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三、如何高效使用推理型 AI?

我們與 AI 溝通的語言是提示詞(Prompt),下面是一個通用且非常容易上手的提示詞撰寫策略,它由4個要素構成。

要素 1(立角色):它指的是,我們在使用 AI 的時候,可以先給 AI 設定或交代一個角色,通過角色引導,既幫助 AI 了解我們的身份,同時幫助 AI 更好地進入特定問題語境的范疇,引導它給出更好的答案。

比如:告訴 AI你是誰(學生/打工人/新手媽媽……),你想讓它充當誰(專業的作家、編曲家……)。

欠佳提問:怎么學編程?

優質提問:我是一個編程新手,想從零開始學習 Python,請給我一個 3 個月的學習計劃,并推薦適合初學者的資源。

欠佳提問:請介紹一下阿爾茨海默病。

優質提問:我是臨床醫學專業研一學生,請你給我介紹一下阿爾茨海默病。

要素2(述問題):它指的是,為了讓AI更好地幫助我們,我們需要先向AI說明和交代與問題有關的背景信息,使AI更好地理解問題。

比如:告訴AI你現在處于什么狀況(發生了什么?遇到了什么問題?)。

欠佳提問:怎么備考雅思?

優質提問:我目前雅思6分,目標是1個月內提升到7分。我聽力較弱,請制訂每日3小時的學習計劃,并推薦針對性練習材料。

欠佳提問:幫我生成為期3個月的減肥計劃。

優質提問:我是男性,身高180厘米,體重85千克,每天運動量是步行1千米,我希望3個月內瘦到75千克,請幫我制訂一個運動及飲食減肥計劃。

要素 3(定目標):它指的是,我們要讓 AI 清楚地知道,它的任務是什么,我們的需求和最后希望它為我們做到什么、解決什么問題。

比如:寫報告/做計劃/分析數據……

欠佳提問:幫我寫個方案。

優質提問:作為跨境電商創業者,我需要制訂在亞馬遜上推廣新品的方案。請按以下框架展開:

市場調研方法(要求包含 3 種低成本工具)、推廣階段劃分(分預熱期、爆發期、長尾期)、風險控制清單。

要素 4(補要求):它指的是,告訴 AI它在回答問題時需要注意什么,或者我們想讓它以什么樣的方式回答。這決定著 AI 最終以什么樣的形式、風格給我們答案。

比如:表格/分段/口語化,或限制時間/場景/范圍/禁忌……

欠佳提問:說說AI。

優質提問:用小學三年級學生能聽懂的話,講 3 個AI改變生活的例子。

欠佳提問:微波爐和空氣炸鍋有什么區別?

優質提問:請用對比表格形式展示微波爐和空氣炸鍋的加熱原理、適用場景和能耗區別。

使用通用型 AI 時,這個提示詞撰寫策略“無往不利”。但是前面說了,推理型 AI 和通用型 AI 的運作機制完全不同,在使用推理型AI時,如果過度使用類似于上面的提示詞,反而會限制AI 的發揮。

在這種情況下,還需要用提示詞嗎?如果需要,應該用什么樣的提示詞?下面我們來解決這兩個問題。

還要不要用提示詞?

提示詞肯定是要用的。無論是與人溝通,還是與 AI 溝通,都需要語言作為介質。無論 AI 怎么發展,在人類大腦沒有發生突變,或者腦機接口技術還不夠成熟,無法通過意念傳遞信息的時候,我們想要和 AI 交互,都需要通過提示詞告訴 AI 我們遇到了什么問題,想得到它什么樣的幫助。

既然提示詞是必不可少的,那么我們用什么樣的提示詞才能獲得更好、更精準的效果呢?

該用什么樣的提示詞?

關于這一點,我結合溝通管理大師和社會心理學家約瑟夫(Joseph)與哈里(Harry)提出的經典溝通模型約哈里窗口(Johari Window),根據問題的不同場景,總結出了4個提示詞撰寫策略,以幫助你更好地使用推理型AI。

約哈里窗口告訴我們,無論是和人類還是AI溝通,無非4種問題場景。

你和 AI 都知道。(開放的問題)

比如,你想讓AI模仿某脫口秀演員的風格,寫一段脫口秀,你和AI都知道某脫口秀演員是誰以及他的脫口秀風格是什么樣的,那么這就屬于你和AI都知道的問題場景。

AI 知道,你不知道。(盲區的問題)

比如,你感覺某篇小紅書文章風格不錯,你想模仿寫作,但是由于缺乏必要的訓練,你很難實現,更不知道該如何向 AI 表達你的需求。這就屬于 AI 知道,但你不知道的問題場景。

你知道,AI 不知道。(隱藏的問題)

比如,你想讓 AI 幫你梳理、優化你的工作流程,以提升工作效率,但是 AI 不知道你是做什么工作的,你的工作流程有哪些。這就屬于你知道,但 AI 不知道的問題場景。

你和 AI 都不知道。(未知的問題)

比如,隨著AI的能力越來越強,你很好奇未來AI會不會產生意識,反過來奴役人類,但由于未來還沒到來,因此這就屬于你和AI都不知道的問題場景。

同樣的道理,遇到一些問題時,你只有一個念頭,具體如何執行完全不知道,由于目標模糊、信息量極少,AI 也不知道該如何回答,這也屬于你和 AI 都不知道的問題場景。

清楚了4種問題場景之后,針對不同問題場景所需要用到的提示詞撰寫策略也就明了了,一句話講清楚就是,開放的問題直接說,盲區的問題上案例,隱藏的問題補背景,未知的問題開放聊。

