基础篇丨 Prompt 如何精准地向大模型提问

概述

介绍如何精准地向大语言模型提问，包含搜索引擎与大语言模型的区别、大语言模型的最高提问原则、万能提问公式以及多轮对话与重新生成功能。

搜索引擎与大语言模型的区别

对比项	搜索引擎	大语言模型
知识存储	本身不存储知识，抓取原始资料建库	学习海量数据，将知识存储在模型权重里
输出内容	按关键字匹配返回原始资料列表	结合问题和自身知识现场生成全新内容
联网需求	需要联网访问网络资源	本身不需要联网，知识源于训练数据
角色定位	知识的搬运工，不懂所搬知识	知识研究的老师，懂相关知识
知识时效性	能快速抓取网络新资料	具备的知识截止到训练数据日期，之后的知识难获取

大语言模型的最高提问原则

• 知识丰富：大语言模型学习了大量数据，知识储备远超人类，是真正博学的万事通，但需合理提问才能获取所需知识。
• 现学现卖能力：具备强大的零样本学习和少样本学习能力，即泛化能力和现学现卖能力。
• 提问决定输出：大语言模型的输出取决于完整的问题描述和合理的提问引导。若未得到好的回答，应反思提问是否合适。

大语言模型的万能提问公式

• 赋角色：给大模型赋予某个职业或专业领域的角色，也可给自己赋角色，使输出更具针对性。
• 下任务：明确告知大模型要做的事情，如翻译、生成合同、分类资料、回答问题、做总结等。
• 补细节：若对生成过程或结果有要求，如框架、范围、步骤等，需详细描述。
• 做限制：执行任务时可设置限制条件，如使用专业术语、从特定视角回答等。
• 定输出格式：对输出结果进行限制，如字数、格式、语言等。

案例说明

• 泛泛提问：直接问“什么是 AIGC”，得到的是泛泛的回答，不能满足个性化需求。
• 精准提问（专业场景）：“你是一个人工智能算法工程师，精通 AIGC 方面的知识，请解释一下什么是 AIGC，内容包含应用场景、技术架构、训练和微调原理，尽量使用专业术语，输出两百字左右。”能得到专业且精准的回答。
• 精准提问（一年级老师场景）：“你是一年级老师，用举例子的方法解释什么是 AIGC，内容包括应用场景、技术架构、训练和微调原理，尽量不要使用专业术语。”可得到符合场景的通俗解释。
• 输出格式限制：同样的问题，要求用英文回答，大模型会按要求输出英文内容。

多轮对话

• 定义：用户与系统进行多次交互的对话形式，问答存在上下文关联。
• 作用：通过先描述背景，再进行追问补充，能使问题更清晰，得到更精准的回答。
• 操作：平台有“新建对话”按钮，点击可清空历史消息，重启多轮对话。

重新生成

• 原理：基于不同的编码策略引入随机性。
• 使用建议：重新生成的结果不一定优于原结果，建议在正常流程操作后对结果不满意时使用，可多次尝试。

学习建议

调整使用大语言模型的心态，不要将其当作搜索引擎，按照万能公式尽可能详细地描述具体情况和个性化需求，以获得更好的个性化输出。