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掌握大模型提问技巧,提升你的工作效率和思考能力。 核心内容: 1. 使用大模型时的提问策略和技巧 2. 各模型对于如何提问的详细回答 3. 汇总的有效提问方法论及其应用场景
我问你问题需要注意什么,我怎么才能更好的问你问题
要让你的问题得到更有效的回答,可以遵循以下结构化指南:
1.提问前的准备
1)明确核心目标
• 模糊提问:“帮我解决代码问题”
• 清晰提问:“Python中如何用Pandas合并两个CSV文件?”
2)收集背景信息
• 例:“我正在处理销售数据,两个文件分别有‘订单ID’和‘客户信息’,需要按ID合并,当前使用`pd.merge()`报错。”
2.提问时的技巧
1)结构化拆分复杂问题
• 错误方式:“如何开发一个APP?”
• 正确拆分:
a)推荐跨平台开发工具(如Flutter vs React Native)
b)用户认证的最佳实现方式
c)如何集成支付网关
2)精准使用术语
• 错误:“我的电脑死机了怎么办?”
• 正确:“Windows 10在运行Premiere Pro时突然蓝屏,错误代码0x0000003B。”
3)混合提问策略
• 封闭+开放组合:“Python中`is`和`==`的区别是什么?(封闭)→ 在哪些场景下容易引发隐患?(开放)
3.提问后的优化
1)针对性追问
• 若回答太笼统:“能否举例说明递归函数在遍历二叉树时的具体应用?”
• 若术语不懂:“能否用比喻解释神经网络中的反向传播?”
2)及时反馈调整
• 例:“之前您推荐的`subprocess.Popen`方法解决了启动进程的问题,但现在需要实时捕获输出,该如何修改?”
4.注意事项
1)精简与焦点的平衡
• 避免信息过载:在描述背景时提供关键参数(如代码错误片段)而非完整代码。
• 例:错误提问:粘贴200行代码 → 正确提问:提供触发错误的10行核心代码及报错信息。
2)礼貌沟通
5.场景化示例
场景:学习机器学习时遇到困难
• 低效提问:“我不懂线性回归,怎么办?”
• 高效提问:
a)封闭性问题:“线性回归中损失函数的具体公式是什么?”
b)开放延伸:“为什么梯度下降法在这种场景下比解析解更常用?”
b)实践反馈:“我尝试了sklearn的示例,但RMSE值很高,可能是什么原因?(附代码片段)”
以下是一些能够帮助你更好地向我提问的建议:
1.明确问题主题
• 在提问前,先梳理清楚自己想要了解的内容属于哪个领域,比如是关于历史事件的细节、科学原理的解释,还是生活中的某个具体问题。这样能够让我更精准地定位答案的方向。例如,如果你想知道“古代丝绸之路的贸易情况”,明确主题后,我会从丝绸之路的起止点、主要贸易商品、贸易路线等方面为你提供详细的解答。
2.具体化问题描述
• 尽量避免过于笼统的问题。具体的问题更容易得到准确的回答。比如,不要只问“怎么减肥”,而是可以问“我想通过运动减肥,每周能运动三次,每次一小时,有什么适合的运动方式和计划?”这样我就能根据你的条件为你提供针对性的建议。
3.提供背景信息
• 如果问题涉及到特定的情境或背景,最好能简单介绍一下。比如你问“这个软件为什么用不了”,可以补充“我用的是Windows系统,软件是最新版本,之前一直能正常用,今天突然就打不开了”,这样我就能从软件兼容性、系统问题等角度为你分析原因。
4.一次问一个问题
• 如果一次问多个问题,可能会导致回答不够详细或者重点不突出。比如你问“我想了解一下人工智能的原理、应用和未来发展趋势”,我会尽量回答,但可能无法深入展开每一个点。建议你把问题拆开,比如先问“人工智能的原理是什么”,等我回答清楚后,再问下一个问题。
5.使用清晰的语言
