大家好，我是雪飘雨飞。在上一篇专栏的文章中，我们提到了提示词书写的6个基础技巧，并且详细讲解了其中的第一个技巧，今天我们就继续学习后面的技巧。
一、提供明确的上下文信息
今天，我们介绍第二个技巧，提供明确的上下文信息。GPT可以自信地编造假答案，尤其是在被问到一些深奥的主题或者需要引用和URL时。就像一张笔记可以帮助学生在考试中做得更好一样，为GPT提供参考文本可以帮助它在回答问题时减少编造内容。
策略1：提示模型使用参考文本进行回答
如果我们能给模型提供与当前查询相关的可信信息，那么模型就可以利用这些信息去生成高质量的答案。
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请使用三引号里面的文章去回答问题，如果在文章中找不到问题的答案，则回答"我找不到指定的答案" """文章1""" 问题: <> |
下面是一个使用示例，因为我们这个大模型只有21年的数据，因此无法回答小米13的价格，然后我们使用上面的提示词重新问一下这个问题。
可以看到，当我们给出了参考的文章之后，大模型给出了正确的回答。我们再换一个问题，看看大模型的回答是否正确。当我们询问小米13的屏幕尺寸时，由于原文中没有给出相关内容，则模型输出了文章中没有给出小米13的屏幕尺寸，而没有胡说八道。
策略2：指导模型使用参考文本的引用进行回答
如果输入已经补充了相关的知识，那么可以直接要求模型通过引用提供的文件中的段落，在回答中添加引用。需要注意的是，可以通过在提供文件中进行字符串匹配，以程序化的方式验证输出中的引用。
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您将得到一个被三个引号分隔的文件和问题。您的任务是仅使用提供的文件回答问题，并引用文件中用于回答问题的段落。如果文件中没有包含回答此问题所需的信息，则只需写“信息不足”。如果提供了问题的答案，则必须用引用来注释。使用以下格式来引用相关段落{"引用"}。 """文章1""" 问题: <> |
我们尝试用上面这种方法去重新让大模型回答小米13的问题，看看效果如何。如下图所示，整体效果还算不错，可见大模型在一定程度上可以理解了我们的提问。
END
好了，今天的分享就到这里，希望对你有所帮助。
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原文作者：雨飞AI笔记；如有侵权，请联系管理员删除。
