软件测试 / 人工智能|教你如何更高效地使用 AI 对话工具

简介

有了 ChatGPT 之后，“调戏”ChatGPT 成为了我们每天的乐趣，但是我们同时也发现，我们向 ChatGPT 提出的问题会有不一样的回复，有的人的回复质量会更高，而有的人提问回复则是完全无法使用的，我们想要 ChatGPT 更好地帮助我们完成工作，就需要学会如何更好地向 ChatGPT 提问。

如何让 ChatGPT 给出更好的回答，得到我们想要的答案呢？我在这里总结了几个方法，如下：

• 结构化提示

• 反问式提示

• 自定义格式

• temperature 格式

• 快速总结

下面我们来逐一介绍着几种提问方法。

结构化提示

结构化提示由 4 部分组成，分别为：角色扮演+执行动作+背景建议+备注说明。

假如我们作为一个历史老师，需要介绍一下秦始皇这个历史人物，如果我们常规提问，结果可能是下面的图片：

上面的内容并不翔实，不足以作为我们历史课的内容，所以我们需要加入结构化提示形成质量更高的回答：

角色扮演：著名的历史老师；执行动作：需要在历史讲座上介绍秦始皇；背景建议：体现他的宏图大略，为大一统做出的贡献；备注说明：不少于 500 字

ChatGPT 给出的回答如下所示：

反问式提示

有时候不知道怎么给 GPT 提示词，这时候，就可以反问 GPT 如何更好地给提示词。如下图所示：

根据 ChatGPT 给出的答复，我们将我们的情况补足之后，ChatGPT 就能给出更好的回答。结构化提问更多的是通用型，反问式提问更加具有针对性。

自定义格式

ChatGPT 可以根据我们的需求输出不同格式的内容，比如 Markdown，比如表格都是可以输出的，如果输出的内容以代码为主的话，那么选择 Markdown 格式无疑就是最好的，如下所示：

temperature 格式

GPT3.5 temperature 的范围为：0-0.7；GPT4.0 temperature 的范围为：0-1；当 temperature 为 0 时候，结果可靠稳定。当 temperature 为 0.7/1 时候，结果发散具备创造力。数值越大，回答越发散，数值越小，回答越稳定。当我们需要明确答案时，数值越小越好，当我们需要发散时，数值就越大越好了。如下图所示：

快速总结

有时候我们需要从一大段内容中提取出内容的要点，如果是我们自己去阅读的话，总结会需要更长的时间，借助 ChatGPT 就可以快速地帮我们总结内容，如下所示：

总结

本文主要介绍了如何向 ChatGPT 提问，以获取更好地答案回复，介绍了几个使用 ChatGPT 的技巧，根据我们不同的需求，我们可以使用不同的提问技巧，希望本文可以帮到大家。

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