大家好，我是老三，正在不断地学习 AI 知识，用 AI 来武装自己。
这是我学习记录的第3篇文章。
前言
本文是承接上一篇内容，继续为大家介绍写好提示词的策略。
当寻求AI在处理前沿或复杂问题时提供精确答案时，关键在于如何有效地指导AI模型学习并理解特定的内容？
因为当我问大模型问题，大模型是根据自己已有的训练结果来回答我的问题。而我想获得的是特定内容的精准回答。这个时候就需要我将文本内容“喂给”大模型，使其能够学习和吸收这些信息。
为什么要用参考文本
- 增强回答的相关性和准确性：通过深入分析特定的文本内容，AI模型能够生成与问题高度相关且更为精确的答案。
这种方法确保了回答的每个细节都与我们提供的信息紧密对齐，从而提升了整体的回答质量。
-
减少偏差：大模型可能会基于其训练数据集中的广泛信息提供答案，但这可能包含偏差。针对特定文本的回答可以减少这种偏差。
-
利用最新信息：在某些情况下，AI模型的训练数据可能未能包含最新的研究成果或数据更新。
通过向模型提供最新的参考文本，我们可以确保得到的回答能够反映领域内的最新知识状态，从而提高回答的时效性和实用性。
- 定制化信息提供：不同的文本可能包含独特的风格、专业术语和关键数据点。
利用这些特定信息，AI模型能够生成更加符合我们需求的定制化回答，确保每个答案都与我们提供的文本内容相匹配，满足我们对精确性和个性化的要求。
应用场景
- 法律咨询：通过向 AI 模型输入特定的法律文本，如法律条文、案例判决或合规指南，我们可以获得针对这些材料的定制化法律建议或详细解释。
这种方法确保了法律咨询的准确性和适用性，能够满足我们的具体法律需求。
- 医疗咨询：为了获得最前沿的医疗建议，我们可以向 AI 模型提供最新的医学研究报告、临床试验结果或治疗指南。
模型将基于这些数据提供专业的医疗建议，解释复杂的医学术语，帮助您更好地理解我们的健康状况和治疗方案。
-
学术研究：AI 模型能够分析特定的学术论文或书籍章节，帮助研究人员深入理解研究主题，探讨复杂的概念，并可能提供新的研究视角或洞见。
-
技术支持：我们在面临技术问题时，提供最新的技术文档、用户手册或故障排除指南给 AI 模型，可以让我们获得针对性的解决方案和步骤指导。这有助于快速解决技术问题，提高工作效率。
写好提示词的策略之一：提供参考文本
-
引导模型根据参考文本回答问题
-
引导模型根据参考文本中的引用信息回答问题
实战示例：
1）引导模型根据参考文本回答问题
前提是我们要确保我们给它的文本信息是准确无误的。
Prompt1：你将会接收到一个用三引号标记的文本和一个问题，你根据文本里面的内容认真回答问题，如果文本里面没有这个问题的答案，你只需要表明“没有找答案”，注意你回答问题时不要做延伸
从上面可以看出，大模型会根据我文本内容进行构建答案。假如说我直接问大模型“李白的作品”，看看会怎么回答我。
当我们向大型大模型提问时，可能会遇到一个比较常见问题：模型会提供过多的信息，从上面的回答可以看出，回答的内容包括李白的个人介绍和诗的具体内容，而我是只想知道李白的诗有哪些。
因此给大模型提供参考文本可以让其回答得更加精准，答案也更加确定。
2）引导模型根据参考文本中的引用信息回答问题
有时候我们想引用一些参考文本，不想让大模型根据文本内容自由发挥，直接搬出原文回答我，更方面我做引用。
Prompt2：你将会收到用三重引号标记的文档和一个问题，你的任务是使用原文的直接引用来构成你的答案，如果原文中没有包含足够的信息来回答这个问题，就简单的写“信息不足”
从回答的输出可以看出，大模型直接引用了原文内容。
今天的分享就到这了，希望我的分享对小伙伴们有所帮助。
点击上方“老三的 AI 充电站”关注我有更多的干货分享哦
有帮助的小伙伴记得点个“在看”
有一块交流学习的小伙伴可以链接我
下面是我的二维码