AI 提示词入门:6 种让回答更精准的提问技巧
六种提升 AI 回答精准度的提示词技巧。包括指令下达式,明确任务范围与要求;角色扮演式,赋予 AI 专家身份以调用特定语料;关键式提问,使用具体关键词聚焦核心;示例式提问,提供参照物减少理解偏差;引导式提问,通过开放性句式激发深度思考与创意;发散式提问,利用漏斗模型从多角度探索解决方案。掌握这些方法有助于优化人机交互效率,获得更符合预期的结果。

六种提升 AI 回答精准度的提示词技巧。包括指令下达式,明确任务范围与要求;角色扮演式,赋予 AI 专家身份以调用特定语料;关键式提问,使用具体关键词聚焦核心;示例式提问,提供参照物减少理解偏差;引导式提问,通过开放性句式激发深度思考与创意;发散式提问,利用漏斗模型从多角度探索解决方案。掌握这些方法有助于优化人机交互效率,获得更符合预期的结果。

想要有效地使用 AI,就需要学会怎样灵活地与 AI 交流。这就好比是领导在给团队成员分配任务的过程一样。同一个任务,同样的下属,不同的领导分发任务的过程都还很不一样。在这个时候,会布置任务的领导,总是能够更好地带领下属,打胜仗。
我们来看下面这样一个案例。假如领导需要做一个宣传方案,下达了如下任务。那假如你是下属,你更可能完成哪个领导所布置的任务呢?
| 角色 | 提示词 |
|---|---|
| 普通的领导 | 我们最近要和 xxx 品牌合作,需要出一个宣传方案,你来做一下,后天给我。 |
| 优秀的领导 | 最近 xxx 品牌要与我们合作,马上到五一劳动节了,他们想围绕这个节日和他们的新产品,让我们出一个节日宣传方案,以带动这款新产品的销量。这次活动主要面向 25~35 岁的女性人群,活动方案要求包含节日五天的每日宣传安排。方案需要用 PPT 呈现,不要超过 10 页。周五下午 6 点前将方案给我。 |
看完上面这两个例子,你会发现优秀的领导布置的任务往往更容易完成。
在上面的例子中,优秀的领导给出的信息完整且全面,要求清晰又明确。下属看了就知道工作任务是什么,否则下属就得花费大量时间和领导确认这个方案的具体要求。
当领导明确地指出期望的结果、工作标准以及截止时间时,下属能更好地理解任务要求,这不仅可以提高工作效率,还能避免不必要的误解和拖延。
因此,在向 AI 提问时,给出的指令越清晰和具体,得到的结果越接近自己的预期。
通过上面这个例子,我们来梳理下指令下达式提问的定义。
所谓指令下达式提问,就是提问者明确设定问题范围以及对回答的要求,通过精确、具体的指令来引导 AI 生成符合预期且更有针对性的信息。
了解完指令下达式提问的定义之后,那可能有的小伙伴就会有疑惑说:什么样的指令才是好的指令呢?下面这四大原则供大家参考:
| 特点 | 描述 |
|---|---|
| 结构清晰 | 下达指令前,可以借助一些经典的结构(比如我们经常使用的 5W),让自己的表达更有逻辑,更顺畅,从而形成清晰的指令。 |
| 重点突出 | 清晰地表达需求,可能会导致指令的内容较多。指令复杂,不利于 AI 理解提问者的需求,这时可以通过换行,突出每一条重要的指令信息。 |
| 语言简练 | 多用短句,少用长句,有助于精简信息。 |
| 易于理解 | 尽量使用表示量化或具体场景的词汇,尤其是在表达期望达到某一种效果的时候。比如当希望控制篇幅时,比起'不要太长'这样的指令,你可以明确给出'控制在 300 字以内'更容易让 AI 理解。 |
上面聊到了 5W 方法,这里再给大家介绍下 5W 方法在提问里面的应用。具体如下表所示:
| 英文单词 | 中文解释 | 提问启发 |
|---|---|---|
| Why | 何故 | 做这件事的原因是什么 |
| What | 何事 | 这件事具体是什么事 |
| Who | 何人 | 这件事有哪些人参与或者面向谁 |
| When | 何时 | 这件事什么时候做或者何时截止 |
| Where | 何地 | 在哪里做这件事 |
了解了以上规则后,我们会发现掌握一些常用的结构化提问思路,是用好指令下达式提问的关键。接下来我们就结合实际场景,来看看指令下达式提问的魅力。
这里给大家举一个职场工作中常见的场景:让 AI 协助你制定工作计划。
