AI說書 - Prompt Engineering - 87 | Prompt Contextualization 結構

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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


接續 AI說書 - Prompt Engineering - 86 | Prompt Contextualization 結構,互動的結構是定義其流程和效率的支柱,在人工智慧驅動的溝通領域,結構在確保意圖的清晰度、相關性和一致性方面發揮關鍵作用,讓我們剖析 Prompt Contextualization 的結構過程,以便更好地理解其複雜性和重要性:

  1. 上下文查詢(使用者的提煉問題)

使用者現在可以從最初的回應中獲取線索,或根據具體需求來提出更有針對性、上下文更豐富的問題,這種精緻的提示充滿了特殊性,為人工智慧做出更有針對性的回應奠定了基礎

  • 用戶:"全球暖化如何影響太平洋海洋生態系統"


  1. 精準的 AI 回應

在附加上下文的支援下,人工智慧模型現在可以更深入地挖掘其龐大的知識庫,以提供與用戶的精確查詢相符的回應,答案更符合使用者的意圖,提供具體的、上下文相關的訊息

  • AI 模型:"全球暖化以多種方式影響太平洋的海洋生態系統,海水溫度升高會導致珊瑚白化,海流和溫度的變化也與某些魚類數量的減少有關,此外,二氧化碳增加導致的海洋酸化,威脅著貝類和其他依賴碳酸鈣形成外殼和骨骼的海洋生物"


Prompt Contextualization 的結構是普遍性與特殊性之間的舞蹈,這是一個反饋循環,每次交互都會通知下一次交互,推動用戶和人工智慧模型相互理解,這種結構確保用戶不僅接收訊息,而且獲得符合他們實際需求的正確訊息。

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