千问模型需在提示词中明确嵌入约束条件：一、用自然语言直接声明，以“请严格遵守以下约束：”引导，逐条使用“必须”“禁止”等强限定词并量化要求；二、结构化分隔约束与指令，用“---”或【约束】标签隔离，每行一个限制点；三、提供错误与正确示例对照，标注满足的约束条款；四、设置带格式校验的输出模板，字段缺失或不符即拒绝返回。

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如果您希望千问模型在生成内容时严格遵循特定规则或限制，必须在提示词中明确嵌入约束条件。以下是实现该目标的具体步骤：

一、使用自然语言直接声明约束

该方法通过在提示词开头或关键位置以清晰、无歧义的自然语言说明限制要求，使模型在理解任务的同时同步接收执行边界。

1、在提示词最前端添加“请严格遵守以下约束：”作为引导语。

2、逐条列出不可违反的条件，每条以“- ”或“必须”“禁止”“仅限”等强限定动词开头。

3、对数值、格式、长度、风格等可量化要素，给出具体数值范围或示例，例如“输出字数严格控制在80–100字之间”。

4、避免使用模糊表述如“尽量”“大概”“通常”，全部替换为“必须”“不得”“仅允许”“一律不接受”等确定性措辞。

二、结构化分隔约束与指令主体

将约束条件与核心任务指令物理隔离，可显著降低模型混淆概率，提升约束识别准确率。

1、用三行短横线（---）或【约束】标签将提示词划分为“任务指令”与“约束条件”两个区块。

2、在【约束】区块内，每项约束独占一行，且每行仅包含一个独立限制点。

3、针对角色类提示，将约束写入角色设定句中，例如：“你是一名医疗合规审核员，仅能引用2025年及以后发布的国家卫健委文件，不得推测、编造或延伸解释。”

4、在约束末尾追加验证指令，如“若生成内容违反任一约束，请立即中止输出并返回‘违反约束：[具体条款编号]’。”

三、嵌入反例与正例对照

通过提供违反约束的典型错误样例及对应正确样例，可强化模型对边界条件的理解与判断能力。

1、在提示词中插入“错误示例：”与“正确示例：”两个子区块。

2、错误示例需真实体现常见越界行为，如“错误示例：输出包含‘可能有效’‘建议咨询医生’等模糊免责表述”。

3、正确示例须完全符合所有约束，包括格式、术语、长度、逻辑闭环等维度，并标注满足项，如“正确示例：‘禁忌症：严重肝功能不全（Child-Pugh C级）。’——满足：术语精确、无推测、无冗余修饰、引用标准分级。”

4、在示例后注明约束映射关系，例如“以上正例满足约束第2条（禁用模糊动词）与第4条（必须使用标准医学分级）”。

四、设置输出模板强制结构化

通过预设固定字段与占位符格式，从结构层面封堵模型自由发挥导致的约束偏离。

1、定义输出必须采用“【字段名】：内容”的键值对形式，如【结论】：【依据】：【限制】：。

2、为每个字段附加格式约束，例如“【依据】字段仅允许填写‘《XX指南（2025版）第X章第X条》’格式，不得添加页码、出版社或解释性文字。”

3、在模板末尾声明缺失处理规则，如“任一字段为空、格式不符或超出指定字符数（【结论】≤25字），整条输出视为无效并拒绝返回。”

4、在提示词中完整呈现带注释的模板，确保模型可见全部结构与校验逻辑。