为了看到这些提示在实践中如何发挥作用,考虑以下示例:
典型的提示和回应:
- 用户: "告诉我关于气候变化的事情。"
-GPT: "气候变化是指温度和天气模式的长期变化。主要原因是人类活动,如燃烧化石燃料,这增加了地球大气中的温室气体水平,导致了温度升高,也就是'全球变暖'......"
改进后的提示和回应:
- 用户: "考虑到最近的研究,你能详细地说明气候变化在发展中国家可能产生的社会经济影响吗? 请不要包括直接的环境影响。"
- GPT:"气候变化对发展中国家的社会经济影响是实质性的,也是复杂的......"
在这个示例中,改进后的提示应用了以下准则:
1. 设置交互:用户通过明确指定“最近的研究”,设置了一个清晰的交互环境,这表明了对更新、学术层次信息的请求。
2. 引导对话:用户通过要求详细说明一个特定的方面——“气候变化在发展中国家的社会经济影响”进一步引导了对话。这有助于将AI的关注焦点缩小到一个特定的领域。
3. 处理障碍:用户通过明确表示“不包括直接的环境影响”来处理潜在的障碍。这防止了AI偏离到相关但不同的主题区域。
通过这个框架,我们希望为用户提供策略,以增强他们与AI的交互,从而获得不仅相关,而且有洞察力和准确的回应。精通这些策略将确保AI作为一个有效的工具,用于扩大知识,催化创新和进行有意义的对话。