在日常工作中,你有时候会不会觉得,即使是明确了公司的工作目标和现状时,自己在制定工作计划时也总是觉得思路受限。那这个时候,就可以考虑让 AI 帮你出谋划策了。
我们来看看如何使用指令下达式提问,帮助我们制定工作计划。
首先给大家介绍一个 SCQA 模型,我们可以运用 SCQA 这个模型来梳理思路,将更清晰的指令给到 AI。来看看 SCQA 模型的结构:
| 简要解释 | 提问启发 |
|---|---|
| Situation(情景):事情发生的背景信息 | 任务背景是什么 |
| Complication(冲突):理想与现实的差距 | 有什么已有的素材或信息 |
| Question(疑问):当前要解决的问题或要完成的任务 | 现在要完成什么任务 |
| Answer(回答):提供的的解决方案 | 有哪些参考案例 |
那如何用 SCQA 模型对 AI 进行提问呢?来看看下面的案例。
假设你是某公司的产品总监,现在已经明确第二季度的目标是产品中的 10 个模块,每个模块要至少产出 8 个需求方案。那应该如何制定产品方案呢?来看看下面的提问和回答。
指令提问:
| 指令 |
|---|
| (任务背景) 我们目前要制定第二季度的工作计划,需要你根据以下信息,帮助我们拆解任务,制定详细的行动计划。 |
| (已有信息) 公司已经确定了第二季度的目标,即每个产品模块至少产出 8 个需求方案。整个产品包含 10 个模块,这意味着我们需要在规定时间内产出至少 80 个需求方案。 |
| (当前任务) 我们的任务:第二季度产出相关的需求方案,并顺利完成上线交付给客户。请你根据我们公司的现状制定几套可选择的方案,帮助我们完成任务。 |
| (参考案例) 每套方案中需要提供一些参考案例。 |
可以看到,当我们有非常清晰的任务信息或者需求时,通过指令下达式提问的方法向 AI 进行提问,能够获得更加全面和更加匹配的答案。
讲完指令下达式提问,相信小伙伴们已经感受到清晰指令的魔力。下面我们来梳理一下注意事项:
继续,我们来聊聊今天的要讲的第二种提问方式:角色扮演式提问。
试想一下,我们在遇到问题或者想要学习某一个领域的知识时,会更倾向于询问完全没有经验的小白,还是有丰富经验的专家?
比如,当想找人帮自己制定一个英语口语提升计划时,你会找下面哪个人?
A. 大学生 B. 资深的英语老师
相信你心里已经有了答案,自然是会选择有相关经验的资深英语老师啦。
如果说指令下达式提问适合很了解自己需求的专业用户,那么使用角色扮演式提问,就是让 AI 变成专家。
角色的转变,会使得 AI 极大地提升其回答问题的质量。
或许有的小伙伴会有疑问,给 AI 赋予专家身份,AI 就真的能成为专家吗?
你可以理解 AI 是一个会听话的机器,你提问它的每一句话,它都一字一句的记在心里。
那为什么扮演专家后的 AI 回答问题会更加精准呢?
原因在于,比如当你让它扮演一个专业的英语老师时,他背后强大的数据库,就会特定地,去搜索英语老师相关的语料,在特定地范围内搜索出更加精确的内容给你。
而你如果不赋予身份的话,那它可能就得搜互联网成千上万的数据,最终才总结出可能对你有用的信息。
通过上面的例子,相信大家可以感受到角色扮演提问的精髓。接下来,我们来梳理下角色扮演式提问的定义。
所谓角色扮演式提问,指的是让 AI 扮演不同的角色,以模拟实际场景中的对话和互动,从而更真实地探讨问题、解决问题和回答提问者的问题。因此,如果想要 AI 更好地完成一项特定任务,可以先赋予它专家身份。
在使用角色扮演式提问时,提问者需要明确 AI 需要扮演的角色,并清晰地表达。提问者可以使用一些句式帮助 AI 理解它将要扮演的角色,例如:
我想让你扮演一名 X X X
假设你是 X X X
请你担任 X X X X
你是一位 X X X X
OK,下面我们通过一些案例,来帮助大家更好地理解角色扮演式提问。
同样举一个职场中很常见的场景:商务谈判。
一般来说,员工在面对合作方提出的潜在疑虑时,使用角色扮演式提问,可快速地找到针对性的解决思路,并运用更专业的商务谈判话术来回应,从而提升自己的商务谈判能力。
询问人:
我想让你扮演一位商务谈判专家,我和你进行商务谈判,你的目的是尽量达成合作。我会向你提出我针对合作的一些疑惑以及顾虑,你用商务谈判技巧说服我合作。明白吗?
