1.清晰的问题陈述
例如，一个清晰的问题陈述可以是："请解释量子力学的基本原理是什么？" 。
避免模棱两可或含糊不清的问题，例如："关于量子力学，请告诉我一些信息。"
2.提供必要的上下文
例如，如果你想问一个关于电脑问题的问题，提供上下文可能是："我在使用 Windows 操作系统时遇到了一个蓝屏错误，请问这是什么原因？"。
描述问题的背景、特定的环境或相关的前提条件可以帮助模型更好地理解问题并给出准确的回答。
3.控制生成的长度和格式
例如，如果你想要一个简短的回答，可以明确指定回答长度，如："[ANSWER:50]" 表示回答长度限制在50个字符以内。
如果你期望回答是一个列表或一个段落，可以在Prompt 中指定所需的格式，如："[LIST]请列举三种导致蓝屏错误的常见原因。[/LIST]"。
4.引导语和提示
例如，如果你希望得到一个解释性的回答，可以使用引导语："请解释为什么太阳会升起和落下？"。
提供适当的提示，如："请根据你的经验和知识来回答"，以帮助模型更好地理解问题的背景和范围。
5.多样化生成结果
例如，如果你想要多个不同的回答，可以在Prompt 中引入随机性，如使用条件逻辑："如果你是一只猫，你会如何回答这个问题？"。
另一种方法是通过改变引导语或提示的方式，以鼓励模型生成多样化的回答，例如使用不同的关键词或短语。
6.迭代和优化
例如，你可以尝试不同的问题陈述、引导语和提示，并评估模型的回答质量。
根据实际效果，调整和改进 Prompt 的设计，尝试更准确和有效的方式来引导模型生成期望的回答。
1.清晰的问题陈述
例如，一个清晰的问题陈述可以是："请解释量子力学的基本原理是什么？" 。
避免模棱两可或含糊不清的问题，例如："关于量子力学，请告诉我一些信息。"
2.提供必要的上下文
例如，如果你想问一个关于电脑问题的问题，提供上下文可能是："我在使用 Windows 操作系统时遇到了一个蓝屏错误，请问这是什么原因？"。
描述问题的背景、特定的环境或相关的前提条件可以帮助模型更好地理解问题并给出准确的回答。
3.控制生成的长度和格式
例如，如果你想要一个简短的回答，可以明确指定回答长度，如："[ANSWER:50]" 表示回答长度限制在50个字符以内。
如果你期望回答是一个列表或一个段落，可以在Prompt 中指定所需的格式，如："[LIST]请列举三种导致蓝屏错误的常见原因。[/LIST]"。
4.引导语和提示
例如，如果你希望得到一个解释性的回答，可以使用引导语："请解释为什么太阳会升起和落下？"。
提供适当的提示，如："请根据你的经验和知识来回答"，以帮助模型更好地理解问题的背景和范围。
5.多样化生成结果
例如，如果你想要多个不同的回答，可以在Prompt 中引入随机性，如使用条件逻辑："如果你是一只猫，你会如何回答这个问题？"。
另一种方法是通过改变引导语或提示的方式，以鼓励模型生成多样化的回答，例如使用不同的关键词或短语。
6.迭代和优化
例如，你可以尝试不同的问题陈述、引导语和提示，并评估模型的回答质量。
根据实际效果，调整和改进 Prompt 的设计，尝试更准确和有效的方式来引导模型生成期望的回答。
