把“猜”变成“答”——让大模型更懂你
1. 背景故事：为什么大模型有时“答非所问”？
想象你第一次向外国朋友介绍“火锅”，却只说了“辣”，对方可能端出一盘辣椒而不是鸳鸯锅底。大语言模型（LLM）就像这位外国朋友：它读过海量文本，却对你真正的需求只能“猜”。猜对了惊艳，猜错了尴尬。本小节用火锅比喻说明：模型并非“不会”，而是“缺线索”。
2. 原因拆解：模型“猜错”的三大根源
2.1 线索太模糊
用户只给关键词，没给背景。模型就像闭卷考试，只能凭记忆答题。
2.2 目标不明确
“写一段好的文案”——“好”是多好？缺乏评价标准，模型只能取平均值。
2.3 情境缺失
同一个词在不同场景含义不同，没有上下文，模型容易张冠李戴。
3. 生活场景对照表
| 日常场景 | 用户原话 | 模型困惑 | 改进后提问 | 结果对比 |
|---|---|---|---|---|
| 写请假条 | “帮我写请假条” | 不知道请假几天、原因 | “请写1天事假条，理由为带猫看病” | 直接可用 |
| 推荐书 | “推荐一本书” | 不知道年龄、兴趣 | “给10岁男孩推荐冒险小说，排除恐怖” | 精准三选一 |
| 做菜 | “怎么做鱼” | 不知道口味、厨具 | “用空气炸锅做少盐鲈鱼，15分钟以内” | 步骤完整 |
4. 四步上手：零基础上让答案更靠谱
4.1 给背景
像给朋友发微信，先交代“我是谁、我遇到啥”。
4.2 给目标
把抽象形容词换成可衡量标准：字数、风格、格式。
4.3 给例子
贴一段你喜欢的参考文本，让模型“照猫画虎”。
4.4 迭代追问
第一次答案不理想，用“请再精简到100字”“请用表格对比”继续打磨。
5. 结论：把“猜”变成“答”的公式
好答案 = 清晰背景 + 具体目标 + 参考示例 + 迭代追问
就像点火锅：先说要鸳鸯锅（背景），再强调微辣（目标），加一句“像上次海底捞那样”（例子），不够辣再让服务员添料（迭代）。
6. 延展思考：当人人都能“调教”模型
未来，提问能力可能像搜索一样成为基础素养。孩子写不出作文，不再求范文，而是学会给模型“提示”；职场新人做PPT，用四步公式十分钟出大纲。掌握提问，就是掌握与AI协作的“第二语言”。