AI 生成:
(此处为 AI 回复示例,展示专业态度)
询问人:
你说你们的产品质量是市面上最好的,但是我认为产品价格确实太高了,即便批量采购,成本还是很高。这么看下来的话,你们的产品的性价比好像就不太高了。
AI 生成:
(此处为 AI 回复示例,展示应对策略)
有没有发现,当给 AI 赋予了对应的角色之后,回答的内容质量真的超高。
下面,我们来梳理一下这种提问方法的一些好处与注意事项。
继续,我们来聊聊今天的要讲的第三种提问方式:关键式提问。
请试着代入以下这个场景,领导说公司将要举办一场周年庆活动,让你来负责。你若不知道从哪里入手,会怎么问领导?
提问一: 领导,这个项目我没接触过,该咋做呀?
领导听你这么问,估计不会给你明确的回答,甚至会认为你不想做这个项目。
提问二: 领导,为了完成这个项目,我应该先分析市场需求还是先制定预算?
如果这么问,领导就会给你指明接下来工作的重点方向,甚至会给你增加人手,从而让你顺利完成这个项目。
显然,在这个场景里,提问二抓住了提问的关键点,'分析市场需求'和'制定预算'时两个非常明确的关键词,有了这两个关键词,领导才能给你提供建议和指导。
其实在这个场景里,你可以将领导看做 AI,而你作为提问者,只有掌握了使用关键词提问的技巧,才可能获得想要的回答。
下面我们来聊聊,关键词提问中需掌握的一些法则。
那么什么样的关键词是好的关键词呢?来看下面两个场景。
| 场景一:工作中如何提高团队效率 |
|---|
| 请试着对比分析一下这两句话: |
| 提问一: 在工作中如何提高团队效率? |
| 提问二: 在工作中如何通过改进沟通方式和优化工作流程来提高团队效率? |
| 分析总结: 看到第一个问题时你会怎么回答?是不是感觉问得太宽泛了,不知道要从何说起。而第二个问题一下子就抓住重点,'改进沟通方式'和'优化工作流程'是关键词,聚焦这两点,你就可以进行回答。 |
再看第二个场景:
| 场景二:选择旅游目的地 |
|---|
| 请试着对比分析一下这两句话: |
| 提问一: 我们假期去哪里旅游比较好? |
| 提问二: 我们假期是去海边度假还是去山里徒步比较好? |
| 分析总结: 看到问题一的时候,你会发现,这个问题范围很大,回答者需要考虑各种因素如距离、预算、兴趣等,可能会感到无从下手。而第二个问题一下子就抓住重点,这个问题提供了具体的选择——'海边度假'还是'山里徒步',回答者只需在这两个选项中进行比较,回答会更加迅速和有针对性。 |
相信你已经看出来了,关键词提问通过将关键词放在问题或指令中,帮助 AI 更准确的理解提问者的问题,让 AI 的回答更具针对性。
好的关键词提问通常具备以下特点:
通过这些特点,可以帮助 AI 或任何回答者更准确地理解问题的意图,从而提供更精准的回答。这样既提高了沟通效率,也确保了问题能够得到有效解决。
那么如何确定关键词、进行好的关键词提问呢?以下是一些具体的建议:
来看几个不同场景下关键词提问的应用案例。
当我们在优化网站内容以获得更好的搜索引擎排名时,了解用户经常使用的关键词是至关重要的。通过分析热门关键词并针对这些关键词优化网站内容,可以提高网站在搜索引擎中的排名。来看看如何跟 AI 提问。
询问人:
我们是一家专注于职场技能提升的在线教育公司,现在需要通过优化关键词来提高公司在搜索引擎中的排名,请帮我罗列 10 个时下热门的职场关键词。
AI 生成:
(此处为 AI 回复示例,列出关键词)
除了 SEO 优化,关键词提问还广泛应用于数据挖掘等场景。
在数据挖掘中,使用关键词提问,分析师可以快速定位需要分析的数据、筛选关键信息,例如在下面几个分析场景中,分析师只需将数据和信息发给 AI,再通过关键词提问给出指令即可。
