向GPT提问的艺术 (初级版)

GPT使用的关键是学会提问。
关于提问方法,之前有看过《提问的艺术for GPT_prompt技术工程高质量答案完全指南》、BORE模型等,
也看到有很多的场景提示词库。要么晦涩难懂,要么不够全面。
于是,针对小白需求,昨天花了一天时间整理了《向GPT提问的艺术 (初级版)》。
欢迎大家评论交流。
目 录
第一章:不要问漫无边际的问题,要问带目的的问题
第二章:不要问大而模糊的问题,要问带场景的问题
第三章:不要问太抽象的问题,要问具体的问题
第四章:不要问无角色限定的问题,要问带角色扮演的问题
第五章:不要问过于简洁的问题,要问带全方位要求的问题
第六章:不要问逻辑混乱的问题,要问有条理性的问题
第七章:不要问一次性的问题,要问连续性的问题
第八章:不要问一成不变的问题,要问由浅入深的问题
第九章:不要问一步到位的问题,要问持续优化的问题
第十章:不要盲目相信GPT答案,要较验结果的准确性
第一章:不要问漫无边际的问题,要问带有目的的问题
在我们向GPT提问时,有的人会漫无边际地一通瞎聊,把GPT都给整蒙圈了“这哥们到底想干嘛呢”。
带来的结果是:GPT回答不聚焦,甚至理解偏差,提供了错误的答案,失去解决问题的机会。同时,效率也很低下,浪费自己大量的时间。
因此,一开始就交待清楚问这个问题背后的目的很重要。
接下来,我会用正反两个例子说明。
反面的例子是:问GPT“请告诉我一些中国的历史。”
GPT因为不知道你要什么,就简要地列了些中国历史概要。
再来一个正面的例子:“请告诉我一些中国的历史。我的目的是想了解中国人性不变的规律,在工作中避免踩坑。罗列10条。”
有没发现,加了提问目的后,回答质量与直接提问有着天壤之别。
第二章:不要问大而模糊的问题,要问带场景的问题
在我们向GPT提问时,有的人会问大而模糊的问题,比如“你觉得**怎么样?”。
由于问题描述过于宽泛,涉及到太多的主题和领域,带来的结果是GPT无法准确地理解问题的本质和需求,从而难以提供准确、有用的答案。
接下来,我会用正反两个例子说明。
反面的例子是:问GPT“你觉得中国的互联网公司怎么样。”
问题实在是太大太泛了,GPT给出的是一堆正确的废话,没有信息增量。
再来一个正面的例子:“我是一名股票投资人,目前在挑选有投资价值的股票。你觉得在香港上市的美团怎么样”。
当加了“股票投资”的场景后,GPT除了指出“其在多个领域如外卖、酒店住宿等方面均有较强的市场地位和竞争优势”外,还指出了“行业竞争激烈、监管压力、劳动力成本”等方面风险。即使是投资小白,对美团的优势和风险也立马有了初步的了解。
第三章:不要问太抽象的问题,要问具体的问题
在我们向GPT提问时,有的人会问抽象的高度概括的问题。
可能会导致GPT对问题进行了表面性的回答,回答质量低下。
接下来,我会用正反两个例子说明。
反面的例子是:问GPT“帮我写一篇关于人人都需要学习演讲的优质朋友圈文案”。
该提问者对文案的要求是“优质”,但怎么个优质法并没有展开描述。
再来一个正面的例子:“帮我写一篇关于人人都需要学习演讲的朋友圈文案,符合“开头有吸引力、简洁明了、情感共鸣、有价值、结构清晰、个性化和互动性”等优质文案的特点。”
该提问将“优质”的定义具象化了,细化为“开头有吸引力、简洁明了、情感共鸣、有价值、结构清晰、个性化和互动性”。
从回答结果看,开头以问题吸引他人注意力,文字更简洁了,结构也更清楚了,最后还加了互动。更让人惊讶的是还自动配了表情。
第四章:不要问无角色限定的问题,要问带角色扮演的问题
向GPT这样的大型语言模型提问时,限定角色很重要,因为这有助于帮助GPT更好地理解你的问题,并给出更加准确、合适的答案。
具体来说,限定角色可以让GPT知道你所处的领域或职业背景,从而能够更好地理解你的问题并给出更加精确和实用的答案。例如你是个学生,那么GPT可能会更倾向于为你提供与学习、考试、职业规划等相关的答案;如果你是一位企业家,那么GPT可能会更倾向于为你提供商业经营、市场推广、管理等方面的答案。
此外,限定角色还可以协助GPT更好地理解你的问题和需求,从而提供更加贴近你的问题和需求的答案。当我们向GPT提问时,问题的背景信息和上下文非常重要,它们有助于GPT更好地理解问题的真正含义和目的。如果我们将自己的角色限定在一个特定的领域或职业中,就可以帮助GPT更好地了解我们的需求和期望,进而给出更加准确、实用的答案。
