ChatGPT在问答问题场景中的使用技巧

AI 产品中常见的问答应用

问答是使用 AI 产品,如 ChatGPT,的最常见场景之一。通常情况下,你提出一个问题,AI 会给出相应的答案。例如:

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在这种场景中,只要你的 prompt 符合之前提到的基本原则,一般就能得到满意的回答。然而,需要注意的是,不同的 AI 模型擅长处理不同类型的问题,因此可能需要对 prompt 进行针对性的调整。此外,目前的 AI 产品并非万能,有些问题可能无法得到答案。以 ChatGPT 为例:

  1. ChatGPT 擅长回答基础的事实性问题,例如 什么是牛顿第三定律?,但对于意见类问题,如 谁是世界上最好的足球运动员? ,它可能就无法给出答案。

    chatgpt_tutorial_working_scen_ask_answer_2

  2. ChatGPT 的数据更新截止于2022年1月,对于此后的问题,例如 现在的美国总统是谁?,它只能给出截至2022年1月的信息,即“乔·拜登(Joe Biden)”。

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使用技巧:明确指示与禁止项

在问答场景中,为了提高 AI 的回答准确性,通常会在问题中加入特定的条件。例如,Recommend a movie to me(为我推荐一部电影)。这个指令太过笼统,AI 可能无法直接回答,而是会询问你希望观看哪种类型的电影,这就降低了效率。

因此,为了提高效率,通常会在 prompt 中明确指出要求和禁止项。例如:

DO NOT ASK FOR INTERESTS. DO NOT ASK FOR PERSONAL INFORMATION.

在使用 ChatGPT 或其 API 时,这样的指令可以让 AI 直接给出电影推荐,而不是提问。但在使用像 Davinci-003 这样的模型时,AI 可能仍会询问你的兴趣偏好。

OpenAI 的 API 最佳实践文档建议:

与其仅仅告知模型不要做什么,不如明确告诉模型要做什么。

我的实践经验是,尽管最新的模型已经能理解 Not To Do 指令,但如果你希望得到更明确的回答,加入具体的限定词会使回答更加高效和精确。例如,在电影推荐中加入特定的限制条件:

Recommend a movie from the top global trending movies to me.

当然,并不是说 Not To Do 指令不能使用。如果你已经给出了明确的指示,想进一步缩小范围,那么加入 Not To Do 会提高效率。或者,如果你在进行某种探索,不确定如何设定精确的条件,你可以先使用 Not To Do,让 AI 先给出一些广泛的答案,然后再优化你的prompt。

以下是一些实际场景中的例子,展示了不太有效和更有效的 prompt:

场景

不太有效的示例

更有效的示例

原因

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更具体的请求能得到更精准的回答。

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更明确的条件能使推荐更准确。

通过这些技巧,你可以更有效地利用 AI,无论是在获取信息、寻找灵感,还是解决具体问题时。

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