開放的問題直接說

前面已經介紹過推理型AI和通用型 AI 的區別,推理型 AI 有自己的推理邏輯,它會自動按照最優的邏輯路徑工作,如果我們在使用它的時候,也按照使用通用型 AI 那樣,給它嚴格的指令和具體的細節,那么反而是給它戴上了緊箍咒,抑制了它的創造力。

所以,在使用推理型 AI 的時候,對于那些不太復雜、比較開放的問題場景,除非你有特別明確的需求,否則千萬不要啰唆,不要寫過多的提示詞,而應聚焦目標,直接說出你的要求。

建議按照下圖所示提問。

請你根據某脫口秀演員的特點和脫口秀風格,寫一段約 3 分鐘的脫口秀文本,以春節那些煩惱事為主題。

設計一個杭州3日游計劃,要求包含西湖和靈隱寺,且預算控制在 2000 元以內。

請你證明勾股定理。

用 10 歲孩子能聽懂的話,解釋一下什么是量子力學。

除非你有特殊需求,否則不建議把提示詞按照模板事無巨細地寫出來。

盲區的問題上案例

受制于專業知識儲備或者語言匱乏而沒有辦法很好地向 AI 表達需求時,就可以把提示詞的重點放到述問題、上案例、定目標上。

建議按照下圖所示提問。

比如,你要仿寫某一篇文章,但你沒有辦法分析和描述出它的寫作風格,讓 AI 完成寫作,那么這個時候,你就可以直接通過一個案例讓 AI 自己去分析學習。

你是小紅書文案專家,擅長各類爆款文案創作,下面我會給你一段小紅書文案,請你學習該文案,按照同樣的風格和形式為我創建一篇題目為《認知覺醒》的小紅書文案。

把案例給 AI 遠遠勝過用文字來具體描述。這個時候,AI 會自動調用它的知識儲備來分析案例的結構、風格、語氣、節奏等,然后為你提供更精準的答案。

所以,在處理“AI 知道,你不知道”類型的問題時,最好的策略就是直接提供例子,一切讓 AI 自己去做。

隱藏的問題補背景

對于隱藏的問題,即使 AI 再聰明,如果我們沒有為它提供充分的信息,它也不可能給出優質的回答。

所以,面對此類問題場景,為了讓 AI 能更好地回答我們的問題,我們可以把提示詞的重點放到述問題、定目標上,甚至應該把 90%的內容用于給 AI 交代問題背景。

建議按照下圖所示提問。

比如,你是一名技術扎實的程序員,心中一直懷有創業夢想,但由于對創業領域幾乎一無所知,你既不了解市場需求,也不知道如何驗證自己的想法,甚至連第一步該做什么都毫無頭緒。于是,你想向 AI 尋求一些建議。

然而,創業話題本身范圍廣泛,加上 AI 無法直接了解你的具體情況,如果你的提問過于籠統,即便是再強大的 AI,也很難給出真正有價值的建議。

為了讓 AI 更準確地理解你的需求,進而提供更具針對性的指導,你需要盡可能具體、詳細地描述自己的背景與當前困惑,再提出你的問題。

錯誤示范:我是一名程序員,請問如何創業?

正確示范:你是一位專業的創業導師,我現在正面臨一個創業問題,希望能得到你的指導。我是一名有10年后端開發經驗的程序員,擅長 Python 和數據庫技術,目前就職于一家科技公司。最近,我注意到自媒體行業特別火,萌生了做點自己產品的想法。比如,我想開發一款面向小紅書創作者的圖卡生成工具。

但我對創業毫無經驗,對市場、產品定位、商業模式等幾乎一無所知,不知道這個想法是否可行,也不清楚該如何驗證它有沒有真正的市場需求。此外,我對創業初期所需的資源準備,比如資金、團隊搭建等方面,也完全沒有概念。

請你根據我的背景和當前的困惑,幫我分析一下我目前所處的階段,并給出適合我的創業起步建議。

未知的問題開放聊

未知的問題指的是你和AI 都不知道的問題,比如,還沒有發生的事情,或者你腦子里只有一個非常模糊的念頭,相關討論都屬于未知的問題。

對于未知的問題,我們就不要用復雜的提示詞去限制 AI 的創造力了,而應該把大部分的注意力聚焦于述問題上,通過與AI互動獲得啟發,通過追問AI來獲得理想答案。這個時候,除非有特別限制,否則其他提示詞都可以根據情況省略。

建議按照下圖所示提問。

比如,如果你對 AI 的未來好奇,那么你就可以直接把這個問題拋給它,然后基于它給你的一些思路,繼續往下追問,無拘無束地開啟對話,直到獲得你滿意的結果。

你覺得 AI 的未來會怎樣?

同理,如果你想寫一部小說,但是毫無思路,完全不知道該用什么提示詞與 AI 互動,那么你就可以直接把這個“模糊未知”的“大問題”扔給 AI,看看 AI 能給你發散出什么關鍵詞,然后基于 AI 發散的關鍵詞進一步追問,通過這樣反復碰撞,最后找到靈感。

我想寫一部小說,請問如何開始?你有什么推薦?

到這里,和 DeepSeek 這類推理型 AI 互動的最佳策略就介紹完了。你可能也意識到了,這些策略雖然理解起來簡單,但是真正放到具體場景中應用還是有一定難度的。那么在面對真實場景的時候,有沒有一些更具體的方法或者更高效的技巧呢?下一章將進行討論。

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