在快速发展的 AI 技术世界中，如何通过提示词获得最佳结果成为一个重要话题。本指南详细解析了如何通过优化提示词，提升 ChatGPT 等大语言模型的表现。
六种策略改善 AI 对话性能
撰写清晰的说明
提供参考文本
分解复杂任务为简单子任务
给模型时间“思考”
借助外部工具
系统化测试与改进
实用技巧深度实践
其他资源
模型的生成效果与指令的清晰度息息相关。确保你的指令明确，减少让模型“猜测”的部分。
技巧：
在指令中包含详细信息。
明确要求模型扮演的角色。
使用分隔符分开输入内容的不同部分。
明确任务步骤和期望的输出格式。
模型可根据上下文生成回答，但也可能“编造答案”。提供参考文本有助于提升准确性。
技巧：
在提示中提供引用性或详细性辅助材料。
指导模型对提供的资料进行引用，并确保答案依据所给资料。
像编程一样，将复杂任务分解为更小的部分，让模型能够逐步完成任务并获得更高的准确性。
技巧：
将一项复杂流程以模块化形式拆分完成。
对长对话进行总结，保留背景信息为后续任务提供支持。
提取长文档的每段摘要，并逐步聚合总结出全篇数据。
复杂问题需要逻辑推理，添加“思维链”或步骤化推理过程，能帮助模型生成更可靠的答案。
技巧：
提示模型从基础推理，再得出答案。
通过多个中间查询方式逐步解决复杂问题。
模型的计算能力有其限制，通过调用外部工具或 API，可显著提升效率。
技巧：
使用检索增强模型性能（例如基于嵌入的搜索）。
通过运行代码执行高精确度任务。
配合 API 调用外部数据实现更多功能。
针对提示词的优化引入“测试套件”方法。通过综合测试以数据驱动评估模型，让你对结果更有信心。
技巧：
定义目标表现及测试框架来验证不同提示词的效果。
以高覆盖率的案例集或黄金标准答案评估模型。
无论是清晰的提示词设计，还是使用少样本学习，这些具体技巧将在实践中帮助你更高效地对接你的需求：
明确细节：例如描述输入输出风格、内容长度等细节。
提供例子：通过具体案例验证模型理解。
适当控制角色：让模型“扮演”，例如分析师，作家，或特定技能专家身份。
准确提问：询问先前对话是否遗漏关键内容，提前检查模型逻辑。
探索更多信息，了解深度技巧或实践创新案例：
OpenAI 官方文档及策略指南
嵌入式搜索和检索增强生成（RAG）技术
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