Efficient AI Practice

Question 针对prompt engineering 的特点,描述在使用 gemini 时应该怎么做从而获取更加准确的答案 Answer 明确且具体的问题 避免模糊不清的提问:尽量使用明确的动词和名词,避免使用“大概”、“可能”等模糊词语。 提供背景信息:如果问题涉及到特定的领域或知识,提供相关的背景信息能帮助模型更好地理解你的需求。 限定回答范围:如果希望得到特定类型的答案(例如:总结、比较、分析),明确提出你的要求。 多次尝试,微调Prompt 不断迭代:如果第一次得到的答案不理想,可以尝试修改Prompt,例如调整关键词、改变提问方式等。 拆分问题:如果问题过于复杂,可以尝试将其拆分成几个小问题,逐一解决。 提供反馈:如果模型的回答与你的预期不符,可以提供具体的反馈,帮助模型改进。 充分利用Gemini的优势 上下文理解:Gemini具有强大的上下文理解能力,你可以将相关信息(例如:文章、对话记录)作为Prompt的一部分,帮助模型更好地理解你的问题。 多模态能力:如果有图片、视频等多模态信息,可以尝试将它们融入到Prompt中,获取更全面的答案。 推理能力:Gemini具备一定的推理能力,你可以提出一些需要推理的问题,例如“根据以下信息,你认为……?” 注意Prompt的技巧 使用引导词:使用“请”、“告诉我”、“解释一下”等引导词,可以帮助模型更好地理解你的意图。 使用限定词:使用“简要”、“详细”、“举例说明”等限定词,可以控制答案的长度和风格。 使用开放式问题:如果希望得到更深入的答案,可以尝试使用开放式问题,例如“你认为……的原因是什么?” 参考 what is prompt-engineering

September 25, 2024 · 1 min · LwQ