ChatGPT提问技巧—知识生成提示

简介: ChatGPT提问技巧—知识生成提示

ChatGPT提问技巧—知识生成提示
知识生成提示是一种用于从 ChatGPT 中获取新的原创信息的技术。知识生成提示的提示公式是 “请生成关于 X 的新的原创信息”,其中 X 是感兴趣的主题。这是一种利用模型已有知识生成新信息或回答问题的技术。要将此提示与 ChatGPT 结合使用,应向模型提供一个问题或主题作为输入,同时提供一个提示,说明生成文本的任务或目标。该提示应包括所需的输出信息,如要生成的文本类型以及任何特定的要求或限制。

以下是提示示例及其公式:

示例 1:知识生成

  • 任务: 生成有关特定主题的新信息
  • 说明: 生成的信息应准确且与主题相关
  • 提示公式: “生成关于【特定主题】的准确的新信息”

向ChatGPT发送提示公式内容,如下所示:
image.png

ChatGPT收到后,返回结果如下:

根据最新报道,苹果公司宣布推出全新款MacBook Air笔记本电脑,采用了全新的M2芯片。这款笔记本配备了更强大的处理器和图形性能,以提升用户的工作效率和体验。新款MacBook Air拥有更长的续航时间,让用户可以更长时间地享受高性能和流畅的操作。

除了硬件方面的升级,新款MacBook Air还引入了更先进的显示技术,支持更高分辨率和更广的色域,呈现出更加清晰逼真的画面。同时,苹果还对键盘、触控板和音响系统进行了优化,为用户带来更舒适的使用体验。

这款新款MacBook Air预计将在不久后正式推出,并将成为苹果笔记本电脑产品线中的一大亮点。据称,苹果致力于为用户提供更强大、更高效、更具创新性的产品,并将继续推动科技发展,满足用户日益增长的需求。

示例 2: 问题解答

  • 任务: 回答问题
  • 说明: 答案应准确并与问题相关
  • 提示公式: “回答下列问题: 【插入问题】”

向ChatGPT发送提示公式内容,如下所示:

image.png

ChatGPT收到后,返回结果如下:

要学好 ChatGPT(或其他语言模型),可以考虑以下建议:

1. 理解基本原理:了解语言模型的工作原理,包括如何生成文本、处理输入数据等。
2. 掌握使用方法:熟悉如何与 ChatGPT 互动,可以通过提问、讨论、编程等方式来提升技能。
3. 多样化应用:尝试在不同领域和主题上与 ChatGPT 进行对话,以便更全面地了解其能力和局限性。
4. 练习写作:通过书写短故事、文章、诗歌等来锻炼自己的表达能力,同时观察 ChatGPT 的回复并从中学习。
5. 阅读背景资料:了解 ChatGPT 的技术发展历程、应用场景和相关文献,有助于更好地理解其工作原理和优势。
6. 保持兴趣:保持对 ChatGPT 及自然语言处理领域的兴趣,并持续关注新的技术进展和研究成果。
7. 交流分享:参与线上社区或论坛,与其他用户交流经验、分享学习心得,可以加深理解并发现更多学习机会。

通过以上方法,您可以更好地学会如何与 ChatGPT 互动,并逐渐提升对其使用和应用的熟练。

示例 3:知识整合

  • 任务: 将新信息与现有知识整合
  • 说明: 整合应准确并与主题相关
  • 提示公式: “将下列信息与有关【特定主题】的现有知识整合:[插入新信息]”

向ChatGPT发送提示公式内容,如下所示:

image.png

ChatGPT收到后,返回结果如下:

星链计划是由马斯克创立的 SpaceX 公司推动的一个宏大项目,旨在通过发射大量卫星组成网络,为全球提供互联网服务。这一计划的愿景是通过建立低轨道卫星互联网网络,为偏远地区和传统网络无法覆盖的地区提供高速互联网接入。

马斯克的领导力和愿景推动着星链计划的不断发展。他致力于将此项目从概念变为现实,以改善全球互联网连接的质量和可及性。通过星链计划,马斯克不仅实现了在太空科技领域的突破,还为人类社会提供了更广泛、更可靠的互联网服务。

除了星链计划外,马斯克还通过 SpaceX 公司积极推进太空领域的创新和探索。他的远大目标和创新精神使他成为当今科技行业中备受瞩目的人物之一。通过马斯克领导的公司和项目,他不仅改变着科技行业的面貌,还影响着全球未来的

示例 4:数据分析:

  • 任务: 从给定数据集中生成有关客户行为的见解
  • 提示公式: “请从该数据集中生成有关客户行为的新颖信息”。

向ChatGPT发送提示公式内容,如下所示:

下面这个数据集反应客户的消费行为:
image.png
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ChatGPT收到后,返回结果如下:

通过分析上述数据集,可以生成有关客户行为的新颖信息:

1. 消费趋势:根据数据集显示,客户在不同类别的商品上花费不同的金额,例如电子产品和家用电器比服装和图书的购买金额更高,反映了客户对于特定商品类别的消费倾向。
2. 地域偏好:客户的购买行为受到地理位置的影响,如纽约、洛杉矶等大城市可能更容易购买昂贵的电子产品,而其他地区的客户则更倾向于购买服装或体育用品。
3. 性别差异:数据集中显示男性和女性客户在购买决策上存在一些差异,例如男性可能更多地购买运动设备,而女性可能更喜欢购买美妆产品或家居装饰。
4. 年龄群体:不同年龄段的客户展示出不同的消费习惯,年轻人可能更倾向于购买服装和美妆产品,而年长客户可能更注重家用电器和健身设备。
5. 整体消费水平:通过总结整个数据集中的消费金额,可以得出客户群体整体的消费水平情况,有助于了解整体市场的消费趋势和规律。

这些信息有助于企业制定更精准的营销策略、推出符合客户需求的产品。

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