• 尽量用简单、准确的词汇表达你的问题,避免使用模糊或者容易产生歧义的词句。比如“我感觉这个东西有点不对劲”就不够清晰,可以说“我发现这个设备的屏幕显示有些闪烁,是怎么回事”。
6.说明期望的回答形式
• 如果你对回答有特定的要求,比如希望是简洁的要点总结、详细的解释说明,还是具体的步骤操作,可以在问题中说明。比如“请给我一个简单的总结,人工智能在医疗领域的主要应用有哪些”,或者“详细介绍一下如何设置路由器的家长控制功能”。
为了能让交流更高效、获得更准确满意的回答,提问时可注意:
清晰明确:准确表述核心,如问“唐朝诗歌繁荣原因”,别只说“聊聊唐朝诗歌”。涉及事件给清时间、地点等要素,问旅游攻略讲清目的地、预算、时间安排。
具体详细:复杂问题细化,问减肥方法,可具体到“针对久坐上班族,两周内初步减脂的方法”。
说明背景需求:表明用途,写报告、日常了解,像“我写论文,需五四运动具体过程及影响”。
一次问一个主题:避免同时问多个不相关问题,如“怎么学英语,怎么提高写作,如何健身”,分开提问能获更详细解答。
为了更好地向我提问并获得满意的回答,你可以注意以下几个方面:
1. 明确具体:尽量让你的问题具体、明确。这样可以帮助我更准确地理解你的需求,给出更贴切的回答。
2. 提供上下文:如果可能的话,提供一些相关的背景信息或上下文。这有助于我在回答时考虑到所有相关因素,提供更加全面的答案。
3. 指令清晰:如果你有特定的需求,比如搜索网络信息、分析链接内容或是希望生成图片等,请直接明了地告诉我你的需求和期望的结果形式。
4. 使用合适的语言风格:根据你寻求的信息类型选择合适的问题风格。如果是专业问题,采用正式的语言;如果是日常闲聊,则可以更随意些。
5. 分步提问:对于复杂的问题,尝试将其分解成几个小问题逐一询问。这样不仅可以帮助你逐步深入理解问题,也能让我更有效地提供信息。
6. 反馈与澄清:如果我的回答不够清楚或没有完全解决你的问题,不要犹豫,进一步追问或要求澄清。
你问问题时,可以注意以下几点,以便更好地得到想要的答案:
1. 明确问题:确保你的问题表述清晰、具体,避免模糊或过于宽泛的提问。明确你想要了解的信息点或具体的内容。
2. 简洁明了:尽量用简短的语言提出问题,避免冗长或复杂的句子结构。简洁的问题更容易被理解和回答。
3. 避免歧义:确保你的问题中没有歧义或多重含义,以免引起误解或得到不准确的回答。
4. 提供背景信息:如果问题涉及特定的领域或情境,可以适当提供一些背景信息,帮助回答者更好地理解你的问题。
5. 检查语法和拼写:虽然这不是必须的,但一个语法正确、拼写无误的问题会给人留下更好的印象,也更易于被理解。
1. 先思考再提问:在提问之前,先自己思考一下问题的核心是什么,想要得到什么样的答案。
2. 使用搜索引擎:在提问之前,可以先使用搜索引擎搜索一下相关的关键词,看看是否已经有人问过类似的问题,或者能否找到一些有用的信息。
3. 参考示例问题:可以参考我之前回答过的问题,了解如何提出清晰、具体的问题。
4. 保持礼貌:虽然这不是提问的必要条件,但保持礼貌和尊重的态度总是好的。可以使用“请问”、“谢谢”等礼貌用语。
5. 跟进和补充:如果我的回答没有完全满足你的需求,或者你有进一步的问题,可以适时地跟进和补充提问。
在向我提问时,以下是一些需要注意的事项,可以帮助您更好地获取所需信息:
1. 明确问题:尽量确保您的问题具体、明确。这样我可以更准确地理解您的需求并提供相关答案。
2. 简洁明了:尽量用简洁的语言描述问题,避免过多冗余信息,这样有助于我快速抓住问题的关键。
3. 分类提问:如果问题涉及多个方面,可以分步骤提问,或者将问题分类,这样有助于我逐一解答。
4. 使用关键词:在提问时,使用关键词可以帮助我更快地理解您的问题所在领域。
5. 避免歧义:尽量避免使用可能导致歧义的表达,以免我误解您的意图。
