解释学提示法简介
提示工程领域出现了一项新技术——解释学提示法(hermeneutic prompting)。这种技术强调从整体和局部两个维度来理解问题。虽然名字拗口，但实际操作简单，AI能自动完成复杂的分析过程。
技术原理与实现
传统的生成式AI或大语言模型(Large Language Models, LLMs)通常采用单向处理方式解析提示词。解释学提示法基于哲学家马丁·海德格尔(Martin Heidegger)的理论，通过递归循环的方式促使AI更全面地处理问题，强调文本与上下文的互动关系。
提示模板包括两个版本：
- 简短版："我希望你运用海德格尔的解释学循环理论来解释和回答以下问题。"
- 完整版增加了对解释学循环的具体说明，确保AI理解如何在整体和细节间往复思考。
研究支持与应用场景
《AI与社会》(AI & Society)期刊在2025年发表的研究表明，这种方法能帮助AI更精确地完成深度分析。该技术最适合用于处理复杂问题，而对简单直接的问题则可能显得过于繁琐。
实践价值
正如法国数学家布莱兹·帕斯卡(Blaise Pascal)所说："人的伟大在于思考的能力。"通过解释学提示法，我们能更好地发挥AI的分析能力，获得更深入的见解。这为AI应用提供了一个强大的分析工具。