让模型适合自己需求的方法

  1. 提示工程（Prompt Engineering）：通过提示词让模型按照要求输出特定的文本，这包括精心设计提示词来引导模型生成期望的内容风格、格式和主题。
  2. 外部知识库（Integration of External Knowledge Base）：将模型与外部知识库连接，以便模型可以访问和利用特定的行业知识、专业数据或最新的信息资源。这样可以帮助模型在特定领域提供更准确和相关的回答。
  3. 微调（Fine-tuning）：对模型进行专门的训练，使其更好地适应特定的任务或领域。这通常涉及到使用与目标应用场景相关的数据集对模型进行额外的训练迭代，以提高其在特定领域的性能和准确性。微调可以帮助模型学习特定的语言习惯、行业术语或用户偏好。

如何设计一个有效的提示词

  • 目的明确且具体 
    ​​较差的提问：“如何在excel中进行替换？”
较好的提问：“如何在Excel中替换所有单元格内的某个文本字符串，并且只替换那些包含特定前缀的单元格？”
  • 加入上下文背景 
    较差的提问：“解释量子纠缠”
较好的提问：“我要为高中生解释什么是量子纠缠，并且要通俗易懂，使用日常生活中的类比”
  • 举例示范 
    较差的提问：“2019年11月30日到2022年3月2日期间，被告自原告处购买墙板、配件、线条等材料，货款总计193510元，请将金额改成大写”
较好的提问：“请将下面文本中的描述金额的数字转为大写，例如：两万三千五百五十元。
文本：2019年11月30日到2022年3月2日期间，被告自原告处购买墙板、配件、线条等材料，货款总计193510元”
  • 角色扮演 
    较差的提问：“你能帮我写一封邮件吗？”
较好的提问：“假设你是一名客户服务代表，需要回复一位客户的投诉邮件。请撰写一封邮件，表达对客户问题的同情，并提供一个明确的解决方案，同时保持专业和友好的语气。
  • 只说“要做什么”，不说“不要做什么” 
    较差的提问：“在这个报告中，不要使用太多的技术术语，不要写得太长。”
较好的提问：“请撰写一份简洁的报告，尽量使用非技术性语言，以便让非专业读者也能理解。”