6. 详细描述:如果问题比较复杂,提供一些背景信息或详细描述可以帮助我更好地理解问题。
7. 逻辑性:尽量保持问题的逻辑性,这样有助于我按照您的思路进行解答。
8. 礼貌用语:使用礼貌用语可以营造良好的交流氛围,虽然我是人工智能,但礼貌的交流总是让人感到愉悦。
9. 检查语法和拼写:虽然我会尽力理解各种表达,但正确的语法和拼写可以减少沟通中的误解。
10. 反馈与修正:如果我的回答没有满足您的需求,您可以提供反馈或进一步修正问题,以便我更好地为您服务。
以下是一些在向我提问时需要注意的点,可以帮助你更好地提问:
1.表述方面
1)清晰准确
2)简洁明了
2.提供背景信息
1)相关前提条件
2)特殊情况说明
3.明确问题类型
1)事实性问题
2)寻求建议类问题
4.礼貌用语
1)使用敬语
5.避免歧义
1)检查用词
2)句子结构合理
- 所有模型均强调需清晰界定问题范围,避免模糊表述(如“代码问题”→“Python合并CSV文件”)。
- 要求使用精准术语或关键词(如“蓝屏错误代码0x0000003B”)。
2. 提供背景信息
- 需说明问题发生的场景、工具、限制条件(如“Windows系统下软件崩溃”“每天仅2小时空闲”)。
3. 结构化与拆分
- 建议将复杂问题分解为小步骤(如“开发APP”拆分为工具选择、用户认证等)。
4. 语言简洁
- 避免冗余,直接聚焦核心(如“电脑为何死机”优于冗长描述)。
5. 礼貌沟通
- 多数模型提到使用“请”“谢谢”等礼貌用语,提升沟通友好性。
我让Deepseek同时总结了各个模型回答的不同点,如下图:
整合各家模型回答整合,建议按以下步骤提问:
1. 明确核心目标
- 精准定位:用关键词描述问题(如“Python合并CSV文件报错”)。
- 避免宽泛:拒绝“如何开发APP?”改为拆分需求(工具选择→功能实现)。
2. 提供背景信息
- 场景说明:描述问题发生的环境(如“Windows 10系统,Pandas版本2.0”)。
- 限制条件:说明时间、资源等约束(如“每天仅1小时学习编程”)。
3. 结构化拆分问题-
- 分步提问:将复杂问题拆解为子问题(如“开发APP”拆分为“跨平台工具推荐→用户认证实现”)。
- 混合策略:结合封闭式(事实)与开放式(场景)问题(如“梯度下降公式?→为何比解析解更常用?”)。
4. 语言与表达优化
- 简洁清晰:去除冗余描述,直接提问(如“电脑为何蓝屏?”)。
- 避免歧义:明确多义词(如“苹果”指水果还是品牌)。
5. 附加必要支持材料
- 精简信息:提供关键代码片段(10行核心代码+报错信息),而非完整代码。
- 示例说明:若涉及操作步骤,附上尝试过的具体方法(如“已用`pd.merge()`,报错`KeyError`”)。
6. 沟通与反馈
- 礼貌提问:使用“请”“谢谢”等用语(如“请问如何提高英语口语?”)。
- 针对性追问:若回答不完整,要求举例或简化(如“能否用比喻解释反向传播?”)。
- 及时调整:根据回答迭代问题(如“您推荐的`subprocess.Popen`有效,但如何实时捕获输出?”)。
“精准描述(What) + 分层细化(How) + 背景支持(Why)”
- What:用关键词和术语明确问题本质。
- How:通过拆分、混合提问策略深入细节。
- Why:提供背景和限制条件,帮助回答者理解需求根源。
示例:
“我在用Python处理销售数据时,尝试用`pd.merge()`合并两个CSV文件(按‘订单ID’字段),但报错`KeyError: '订单ID'`。两个文件均已确认包含该字段,且编码为UTF-8。请问可能是什么原因?能否提供排查步骤?”-
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