AI說書 - Prompt Engineering - 89 | Prompt Contextualization 施行
閱讀時間約 1 分鐘
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。
我們在 AI說書 - Prompt Engineering - 88 | Prompt Contextualization 施行 中，提及了一些 Prompt Contextualization 施行方法，以下為一些提示：
- 混合搭配：不要害怕組合框架。例如，同時使用 “5Ws” 和 “布魯姆分類法” 來進行全面而深入的提示
- 優先考慮清晰度：雖然很容易包含很多上下文，但始終優先考慮清晰度以避免模型混亂
- 回饋循環：使用輸出來完善 Prompt，如果模型始終誤解特定的措辭，請嘗試另一種方法
「5W」、「布魯姆分類法」和「修辭三角」等框架提供了改進 Prompt Engineering 的結構化方法，透過理解和利用這些，人們可以製作清晰、全面且量身定制的 Prompt，以充分利用高階語言模型。
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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。
延續 AI說書 - Prompt Engineering - 64 | 引導式對話，以下繼續 Promp
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繼 AI說書 - Prompt Engineering - 45 使用 RTAO 建立 Prompt T
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