借助AI工具问答问题能够帮助我们提升效率、弥补知识短板。

我们对AI工具“深度联网搜索”模式的依赖日益加深,有时会忘了搜索引擎的存在。

在利用这些功能时,AI通常借助一个思考机制,对用户的问题进行改写或转换,然后分别使用搜索引擎进行检索,最后把收集到的文档汇总并输出结果。一些互联网搜索(如Google Search)的常用技巧,在和AI工具交互时也可以使用。

在通过prompt问答时结合这些技巧,能让AI给出的答案更符合我们的需求。

一、指定网站的检索:site语法

site语法可以帮助我们在检索时,让大模型优先根据我们指定的网站来进行检索,比如我想要查找华为的最新产品,并且是来自于华为官网的信息,那么我可以直接指定:site:huawei.com/cn。

或者我想问今年最新的房贷政策,要求大模型的总结来源一定是某政府网站,我可以用.gov.cn来结尾。

二、通配符的使用

当检索时,我们只掌握了部分信息,或者我们想控制我们检索出来的内容包含某些东西,我们可以使用以下通配符,这些同样适用于百度/谷歌的直接搜索。

示例如下:

通配符:“+”

例子:今年夏天我想规划一条旅游路线,西双版纳+大象

通配符:“ ?”

例子:我想知道国内这个城市,张家? 的介绍

通配符:“*”

例子:我想买车,有朋友向我推荐 *ultra 这款车型,请帮我评价一下

三、限定时间范围

可以通过datarange: 或直接 .、进行检索资料的时间限定,筛选特定时间段的文档。比如:我想要检索2023年到2025年间的浙江房价。

四、布尔逻辑的使用

AND - 与

例子:我想去广东,请告诉我 广州著名 AND 火锅类的美食

OR - 或

例子:请介绍小米su7 OR 小米su7 ultra

NOT - 非

例子:请介绍su7,NOT 小米 su7 ultra

Prompt技巧

来一点哲学思考

苏格拉底式提问法:

通过一系列精心设计的问题,引导对方自己发现问题的答案。这种方法强调了思考、探索和发现的过程,而非简单接受他人的观点。(批判性思维)

具体过程:提出一个开放性问题 -> 使用反问技巧,提出与问题相反的观点 -> 持续追问:深入了解问题的各个层面。

例子:想要询问ChatGPT对初创公司的理解,首先提出一个开放性问题:初创公司如何在竞争激烈的市场中脱颖而出?

沃伦·贝格尔提问技巧:

《如何提出一个好问题》作者沃伦·贝格尔讲述了如何通过高质量的问题挖掘更深层次的知识。

具体过程:

• 提出明确的问题

• 追求深度

• 合理安排提问的顺序

• 从不同角度进行提问

• 质疑假设

• 探求证据

• 分析问题的关联性

prompt构建技巧

基本技巧:

• 明确问题的表述:避免使用模糊或不完整的句子,确保问题表述清晰明确。

比如:

天气如何?-- 🙅

今天杭州天气如何?-- 🙆

• 限定问题的范围:增加背景信息和条件,细化问题。

比如:

市场上最好的笔记本电脑是哪款?-- 🙅

截止到2025年1月,中国市场上,综合考虑性能和用户等评价,用于办公最好的笔记本电脑是哪款?-- 🙆

• 指导AI进行逻辑推理与分析:可以在问题中添加要求AI分析、比较或解释的元素。

比如:

请介绍一下太阳能发电系统的原理?-- 🙅

请介绍一下太阳能发电系统的原理,并比较光伏发电和光热发电的优缺点?-- 🙆

• 高级技巧:

调整语气和风格,可以通过阐述明确目的进行语言风格的调整。

设计精准的指令:需要明确具体的任务目标、具体清晰的词汇、简洁明了的表达。

考虑上下文与背景信息:给定充足的上下文信息,帮助AI能够更加设身处地地为我们思考。

高效prompt框架

Instruction(指令):明确告诉AI你期望执行的任务,比如“请解释加速度是什么”,应简洁明了。

Context(背景):选填,提供上下文信息,帮助AI更好地理解问题,比如“在古代中国的文化背景下,请微我编写一首古风诗”。

Input Data(输入数据):选填,提供具体数据让AI进行处理,比如“下面是一组股票价格数据,请帮我计算出它们的均价”。

Output Indicator(指示器):指示AI输出结果的类型或格式,比如“请用一段通俗易懂的文字解释量子计算的原理”。

以上是基础的prompt框架,在处理更复杂的问题时,还需要掌握另一种更加高级的prompt框架 -- CRISPE框架。

CR(capacity and role,能力与角色):需要明确告诉AI它在对话中扮演的角色以及应该具备的能力。“你是...”

I(Insight,洞察力):涉及背景信息和上下文,让AI了解用户的具体需求和相关的背景知识。“最近...”

S(statement,指令):告诉AI我们希望它做什么。“请你为我...”

P(personality,个性):希望AI回答时呈现的风格或方式。“用...风格”

E(experiment,尝试):可以要求AI为我们提供大于一种解决方案或答案,以便用户有更多的选择和参考。“提供...份...”