主要策略：
1、请向AI明确表达你的需求，比如，如果你想得到简短回答，直接说“给我一个简短的回答”。模型无法理解你的思维，因此提供清晰的指令是必要的。无论是简短回答还是专业水平的写作，都要明确说明，以降低模型的猜测。
示例：https://t.co/bgyiEDQP2N
具体操作：
- 为了获取更相关的答案，请在查询中包含详细细节。
- 如果需要模型采用特定的角色或风格，请明确指定。
- 在输入时使用分隔符以清晰地表示不同的部分。
- 明确列出完成任务所需的步骤，
- 提供示例以帮助模型理解任务。
- 为了确保期望的输出长度，请指定输出的长度。
- 指定输出的期望长度。
2、为了获得更准确、更相关的内容，请向AI提供关于你要写的主题的具体资料或例子。语言模型有时可能会创造虚假答案，尤其是在涉及特定主题、引用或URL请求时。提供参考文本将有助于模型提供更为准确的答案。
示例：https://t.co/35d3mFIdk9
具体操作：
- 指导模型使用参考文本来回答问题。
- 要求模型在回答时引用参考文本中的内容。
3、将复杂任务分解为简单的子任务是一个有效的策略。如果你要写一个复杂的主题，尝试将其分解成几个小部分。首先，撰写关于主题背景的部分，然后再撰写关于主要观点的部分。类似于软件工程中将复杂系统分解为模块化组件的方法，提交任务给语言模型时也可以采取相似的分解策略。通常，复杂任务的错误率高于简单任务，而将其重新定义为一系列简单任务的工作流程可以提高准确性。
示例：https://t.co/30L0DyyZma
具体操作：
- 采用意图分类技术以确定用户查询的最相关指令。
- 对于长时间对话的应用，可以进行总结或过滤之前的对话，保持对话的连贯性和清晰性。
- 对于长文档，使用分段总结的方法，递归地构建完整摘要，确保提取关键信息并呈现紧凑的概要。
4、为了获得更好的答案，给予模型一些时间来“思考”问题。这可以通过让AI首先列出解决问题的步骤，然后再提供答案来实现。模型在立即回答问题时可能会产生更多推理错误，因此要求模型在给出答案之前进行“思考链”有助于提高推理的可靠性。
示例：https://t.co/U4Sj0NlT4I
具体操作：
- 指导模型在急于得出结论之前先自行找出解决方案。
- 使用内部独白或一系列查询来隐藏模型的推理过程。
- 在之前的回答中询问模型是否遗漏了什么。
5、优化结果的一种方式是结合使用AI和其他外部工具，比如数据搜索工具。通过利用其他工具的输出来弥补模型的不足，可以获得更好的综合效果。例如，文本检索系统可以提供相关文档信息，代码执行引擎则有助于模型进行数学计算和运行代码。整合外部工具的功能，能够在某些方面提升模型的表现。
示例：https://t.co/dquVT4bFfP
具体操作：
- 使用基于嵌入的搜索来实现高效的知识检索。
- 使用代码执行来进行更准确的计算或调用外部API。
- 让模型访问特定的功能。
6、测试和调整：尝试不同的指令和方法，看看哪种效果最好，然后根据结果进行调整。
示例：https://t.co/nLrfTnIQLD
- 评估模型输出的有效方法是采用“使用黄金标准答案评估模型输出”的策略。
- 首先，定义问题的正确答案，明确定义包含已知事实的黄金标准。
- 接着，使用模型进行查询生成答案，并检查该答案中包含了多少黄金标准事实。
- 通过评估答案中事实的完整性和准确性，可以确定答案的质量。
- 这一策略特别适用于需要精确和详细信息的场景，如科学、技术或学术研究。
- 通过与黄金标准答案对比，可以有效监控和提升AI模型的输出质量。