AI說書 - Prompt Engineering - 87 | Prompt Contextualization 結構

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：

3. 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"

4. 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。