| 分析场景 | 关键词 | 指令 |
|---|---|---|
| 电商数据分析 | 销售数据、X 商品、关键因素 | 请帮我找出 X 商品最近一周时间的销售数据,并列出能有此数据的关键因素。 |
| 金融市场数据分析 | X 股票、历史价格走势、规律 | 请帮我找出 X 股票过去一年的价格走势,并找出其中的规律。 |
| 社交媒体数据分析 | X 社交平台、互动情况、需求 | 请帮我找出 X 社交平台最近一个月用户的互动情况,并列出他们的需求。 |
继续,我们来聊聊今天的要讲的第四种提问方式:示例式提问。
无论在职场中,还是在生活中,我们可能都会遇到类似下边的情况。
| 场景 | 场景描述 |
|---|---|
| 场景一 | 设计师做了几版方案都没通过,和甲方沟通,对话如下:甲方说:我要的图不是这种感觉,要那种五彩斑斓的黑!设计师想:什么感觉?五彩斑斓的黑是什么黑色?色卡上没有呀! |
| 场景二 | 热恋中的情侣,女孩因为男孩买的礼物不称心而吵架。对话如下:女孩说:我要收到的礼物必须是少女感十足的、可爱的。男孩想:少女感是什么样的感觉?不就是买粉色的吗? |
有没有发现,上述两个场景中,甲方和设计师无法达成一致,男孩无法明确女孩的喜好,都是因为甲方或者女孩的表达非常模糊,没有参照物,这造成双方沟通时鸡同鸭讲,彼此都不满意。
我们发现,就算给了具体的指令或者要求,每个人在理解指令或者要求的时候,仍然会出现偏差,这时候最好的办法是什么呢?
给对方一个示例,方便它理解。比如:①甲方给设计师一张用理想中的黑色做的设计图作为参考;②女孩把自己喜欢的少女感十足和可爱的物品分享给男孩,增强他对自己喜好的理解。
和 AI 沟通也是一样,除了给出清晰的指令或者要求,如果提问者能给出示例,那么 AI 给出的回答将会更加贴合提问者的需求。
下面,我们来盘点下示例式提问的定义。
所谓示例式提问,是一种通过为 AI 提供具体示例来帮助对方更好地理解问题或需求的提问方式。示例式提问通常适用于一些较为抽象或复杂的问题,因为每个人对指令或要求的理解可能存在偏差,具体示例能够提供明确的参照物,使回答者能够更精准地回应需求,也可以帮助 AI 更好地理解和掌握相关概念与知识。
同样举两个例子给大家感受下。
在工作中经常会遇到各种各样的的写作场景,比如撰写会议记录、演讲稿、会议议程、商业计划书等。那如何更快地掌握每一种写作任务的要点?可以让 AI 给出示例,再使用示例式提问让 AI 按要求生成内容即可。
假设你需要写一份商业计划书,可以先让 AI 提供一个结构示例。
询问人:
我需要写一份商业计划书,请为我提供一个优秀的商业计划书的结构示例。
AI 生成:
(此处为 AI 回复示例,展示结构)
之后,我们可以让 AI 按照这个结构示例来生成商业计划书的大纲。
询问人:
请按照这个结构示例,为我提供轻食餐饮零售商业计划书的大纲。
AI 生成:
(此处为 AI 回复示例,展示大纲)
目前很多 AI 工具都有'以图生图'的功能,这种功能其实就是示例式提问的一种,通过给 AI 提供一张图,可让 AI 生成类似的图片。很多 AI 工具也提供了示例模型,用户选择某个风格的示例模型,AI 可以生成类似的图片。比如我们可以如使用 ChatGPT 的 AI 绘画工具 Dall · E 生成图像。
首先给出一个图片作为示例,然后询问 AI。
询问人:
请根据这张图片的人物特征,帮我生成一张迪士尼形象照。
AI 生成:
(此处为 AI 回复示例,展示图片生成结果)
继续,我们来聊聊今天的要讲的第五种提问方式:引导式提问。
你有没有过这样的经历?
