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。
現在，讓我們來看一個例子來更好地理解這些概念。想像一下，您想向三個不同教育程度的讀者解釋像光合作用這樣的科學概念：一年級學生、八年級學生和大學新生。這項任務需要調整解釋以適應每個小組的理解水平。
在第一步中，您將建立三個不同版本的提示。每個提示都旨在產生適合各自閱讀程度的概念大綱。這些提示可以並行運行，因為它們彼此不依賴。在並行執行結束時，您將獲得同一概念的三個不同輪廓，每個輪廓都針對不同的教育程度量身定制。
大綱中的每個句子都擴展為適合目標讀者理解程度的詳細段落。例如，對於一年級學生，解釋很簡單，使用基本詞彙。對於八年級學生，內容可能會介紹一些科學術語，但仍以易於理解的語言進行解釋。對於大學新生來說，解釋會更加複雜和細緻，使用適當的科學術語並精確地詳細描述整個過程。
這種方法確保以最有效的方式向每組讀者徹底解釋該概念，以提高他們的理解水平。透過在多步驟提示中利用並行和串行執行，我們可以有效地產生有針對性的高品質內容。
整體而言，多步驟提示的策略性使用（無論是並行運行、串行運行還是組合運行）都可以有效地指導內容的生成，尤其是在處理各種或複雜的任務時。它在管理人工智慧模型的輸出方面提供了一定程度的靈活性和控制力。
