞看的是「設定模型的角色與規則」，上下文學習看的是「靠提示示範學習」。
>

### 記住這句就好
> 最前面的設定，優先級最高。

### 實際案例
> **案例：同一個模型換了開頭設定**
> 回答風格、限制和優先順序就會跟著變
>
> **案例：一個系統同時要做客服和摘要**
> 先用系統提示詞分清角色，比事後補規則更穩
>

### 深入了解
> 先定義角色和規則，模型才知道先聽誰
> 系統提示詞通常比使用者提示詞更高優先
> 和提示工程、指令微調常常一起出現

### 情境判斷
> **Q1（直覺題）：** 同一個模型突然開始亂答，先看哪裡？
> → 先看系統提示詞有沒有寫清楚角色、範圍和禁區。
>
> **Q2（判斷題）：** 只靠使用者提示詞，就能把模型管穩嗎？
> → 看情況，很多時候還是要靠系統提示詞先把底線定好。
>

### 常見問題
> **Q：什麼時候最需要寫好系統提示詞？**
> 當你要固定角色、語氣、範圍或安全規則時，系統提示詞最有用。
>
> **Q：系統提示詞會不會被使用者內容蓋掉？**
> 通常不會，除非整個系統設計有漏洞，所以優先順序要設清楚。
>
> **Q：它和一般提示詞最大的差別是什麼？**
> 它管的是全局規則和身份設定，不只是單次任務的要求。
>

### 相關術語
> - **提示工程**：先看它，能補基礎
> - **上下文學習**：對照它，能分清邊界
> - **大型語言模型**：它常一起出現
> - **指令微調**：它能補常見使用情境

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來源：https://aiterms.tw/terms/system-prompt
快查頁：https://aiterms.tw/terms/system-prompt
最後更新：2026/04/29
深度解說：https://aiterms.tw/learning/what-is-system-prompt