AI說書 - Prompt Engineering - 93 | Prompt Contextualization 研討
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。
情境設定和情境化是許多領域的重要組成部分，包括溝通、教育、研究和說故事。它們透過將主題置於熟悉的參考框架中來幫助受眾或接收者更清楚地理解主題，以下是一些設定上下文的流行方法：
- 歷史概述：提供主題的簡要歷史可以為觀眾提供理解的基礎，知道某物從哪裡來通常有助於了解它現在在哪裡
- 類比與隱喻：與熟悉的概念進行比較可以幫助解釋不熟悉或複雜的想法
- 說故事：重播軼事或故事可以有效地為主題奠定基礎，這種方法可以在情感和認知上吸引觀眾
- 視覺輔助工具：圖表和其他視覺工具可以透過使抽象概念更加具體和易於理解來提供上下文
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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延續 AI說書 - Prompt Engineering - 65 | 引導式對話，以下繼續 Promp
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延續 AI說書 - Prompt Engineering - 63 | 引導式對話，以下繼續 Promp
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如果您對自動模擬中的細節不滿意，您可以使用一系列引導 Prompt 將對話引導至您喜歡的方式，以下範例示
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回顧我們在 AI說書 - Prompt Engineering - 61 | Scenario Base
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繼 AI說書 - Prompt Engineering - 45 使用 RTAO 建立 Prompt T
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繼 AI說書 - Prompt Engineering - 40 到 AI說書 - Prompt Eng
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有效地使用 Prompt 範本需要採取一些策略方法來確保 AI 輸出的清晰度和相關性，以下介紹如何實作
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延續 AI說書 - Prompt Engineering - 32 ，我們繼續講 Prompt Temp
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