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第7章联系上下文追问:时刻提示ChatGPT“不忘初心”
7.1 根据上下文信息提问ChatGPT的技巧
7.1.1 让提问更连贯:上下文理解与关联问题生成
7.1.2 上下文信息提示:提升AI的全局认知能力
7.1.3 与AI换位思考:从回答中获得启发再追问
7.2 多文档“投喂”:让AI跨学科、跨领域学习
7.2.1 让ChatGPT构建知识体系:整合分析多篇文档
7.2.2 跨领域提问:让ChatGPT理解和应用多文档信息
7.2.3 让ChatGPT深度思考:应对多文档分析与综合
第8章聚类分类追问:让ChatGPT“分门别类”处理
8.1 聚类提示性追问
8.1.1 提示聚类规则:让ChatGPT“合并同类项”
8.1.2 控制引导提示:让ChatGPT生成聚类规则
8.2 分类提示性追问
8.2.1 给出分类提示:让ChatGPT 寻找关键要素
8.2.2 生成分类提示:引导ChatGPT 分类的思路
8.3 “投喂”样本示例追问
8.3.1 给出样本示例:让ChatGPT“照猫画虎”
8.3.2 引导ChatGPT 生成示例:让它给自己打个样
8.4 关键词提示性追问
8.4.1 关键词排列顺序与权重对AI 回答的影响
8.4.2 关键词的替换调整对AI 回答的影响
8.5 控制引导生成内容的提示性追问
8.5.1 提示引导ChatGPT 生成原创性内容
8.5.2 提示ChatGPT 对回答做原创性修改
第9章分步骤与模块追问:让ChatGPT 辅助解决复杂问题
9.1 分步骤与模块进行追问
9.1.1 分步骤追问ChatGPT
9.1.2 分不同模块追问ChatGPT
9.1.3 让ChatGPT 自己划分步骤与模块来回答
9.1.4 要求ChatGPT 生成举例说明来完善回答
9.2 “知识生成”提示,让ChatGPT生成原创知识
9.2.1 创造新知:生成人类社会不存在的知识
9.2.2 跨界杂交:生成跨学科领域的原创知识
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玩转ChatGPT:秒变AI提问和追问高手(下)
小册名称:玩转ChatGPT:秒变AI提问和追问高手(下)
### 第7章 联系上下文追问:时刻提示ChatGPT“不忘初心” 在探索ChatGPT这一强大语言模型的旅程中,我们不仅要学会如何高效提问以激发其智慧火花,更要掌握如何在对话的每一个节点上,引导它“不忘初心”,即保持对话的连贯性、深入性和目标导向性。本章将深入探讨如何通过联系上下文进行精准追问,确保ChatGPT在回答过程中始终紧扣主题,不断深化对话内容,从而让我们在AI辅助下,真正成为提问与追问的高手。 #### 7.1 引言:为何强调“不忘初心” 在利用ChatGPT进行信息交流或问题求解时,一个常见的挑战是保持对话的聚焦与深度。随着对话的推进,尤其是在处理复杂或多层次的问题时,很容易因为信息量的增加或话题的自然转移而偏离初衷。因此,“不忘初心”,即时刻提醒ChatGPT及自己,保持对话的初衷和目标,是提升对话效率与质量的关键。 #### 7.2 理解上下文:对话连贯性的基石 **7.2.1 识别并引用前文信息** 首先,要实现有效的上下文追问,需要能够准确识别并引用前文中的关键信息或观点。这不仅能展示对话的连贯性,还能促使ChatGPT基于这些信息进行更具体的回答。例如,在探讨某个技术难题时,你可以这样追问:“根据您之前提到的XX技术原理,它在实际应用中可能会遇到哪些挑战?”这样的提问方式自然地将对话引向了更深入的分析。 **7.2.2 把握对话的整体方向** 除了具体信息的引用外,还需要时刻把握对话的整体方向。在对话过程中,适时地总结当前讨论的重点,并明确下一步的探索方向,有助于维持对话的连贯性和目标性。