本文系统阐释大模型“理解含义”的机制：通过分词与分布式表示在预训练中学习上下文语义结构，借助自注意力与在上下文学习实现快速语义对齐；再以指令微调、人类反馈、检索增强与工具调用把统计语义转化为可控、可验证的业务语义，并在多模态对齐中将含义锚定到感知世界。文章提出评估与治理框架，强调事实性、可追溯与合规，给出提示工程与RAG—工具闭环的实践路线。未来趋势指向多模态、工具化与治理化协同，推动语义从相关走向可验证、可执行与可监管的落地能力。

大型语言模型理解提示词依赖词元化与语义表征、系统提示与指令遵循、显式格式与约束解析以及上下文与工具调用的综合机制；要让其稳定执行，应用结构化提示（角色、目标、输入、约束、输出格式、评估标准）、少样本示例与自检清单，并结合RAG与函数调用构建“检索—分析—生成—校验—修复”闭环；在中文与多模态场景中，术语一致性与格式模板至关重要，温度等参数需与合规策略配合；国内外模型在多语言、上下文与生态上各有优势，但通用的提示工程策略可跨模型复用；未来将朝“可编排、可验证、可协同”的工程化方向演进，使提示理解更安全可控。