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原文作者：BBC News
ChatGPT已经成为一种日常工具，但许多人仍在使用它的基础功能，未能充分发挥其潜力。掌握一些技巧可以显著提高其输出质量和效率。
如何提示ChatGPT以获得最佳效果
与人工智能模型交互的关键在于提示词工程（prompt engineering）。一个好的提示词能够引导模型生成更准确、更有用的回复。
1. 设定角色和背景
在开始对话时，明确告诉ChatGPT它应该扮演什么角色，以及它应该具备的背景知识。这能帮助模型更好地理解您的期望。
- 示例： “请你扮演一位经验丰富的技术编辑，以专业、简洁的语气，为一篇关于量子计算入门文章撰写摘要。”
2. 提供清晰、具体的指令
模糊的指令会导致模糊的回复。务必清晰地说明您需要什么、不需要什么，以及预期的输出格式。
- 差的提示词： “告诉我关于火星的事。”
- 好的提示词： “请列出关于火星的五个关键科学发现，并使用项目符号列表展示，每条不超过50个字。”
3. 利用“思维链”（Chain-of-Thought）提示
对于复杂的推理任务，要求ChatGPT逐步解释其思考过程，可以显著提高准确性。这被称为“思维链”提示（CoT）。
提示示例： “请先逐步分析这个问题，然后再给出最终答案。”
提高效率的进阶技巧
4. 迭代和细化
很少有完美的第一次回复。将一个大任务分解成几个小步骤，通过后续的追问来细化结果。
- 首次提问获取大纲。
- 针对大纲中的某一部分，要求模型扩展细节。
- 要求模型根据特定受众调整语气或复杂度。
5. 利用零样本、少样本学习
零样本学习（Zero-shot）意味着直接提出要求，不提供任何示例。而少样本学习（Few-shot）则是在提问中包含几个范例，引导模型模仿风格。
如果需要特定的输出格式，提供一个或两个例子（少样本学习）通常比单纯描述格式要求更有效。
6. 管理上下文长度
请记住，ChatGPT有其上下文窗口限制。对于非常长的文档或持续的复杂对话，模型可能会“忘记”早期的信息。对于关键信息，最好在后续提示中简要重申或重新引入。
专业应用场景
处理代码和技术问题
在使用ChatGPT进行编程时，提供完整的错误信息、代码片段和您尝试过的步骤至关重要。清晰地标明您使用的是哪种编程语言和框架。
# 示例：请求代码修正
我正在使用Python 3.10和Pandas库。
当我运行以下代码时，出现了 'KeyError' 错误：
[代码片段]
请帮我找出错误并提供修正后的代码。
创意写作和头脑风暴
在创意任务中，可以让ChatGPT扮演多个角色进行辩论，或者要求它生成特定风格的文本。要求它提供多种选择（例如，提供三种不同风格的标题）能拓宽您的思路。
总之，将ChatGPT视为一个能力极强但需要明确指导的助手。清晰、结构化的输入是实现高质量、定制化输出的秘诀。
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