比如,可以说:“我们刚才讨论了XX技术的优势,接下来,我们是否可以进一步探讨它在XX领域的应用前景?” #### 7.3 精准追问:引导ChatGPT深入探索 **7.3.1 细化问题颗粒度** 为了获得更加详细和具体的回答,我们需要学会将大问题拆解成小问题,通过连续的小步骤来逐步逼近答案。这种细化问题颗粒度的追问方式,能够引导ChatGPT在更小的范围内进行深入思考,从而提供更加精准的信息。例如,从“请介绍XX技术的原理”开始,逐渐过渡到“该原理中的XX步骤是如何实现的?”、“这一步骤对最终结果有何影响?”等问题。 **7.3.2 假设性提问与反例分析** 假设性提问是另一种有效的追问策略,它能帮助我们探索不同情境下的可能性,拓展思维的边界。通过提出假设性的问题,如“如果条件改变为XX,结果会如何变化?”或“在XX情况下,该技术可能会遇到哪些新的问题?”可以促使ChatGPT进行更全面的思考。同时,反例分析也是一种重要的补充,通过提出反例或异常情况,挑战ChatGPT的回答,进一步验证其逻辑的严密性。 #### 7.4 保持对话的灵活性与开放性 **7.4.1 灵活应对ChatGPT的回答** 尽管我们希望通过精准追问来引导对话,但也要意识到ChatGPT的回答可能并不总是符合预期。面对这种情况,我们需要保持灵活性和开放性,根据ChatGPT的实际回答调整追问的方向。有时,一个意外的回答可能揭示出更有趣或更有价值的讨论点。 **7.4.2 鼓励创造性思考** 在保持对话连贯性的同时,也不应忽视创造性思维的激发。通过提出开放式问题,如“您认为未来XX领域的发展趋势可能是什么?”或“有没有其他创新性的方法可以解决XX问题?”可以鼓励ChatGPT跳出常规框架,提出新颖的观点和建议。 #### 7.5 实践案例:深入解析一个技术话题 为了更具体地说明如何联系上下文追问并提示ChatGPT“不忘初心”,以下是一个实践案例,围绕“人工智能在医疗诊断中的应用”这一主题展开。 **案例背景**: 假设我们正在与ChatGPT探讨人工智能(AI)在医疗诊断中的应用,特别是其在提高诊断准确率和效率方面的潜力。 **初始提问**: “请概述人工智能在医疗诊断中的主要应用场景及其优势。” **ChatGPT回答**(假设)... **第一次追问**(引用前文并细化问题): “根据您提到的AI在影像诊断中的应用,能否具体说明一下它是如何通过分析医学影像来提高诊断准确率的?” **ChatGPT回答**(假设)... **第二次追问**(假设性提问与反例分析): “如果医学影像数据存在噪声或模糊,AI系统的诊断准确率会如何变化?有没有相应的解决方案来应对这种情况?” **ChatGPT回答**(假设)... **第三次追问**(开放性提问与创造性思考): “除了影像诊断外,您认为AI在医疗领域还有哪些创新性的应用可以进一步探索?比如,在个性化治疗方案制定方面。” 通过上述案例,我们可以看到,通过联系上下文进行精准追问,并时刻提示ChatGPT保持对话的初衷和目标,我们可以有效地引导对话向更深入、更具体的方向发展,从而充分挖掘ChatGPT的潜力,为我们的学习和研究提供有力支持。 #### 7.6 结语 在玩转ChatGPT的过程中,联系上下文追问并时刻提示其“不忘初心”是一项至关重要的技能。它不仅能够帮助我们获得更加准确、全面和深入的信息,还能够促进我们与ChatGPT之间建立更加高效、有意义的互动关系。通过不断实践和优化这一技能,我们将能够充分利用ChatGPT的智慧,在各个领域实现更加卓越的成就。
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7.1 根据上下文信息提问ChatGPT的技巧
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