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技巧：在你的查詢(xún)中包含詳盡的信息，以獲取更為準(zhǔn)確的答案
為了得到更準(zhǔn)確的回答，確保你的提問(wèn)中包含了所有重要的細(xì)節(jié)和背景信息。否則你就是在讓模型猜測(cè)你的意圖。
| 較差的提問(wèn) | 較好的提問(wèn) |
我該如何在 Excel 中進(jìn)行加法計(jì) 算？ | 我該如何在 Excel 中自動(dòng)計(jì)算 一行中的美元總額？我想要的是 自動(dòng)為整張表格的每行進(jìn)行計(jì) 算，最終所有的總計(jì)數(shù)都顯示在 右側(cè)名為“總計(jì)”的列中。 |
我該如何在 Excel 中進(jìn)行加法計(jì) 算？ | 我該如何在 Excel 中自動(dòng)計(jì)算 一行中的美元總額？我想要的是 自動(dòng)為整張表格的每行進(jìn)行計(jì) 算，最終所有的總計(jì)數(shù)都顯示在 右側(cè)名為“總計(jì)”的列中。 |
| 當(dāng)前的總統(tǒng)是誰(shuí)？ | 2021 年，誰(shuí)是墨西哥的總統(tǒng)？ 墨西哥的選舉是多久舉行一次的？ |
編寫(xiě)一個(gè)計(jì)算斐波那契序列的代 碼。 | 編寫(xiě)一個(gè) TypeScript 函數(shù)，用以 高效計(jì)算斐波那契序列。請(qǐng)?jiān)敿?xì) 注釋代碼，解釋每部分代碼的作 用以及為何這樣編寫(xiě)。 |
| 總結(jié)一下會(huì)議記錄。 | 請(qǐng)用一個(gè)段落總結(jié)會(huì)議記錄。 接著，用 markdown 列表的形式 列出所有發(fā)言者及其關(guān)鍵觀點(diǎn)。 最后，如果有的話(huà)，列出發(fā)言者 提出的下一步計(jì)劃或建議的行動(dòng) 項(xiàng)。 |
技巧：讓模型扮演一個(gè)角色
通過(guò)系統(tǒng)消息，我們可以指定模型在回答中所扮演的角色。
| 系統(tǒng) | 當(dāng)我請(qǐng)求幫助撰寫(xiě)某些內(nèi)容時(shí)，你的回答中每個(gè)段落至少應(yīng) 包含一個(gè)幽默的笑話(huà)或俏皮的評(píng)論。 |
| 用戶(hù) | 請(qǐng)寫(xiě)一封感謝信給我的鋼螺栓供應(yīng)商，感謝他們及時(shí)且在短 時(shí)間內(nèi)的急速交付。正是由于他們的及時(shí)交付，我們才能按時(shí) 完成一個(gè)重要的訂單。 |
技巧：利用分隔符清晰區(qū)分輸入的不同部分
使用三重引號(hào)、XML 標(biāo)簽、章節(jié)標(biāo)題等作為分隔符，能夠有效地區(qū)別并處理不同的文本內(nèi)容。
| 用戶(hù) | 請(qǐng)使用三重引號(hào)中的文本進(jìn)行總結(jié)，并用俳句的形式 表達(dá)。"""輸入文本""" |
| 系統(tǒng) | 你將會(huì)接收到兩篇關(guān)于相同主題的文章（用 XML? 標(biāo)簽分隔）。首先分別總結(jié)這兩篇文章的主要論點(diǎn)。 接著評(píng)價(jià)哪篇文章的論據(jù)更具說(shuō)服力，并說(shuō)明理由。 |
| 用戶(hù) | <article>?輸入第一篇文章?</article><article>?輸 入第二篇文章?</article> |
| 系統(tǒng) | 你將獲得一篇論文的摘要和一 個(gè)建議的標(biāo)題。論文標(biāo)題應(yīng)該能 讓讀者對(duì)論文的主題有個(gè)清晰的 認(rèn)識(shí)，同時(shí)也要足夠吸引人。如 果現(xiàn)有的標(biāo)題不夠吸引人或不夠 明確，那么請(qǐng)?zhí)岢鑫鍌€(gè)備選標(biāo) 題。 |
| 用戶(hù) | 摘要：輸入摘要標(biāo)題：輸入標(biāo)題 |
對(duì)于諸如此類(lèi)的簡(jiǎn)單任務(wù)，使用分隔符可能不會(huì)對(duì)輸出質(zhì)量產(chǎn)生影響。但任務(wù)越復(fù)雜，就越需要清楚地區(qū)分每個(gè)任務(wù)的細(xì)節(jié)，以避免混淆。要讓模型很準(zhǔn)確地理解你究竟需要什么。
技巧：明確說(shuō)明完成任務(wù)所需的每個(gè)步驟
對(duì)于某些任務(wù)，最好將其分解成一系列明確的步驟。將步驟清晰地寫(xiě)出來(lái)，可以幫助模型更有效地遵循指令。
| 系統(tǒng) | 請(qǐng)按照以下步驟來(lái)回應(yīng)用戶(hù)的 輸入。第 1 步?-?用戶(hù)會(huì)給你提供 帶有三重引號(hào)的文本。請(qǐng)將這段 文本總結(jié)為一句話(huà)，并以“摘 要：”作為前綴。第 2 步?-?將第? 1 步中的摘要翻譯成西班牙語(yǔ)，并 以“翻譯：”作為前綴。 |
| 用戶(hù) | """輸入文本""" |
技巧：提供示例
通常，給出適用于所有情況的通用指導(dǎo)比展示各種任務(wù)示例更高效。但在某些情況下，通過(guò)提供具體示例來(lái)說(shuō)明可能更直觀。比如，你想讓模型學(xué)習(xí)某種特定的回應(yīng)方式，這種方式可能難以用語(yǔ)言明確描述，這就是所謂的“少樣本 (Few-shot)”提示方法。
| 系統(tǒng) | 保持一致的回答風(fēng)格。 |
| 用戶(hù) | 大師，什么是耐心？ |
| 助手 | 深谷自淺泉，宏曲生寂音，繁 繡始孤線。 |
| 用戶(hù) | 大師，什么是大海？ |
技巧：明確輸出長(zhǎng)度要求
你可以要求模型按照指定的長(zhǎng)度來(lái)生成答案。這個(gè)長(zhǎng)度可以根據(jù)單詞、句子、段落、要點(diǎn)等的計(jì)數(shù)來(lái)指定。但要注意，讓模型精確生成特定字?jǐn)?shù)的文本可能不太容易做到。模型更擅長(zhǎng)按照指定的段落數(shù)或要點(diǎn)數(shù)來(lái)構(gòu)建輸出。