领导把大家叫到办公室,大家面面相觑等着领导发话,结果领导说:'今天开会不谈项目,主要是想和大家一起讨论下个月的活动主题,大家集思广益,有什么点子都可以说出来。'
如果你参加过这种会就知道,这是头脑风暴会。
通过头脑风暴,我们可以获得更多的新思路与创意。当面临棘手的问题时,头脑风暴不仅可以给我们提供多个解决方案,便于我们找到最佳方案,还有可能帮我们进行头脑风暴,而且它的知识面更广,审视问题的视角也更多。
那么怎么让 AI 帮我们进行头脑风暴呢?
要引导 AI'思考'。
想要让 AI 提供更多的点子,需要在我们想讨论的主题、问题前面加上'让我们思考一下'。这个提示可以让 AI 生成经过'深度思考'的文本,这对经常需要写作的人来说很有帮助。
假如我们想要写一篇关于 AI 给教育工作者带来的冲击的文章,但是不知道有哪些好的角度,可以这样向 AI 提问。
询问者:
让我们思考一下:AI 给教育工作者的工作带来了哪些冲击?
AI 回答:
(此处为 AI 回复示例,展示深度思考内容)
以上这种提问方式,叫做引导提问,这是一种鼓励回答者提供详细、完整和主观看法的提问方式。这类问题通常没有标准的答案,回答者需要根据他们的经验、观点和想法来表达自己的看法。
引导提问可以让回答者在思考和回答问题时更加深入,有助于产生新的见解。
引导提问具备如下特点:
以下给大家提供一些使用引导提问的例子:
以下是使用引导提问的句式/提示词参考:
更多引导提问的应用场景和参考指令如下所示:
| 应用场景 | 参考指令 |
|---|---|
| 提供活动主题 | 让我们思考一下:关于 AI 对职场人工作的冲击,可以有哪些活动主题 |
| 提供短视频脚本创意 | 让我们思考一下:关于 AI 对职场人工作的冲击,可以策划哪些有创意的短视频 |
| 提供文章撰写思路 | 让我们思考一下:关于 AI 对职场人工作的冲击,可以从哪些角度写文章 |
我们来举例一个场景:让 AI 作为专家顾问团,成为你的超级智囊团。
在现实世界中进行头脑风暴会有一个好处,就是当我们在会议中讨论问题时,每个人都可以从自己的视角出发,给出看法,这方便我们多角度地看问题。
那么作为个人,如何拥有自己的团队和自己一起进行头脑风暴呢?用 AI 就可以。使用前面讲到的引导提问可以使 AI 从个人角度给出观点,这样就可以模仿现实中的团队会议,你就能得到多角度地观点。看看如下示例。
询问者:
假我的智囊团内有 3 名专家,这 3 名专家分别是乔布斯、马斯克和比尔盖茨,他们都有自己的个性、世界观和价值观,对同一问题有不同的视角、看法和建议,我会在这里说出我的处境和我的决策,请你分别以这 3 名专家的身份和思维模式来审视我的决策,并给出评判和建议,听明白了吗?
AI 回答:
(此处为 AI 回复示例,展示多视角分析)
询问者:
我们是一家在线教育公司。现在 AI 技术发展迅猛,催生了很多新工具,这给很多职场人士带来了很大的冲击,我们现在应该怎么做,才能有更好的发展?
AI 回答:
(此处为 AI 回复示例,展示战略建议)
最后,我们来说下引导式提问的注意事项:
学着学着,终于来到今天要讲的最后一种提问啦!它就是发散式提问。
发散提问指的是尽量从不同角度和方向来提出问题。这样做可以获得更多的信息和思路,避免因为只从一个角度看问题而产生的局限性。例如,如果你在研究一个问题,不仅要问'这个问题是什么?'还可以问'为什么会出现这个问题?'、'这个问题有哪些解决方法?'以及'解决这个问题的最佳方法是什么?'这种方法有助于全面了解情况,找到更有效的解决方案。
在借助 AI 创作的过程中,发散提问有哪些妙用?