接下来,我会用正反两个例子说明。
反面的例子是:问GPT“我想去杭州玩,帮我做一份2天的旅游攻略。”
GPT的回答仅是简单地列了2天的行程安排。
再来一个正面的例子:“我想去杭州玩,请你以导游的身份,帮我做一份2天的旅游攻略”。
当你在提问中让GPT扮演导游后,他给出的回答更具体了,而且对每个景点又做了更详细的介绍。
当然,如果你提问时,再加上更多具体的需求,它的推荐会更加准确和优质。
第五章:不要问过于简洁的问题,要问带全方位要求的问题
在向GPT提问时,须尽可能将所有的要求都列出来,从而获得更准确、相关和详细的答案。
举个例子:问GPT“我是一名短视频领域的亲子教育博主。现在需要写一篇“孩子英语早教很重要”的短视频口播文案。吸引5至8岁孩子的父母。”
针对刚才内容,我们再增加一些爆款短视频的要求,如开头吸引眼球、简洁明了,文字内容走心,有情感表达等。会发现文案效果比刚才有较大提升。
第六章:不要问逻辑混乱的问题,要问有条理性的问题
很多人在提问时,存在逻辑性不足的问题。如包含许多不相关的信息、结构 混乱、缺乏层次感或者是缺乏重点。
而GPT是逻辑高手,当我们进行提问时,应该尽量遵循逻辑,明确问题的核心内容,并通过组织良好的结构和层次来提高提问的有效性和准确性。
例如一次只提一个问题:尽量避免在同一句话中提出多个问题,以免混淆GPT。确保每个问题都能单独得到回答。
举个反面的例子:问GPT“写一篇金华交通发展的微党课宣讲文稿。要求通过横店轻轨的开通,从八八战略的角度,基于大学生的视角,以小见大。”
从结果看,因为提问逻辑不清晰,GPT把“八八战略、大学生角度、以小见大”三个内容并列了,导致回答是有些混乱的。
再来一个正面的例子:“现在你是一个大学生。写一篇金华交通发展的微党课宣讲文稿。要求一是从八八战略的背景,二是以小见大,从身边的小事说起,如横店轻轨的开通。”
调整了提问逻辑后,明显回答质量会好很多。
第七章:不要问一次性的问题,要问连续性的问题
在向GPT提问时,不要期待问一次就得到所有答案。一个优质的答案往往是通过持续追问获得的。
在实际应用中,经常会出现答案不满意的情况。最常用的方式有两种:
一是让GPT给几次答案,从答案中找中有效的信息进行整合。
二是将部分内容进行扩展。
通过持续的提问,会让你获得更全面和优质的信息。
第八章:不要问一步到位的问题,要问由浅入深的问题
在我们向GPT提问时,不要试图一次性提问就到位。一个好的答案往往都要经过循序渐进、不断由浅入深提问的过程。
下面是一个关于GPT在银行业应用的例子。提问:“作为一名银行客户经理,我该如何使用GPT助力我的工作和生活。”
提问:“关于客户沟通技巧方面,可以举一个例子吗?”
提问:“在使用GPT过程中,有哪些方面是需要注意的?”
提问:“我该如何借助GPT,构建与其他客户经理的竞争优势?”
第九章:不要问固定的问题,要问持续优化的问题
GPT在提问时,为了获得更优质的内容,重要的一步是持续进行试验和调整。目前主要有三种调整方法:
改进提示词:从答案的不足之处着手更新并迭代提示词。
改进答案:在答案中找到不足的部分,进行调整或补充。
多次生成:在提示词不变情况,多次生成结果,从优中选优。
在提示词不变的情况下,再提问一次。你会发现有不一样的内容,然后挑出有价值的内容。
刚才的提示词太简单了,现在对提示词进行迭代,加上提问背后的目的、身份限定等内容,再看看效果。
第十章:不要盲目相信GPT答案,要较验结果的准确性
GPT很智能,但相应的会带来另一个问题,它会一本正经地胡说八道。
所以,对于GPT的内容还是得抱着审视和验证的态度,不能一味相信它的回答。特别是对于投资、论文等数据和内容准确要求高的场景,须先较验确保它的内容无误后再使用。
以“制作杭州旅游攻略”为例 ,GPT给出的回答中,把西塘古镇错误地当成了杭州的景点,而西塘古镇实际上在嘉兴,并不杭州。
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THE END
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