什么是优质提问-ChatGPT写作PPT数据与变现

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要想成功地和ChatGPT聊天，关键是要提高提问质量。就像电视访谈节目一样，只有主持人提出的问题足够清晰易懂且重点明确，嘉宾才有可能给出准确且精彩的回答。我们和ChatGPT的关系也一样。

2.1.1 优质提问原则1：清晰

如果我们能提出一连串细致清晰而又重点突出的问题，ChatGPT就有可能给出一连串高质量的回答。而高质量的回答是我们成功聊天和完成交流任务的基础。

那么，什么样的提问才算是清晰细致呢?比如，我们想买一台笔记本电脑，但是面对五花八门的型号，一时之间不知道该如何选择。这时，我们可能会忍不住直接问ChatGPT：

帮我推荐一款笔记本电脑。

而ChatGPT只是随机推荐了几款笔记本电脑，里面不一定有我们想要的（见图2-1）。

在我们向ChatGPT提出一个问题时，如果问题过于宽泛、模糊不清，让ChatGPT一头雾水，它又如何能给出一个准确的答复呢?要想让ChatGPT给我们一个满意的回答，提出清晰明确而不是过于宽泛的问题是关键。

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图2-1 不清晰的问题产生不想要的结果

我们需要对问题进行调整，给ChatGPT提供更加具体和有指导性的信息。比如，针对前面的电脑购买推荐问题，我们可以这么问：

我主要使用电脑办公和看电影，对显示屏和音效要求较高，请推荐一款性能强劲、价格在6000元左右的笔记本电脑。

在图2-2中可以看到，ChatGPT针对关注点“显示屏和音效”给出了价格在6000元左右的笔记本电脑的推荐。

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图2-2 清晰的问题产生预期的结果

2.1.2 优质提问原则2：重点鲜明

假设我们对湘菜非常感兴趣，想亲自学习几道地道的湘菜，但是对湘菜的食材与烹饪方法不太了解。如果我们直接问ChatGPT：

我想学习几道湘菜，你能教教我吗?

ChatGPT很有可能会给出一些比较笼统的食谱推荐，如图2-3所示。

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如果我们在提问时能够针对具体的菜肴，比如毛氏红烧肉，那么问题会更加具体和明确，从而避免了问题过于宽泛或开放而导致对话没有重点。例如，我们可以这样问：

我想学习如何制作毛氏红烧肉，请问有哪些步骤和要点需要注意？

在图2-4中可以看到，针对提问，ChatGPT不仅给出了所需材料、做法，还给出了注意事项。这样的回答是不是更加准确，更加符合我们的需要了呢？

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图2-4 重点鲜明的问题产生预期的结果

2.1.3 优质提问原则3：相关性

有时我们会发现，即便某个问题本身已经较为清晰和重点鲜明，但ChatGPT仍然有可能无法给出满意的回答，尤其是在连续提问的场景下。这通常有以下几个原因。

●上下文跳跃。如果连续的提问之间的上下文出现较大变化，ChatGPT需要在短时间内完成上下文的转换，这可能会对其回答产生影响，导致无法准确理解后续提问的意图与要点。针对这种情况，建议在提问前在上下文之间提供一定的衔接和过渡。

比如，如果我们先问ChatGPT：

我想学会烹饪，请推荐几本入门的食谱书。

ChatGPT可以根据此提问给出如下回答：

《美食厨房入门食谱》《家常菜谱大全》《学会365天做饭》等，这些书收录了众多简单实用的家常菜谱，比较适合烹饪入门者学习与练习。

然而，我们的下一个问题突然变成“我想买个新手机，能推荐一款性价比较高的吗”。这时，由于上下文从烹饪学习突然跳跃到手机推荐，出现了较大的变化，ChatGPT需要在短时间内完成主题的转换与调整，这可能会对其下一步的回答产生一定困难，导致无法做出准确判断与推荐。也就是说，ChatGPT需要一定的转场时间来理解新上下文与回答新问题，否则可能会使后续回答的连贯性和精准度出现下滑。

这就是上下文跳跃对ChatGPT连续回答的质量产生的典型影响与困扰。由于ChatGPT是基于深度学习与海量训练数据构建出来的人工智能模型，上下文环境的变化往往需要经过一定的计算与调整后才能完全适应，这使得它在连续而稍微动态的对话中难以保证每次的回答都那么完美和连贯。

如果我们在多个问题之间提供必要的过渡与衔接，让上下文的变化不至于太过突兀，ChatGPT连续回答的质量还是可以明显提高的。比如，针对上面的情况，我们可以在后续提问前补充一句：“谢谢推荐食谱。接下来我们换个话题，聊聊手机怎么样?”这可以让ChatGPT事先做好一定上下文转换的准备，从而对后续手机推荐的回答起到很好的引导作用。

●知识盲区：ChatGPT的知识面有限，在某些领域或话题下，它的理解和判断能力较为薄弱，难以准确回答相关的问题。这需要我们考虑其知识范围与局限，在提问前进行斟酌。

●计算资源受限：ChatGPT在回答问题时，需要一定的计算资源来理解问题并生成答案。如果提问过于频繁或提问的问题过于复杂，它的计算资源可能会不足以应对，导致后续问题的回答质量下降。这时，适当减缓提问速度或简化提问语句会有所帮助。

●训练数据的局限性：ChatGPT的回答质量依赖于其所接触的训练数据，如果某个话题的训练数据较少，它对该话题的理解和回答能力也会相应受限。这需要我们在提问前考虑其训练数据的广度与深度。

连续提问的效果还会受到很多其他因素的影响，即使个别问题本身相当清晰，ChatGPT也未必能保证每次能够完美且准确地回答。但如果我们在提问前做出全面考量，避免上下文跳跃，关注其知识与数据的局限性，并给予必要的辅助或衔接，ChatGPT的连续回答的质量还是比较高的。