当我们缺乏灵感时,使用发散提问可以让 AI 帮我们挖掘更多创意和想法;
当我们面临一个复杂问题时,使用发散提问可以让 AI 帮我们找到更多种可能的解决方案;
当我们需要深入研究或分析某个主题或领域时,使用发散提问可以让 AI 帮我们从不同的角度进行探索,挖掘新的信息;
当我们需要做决策或规划时,使用发散提问可以让 AI 帮助我们分析不同的选项所带来的优劣,及其可能导致的结果和带来的影响;
……
综上总结,使用发散提问可以让 AI 帮助我们拓展思路、打破常规思维,从而能更具创新性和创造性地思考问题。
值得注意的是,很多人会误以为发散提问就是让 AI 漫无目的地作答,例如,当想要借助 AI 生成一些具有创意的文章标题时,不懂提问技巧的人可能就会像下面这样问。
询问者:
帮我生成一些有创意的文章标题。
AI 回答:
(此处为 AI 回复示例,展示过于发散的结果)
你会发现,这样提问得到的回答确实具有很强的发散性,但是我们很难快速得到符合需求的内容。
在上边的提问中,有点过于注重发散性,而忽略了关键提示。
那想要更好的使用发现提问,我们需要来了解一个漏斗模型 BCR。
漏斗模型包含这三点:背景信息 Background、所需内容 Content 和具体要求 Requirement。
把这三点合并为一个整体,即为一个好的发散问题。
借助上方这张漏斗图来辅助思考,我们可以来优化下上边「取创意标题」的提问,获得更具针对性的回复。
当想要借助 AI 生成一些具有创意的文章标题时,我们需要给 AI 以下关键提示:
由此我们很容易就能提出不错的发散问题,例如:
了解了什么是发散提问,以及如何运用漏斗图提出一个好的发散问题后,接下来来看看在不同场景下使用发散提问的案例。
通过使用发散提问,我们可以引导 AI 从多个角度对问题进行探索和分析。这种方法不仅可以拓展我们的思路,还能打破固有的思维模式。特别是在需要创意、创新、深入思考和表达的场景下,发散提问非常有用。例如,当我们面对一个复杂的问题时,发散提问可以帮助我们找到新的解决方案,发现隐藏的机会,并鼓励更多的创意思维。这种方法不仅提升了问题解决的效果,还能激发我们的潜在能力,让我们在各个方面取得更好的成果。
OK,接下来同样用几个场景来给大家进行展示。
有时候我们在搜索文字、图片资料等内容时,会发现经常找不到自己想要的内容,这个时候往往有可能是我们搜索时使用的关键词错了。那这个时候,不妨让 AI 来提供更多的关键词哦~
比如说,当利用搜索引擎搜索与'复盘'相关的图片时,直接输入关键词'复盘'所获得的图片有限。那这个时候我们便可以让 AI 帮我们发散联想一些能表达'复盘'的具象事物。
同样,结合上面漏斗图的内容,也就是结合背景信息、所需内容和具体要求这三点,我们来向 AI 提问看看。
询问人:
我需要用搜索引擎搜索与'复盘'相关的图片(背景信息),请给我 10 个与'复盘'相关的关键词(所需内容),以便我能搜索到更多能表达'复盘'的具象事物的图片(具体要求)。
AI 生成:
(此处为 AI 回复示例,列出关键词)
可以发现,AI 可以帮助我们生成更多关键词。然后我们就可以利用这些关键词,快速获取丰富的素材,这样就能极大地提高我们在搜索资料时的效率。
第二个场景就是让 AI 帮我们生成有创意的金点子。在现如今的市场环境里,几乎每个行业或领域都需要有创意的金点子。例如:
以策划年会表演节目为例,先列出发散提问中所需的关键提示。
(1)北京信息:公司即将举办年会;
(2)所需内容:10 个表演节目;
(3)具体要求:互动性强。
我们来问下 AI,看看它怎么回答。
询问人:
下个月公司要举办年会,帮我策划 10 个在公司年会上表演的节目,要求:互动性强。
AI 生成:
(此处为 AI 回复示例,列出节目单)
你看,发散式提问真的好适合创意类的场景。以前我遇到这种场景的时候,可能还小红书、知乎、百度各大搜索引擎各种搜索,最终才能得出寥寥无几的答案。现在通过 AI,就能快速地帮我们解答相应的问题,实在是太阔乐啦!
最后我们来说说发散式提问的一些注意事项:
到这里,我们今天文章讲解的六种提问方式就接近尾声啦~
最后我们用一张表格,来对这六种提问方法做一个整体的总结:
| 提问方式 | 目的 |
|---|---|
| 指令下达式提问 | 确保得到更精准的答案 |
| 角色扮演式提问 | 秒变专家的 AI 更睿智 |
| 关键式提问 | 让回答更具针对性 |
| 示例式提问 | 让 AI 快速理解你的需求 |
| 引导提问 | 让 AI 生成更多创意 |
| 发散提问 | 让 AI 提供多种创意思路 |

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