AI 應用中，進階的提問結構與技巧

——摘自《通往AI寶藏的鑰匙：提問的無限可能》

在掌握了基礎提問的要素後，我們可以進一步探索更複雜的提問結構與技巧，以便從AI系統中獲取更深入、更精確的回應。這些進階技巧不僅能幫助我們處理更複雜的問題，也能激發AI的潛能，使其成為我們更強大的合作夥伴。

以下列出一些進階的提問結構和技巧：

1. 鏈式提問 (Chain-of-Thought Prompting)

鏈式提問的核心概念是引導AI逐步思考，而非直接跳到結論。這種技巧在處理需要多步驟推理的問題時尤為有效。我們透過在提問中加入「逐步思考」、「解釋你的邏輯」、「先考慮...再考慮...」等指示詞，引導AI呈現其思考過程，從而獲得更可信且透明的答案。

範例：

簡單提問：「如果一個蘋果加上兩個梨子總共是 10 元，一個梨子是 3 元，請問一個蘋果多少錢？」

鏈式提問：「請逐步思考以下數學問題：如果一個蘋果加上兩個梨子總共是 10 元，一個梨子是 3 元，首先，請計算兩個梨子總共多少錢？然後，請計算一個蘋果多少錢？請解釋你的計算過程。」

說明： 透過鏈式提問，我們不僅得到答案，更能看到AI如何逐步推理，確保答案的正確性，並能檢視AI是否正確理解問題邏輯。

2. 角色扮演提問 (Role-Playing Prompting)

角色扮演提問是讓AI扮演特定角色，並從該角色的角度回答問題。這種方法適用於需要專業知識或不同觀點的場景。透過指定角色，可以引導AI產生更具針對性、更富洞察力的回應。

範例：

一般提問：「如何提高網站的轉換率？」

角色扮演提問：「假設你是一位擁有十年經驗的數碼行銷專家，你會如何提高一個電商網站的轉換率？請從使用者體驗、內容策略、以及技術優化等面向分析。」

說明： 透過角色扮演，AI的回應會更具專業性，並能提供更具體可行的建議。

3. 情境式提問 (Contextual Prompting)

情境式提問是指在提問中提供足夠的背景資訊，讓AI更了解問題的脈絡。這能幫助AI更準確地理解問題意圖，並提供更符合需求的回應。這對於複雜或模糊的問題尤其重要。

範例：

簡單提問：「這個產品的優缺點是什麼？」

情境式提問：「請分析『產品A』的優缺點，這個產品是一個針對25-35歲上班族的『藍芽耳機』，主要競爭對手是『產品B』和『產品C』。請針對『音質』、『佩戴舒適度』、『電池續航力』及『價格』等面向做分析。」

說明：透過提供目標受眾、競爭對手和分析面向等情境，AI的回應會更具針對性，也能提供更有價值的資訊。

4. 限定性提問 (Constrained Prompting)

限定性提問是在提問中加入限制條件，引導AI在特定框架下產生回應。這能幫助我們獲得更精準的答案，並確保AI的回應符合特定要求，例如格式、長度、風格等。

範例：

一般提問：「為新產品寫一個宣傳文案。」

限定性提問：「為新產品寫一個100字內的宣傳文案，目標對象是年輕人，風格要活潑有趣，並包含一個行動呼籲。」

說明： 透過加入字數限制、目標對象、風格要求和行動呼籲等限定條件，AI產生出的文案會更符合我們的需求。

5. 反覆修正提問 (Iterative Prompting)

反覆修正提問是一種透過多次提問，不斷修正和完善答案的技巧。當第一次的回答不夠理想時，我們可以根據AI的回應進行調整，並提出更精確的問題，直到獲得滿意的結果。這是一個逐步迭代、不斷優化的過程。

說明： 這個技巧強調與AI的互動過程，將提問當成一個動態的探索，而非單次的指令。透過不斷地修正，可以引導AI產生更精確且符合我們期待的結果。

6. 組合式提問

將以上多種技巧組合使用，可以讓提問更具彈性與深度。例如，在一個情境式提問中加入鏈式思考的步驟，或在角色扮演的同時加入限定條件。

說明： 組合式提問的關鍵是根據實際需求，靈活搭配不同的技巧，發揮各自的優勢，達到最佳的效果。

這些更複雜的提問結構與技巧，能幫助我們更有效地利用AI，解決更複雜的問題。熟練掌握這些技巧需要不斷的練習和實驗，並在實際應用中累積經驗。當我們能靈活運用這些技巧時，便能開啟AI寶藏的大門，挖掘出其無限的潛能。