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如果您面对一份冗长的资料，难以快速把握核心内容，则可能是由于缺乏高效的信息提取手段。以下是利用分析类提示词实现重点提取的多种方法：
一、使用结构化指令引导模型分层提炼
该方法通过明确要求模型按逻辑层级输出结果，强制其先识别主题、再筛选论据、最后归纳结论，避免信息平铺直叙。
1、在提示词开头写明任务类型，例如：“请作为专业信息分析师，对以下文本执行三级提炼。”
2、指定第一级输出为“核心议题”，仅限一句话，不得超过15个汉字。
3、第二级输出为“关键支撑点”，列出三点，每点以破折号开头，每条不超过20字且不得重复用词。
4、第三级输出为“可行动结论”，用“建议：”起头，直接给出一条可立即执行的操作指令。
二、嵌入角色设定提升提取精度
赋予模型特定职业身份，能激活其对应领域的知识框架与判断标准，使重点提取更贴合实际应用场景。
1、在提示词中加入角色声明，例如：“你是一位有十年经验的行业尽调顾问，正在为客户准备投资简报。”
2、紧接着说明输入材料性质，如：“以下是一份新能源电池企业的技术白皮书（共87页，PDF转文字稿）。”
3、提出具体输出要求：“仅提取影响投资决策的三项硬性指标：能量密度实测值、循环寿命衰减拐点、热失控触发温度。”
4、限定格式：“每项指标后紧跟数据来源段落编号，未标注段落号的内容视为无效输出。”
三、设置否定约束过滤干扰信息
通过明确排除非重点内容类型，减少模型生成冗余描述或主观评论，确保输出高度聚焦于事实性要点。
1、在提示词中加入排除条款，例如：“禁止出现以下内容：比喻修辞、历史背景介绍、研发团队履历、政策文件原文引用。”
2、列出必须保留的信息特征：“仅保留含具体数值、时间节点、比较级表述（如‘高于’‘缩短至’）、专利号、检测标准编号的内容。”
3、添加校验指令：“若某句不含上述任一特征，请整句删除，不得用‘略’‘等’‘详见’替代。”
4、要求最终输出按原始段落顺序排列，每条提炼结果前标注原文行号（如[第42行]）。
四、绑定输出长度倒逼信息浓缩
通过硬性限制字符数或行数，迫使模型舍弃修饰性语言，只保留不可删减的核心要素，适用于需嵌入PPT或邮件摘要的场景。
1、在提示词末尾注明：“总输出不得超过180字符，含标点与空格。”
2、要求结构为：“【议题】+【数据】+【差异】”，三者用中文顿号分隔。
3、示例输入文本含“2023年用户留存率72.3%，较2022年提升4.1个百分点，高于行业均值6.8%”，对应输出应为：“【用户留存率】、【72.3%】、【+4.1个百分点、高于均值6.8%】”
4、若原文无明确对比项，则将“【差异】”替换为“【缺失对比项】”，不得自行补全或推测。
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