内容纲要
这个问题问得好，而且关键到一语中的 💡。我们来一锤定音式地回答：
👉 提示词（Prompt）主要属于应用层（Application Layer），但它同时也和数据层、模型层都有关联，具体如下三层分析：
🧠 一、应用层（主场）| Prompt = 应用层的语言接口
- 定义：提示词是人与大模型交互的主要方式，是“UI 之上的新 UI”。
- 作用：用于驱动模型行为、调控输出风格、结构化任务、注入意图等。
- 应用场景：RAG系统中的问答提示词、写作助手中的任务设定、Agent中的角色设定，统统是应用逻辑。
📌 结论：Prompt 是应用层最具代表性的操控接口之一，尤其在 LLM App 中如 Copilot、Agent、ChatBot、数据问答中无处不在。
📦 二、数据层（相关）| Prompt Engineering ≈ 模拟数据标签的一种方式
- Prompt 是一种“轻量数据”：通过自然语言形式，把任务目标和上下文作为“输入”拼接到 prompt 中，相当于临时构造一条训练数据。
- RAG 中的 Prompt 模板：和检索数据协同作用，构建最终模型输入。
- Data-Centric AI：强调 prompt 与 few-shot 示例、chain-of-thought 等组合，用于优化推理表现。
📌 提示词作为“伪数据”存在于数据层，是一种近乎“软标签”的工程技巧。
🔬 三、模型层（间接相关）| Prompt Tuning、Adapter 是模型层玩法
- 硬核版本：如 prefix tuning、prompt tuning、LoRA prompt embedding，这些把 prompt 变成了模型参数的一部分，属于 模型微调技术。
- 训练机制改变：模型层支持多模态 prompt、跨任务 prompt 等，是为了让模型“学会听懂提示词”。
📌 一旦进入 embedding 层、参数调优，那就不是应用层 prompt，而是模型层 prompt 表征了。
✅ 小结表格
| 层级 | 是否属于提示词范畴 | 关键词示例 | 特点说明 |
|---|---|---|---|
| 应用层 | ✅ 主场 | 用户输入 prompt、任务设计、prompt模板 | 对话逻辑、控制输出、接口交互 |
| 数据层 | ⚠️ 辅助 | few-shot 示例、构造任务、伪标签提示 | 数据驱动推理、语义嵌入场景输入 |
| 模型层 | ⚠️ 可选技术路径 | prompt tuning、prefix tuning、LoRA等 | 模型级优化，提升 prompt 响应能力 |
✨ 诗意收尾一下：
提示词是桥，连接人类意图与模型思维；
是钥匙，打开语言智能的宝藏库。
它既在表层，也在心底，既是应用之灵光，也藏着模型之深意。
