文章主题:人工智能, ChatGPT, LACES问题模型, 提问技巧

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自去年ChatGPT推出以来,这类对话型AI成为了广大用户的最新“娱乐方式”,大量人深陷其中。然而,当他人运用ChatGPT来提高工作效率和生活品质时,我们却经常感到自己的使用体验并不理想,仿佛成了一个傻瓜。问题的根源在于我们在编写提示词时的技巧不足。事实上,如何编写有效的提示词已经成为许多人在开发相关课程时的重要议题,这也使得“LACES问题模型”应运而生,旨在帮助我们更有效地向ChatGPT提出问题,期望能为大家带来实质性的帮助。

《LACES问题模型:如何让ChatGPT更好地理解你?》

经常有小伙伴问我:

我该怎么让ChatGPT帮我完成一个复杂任务?比如要ChatGPT帮忙写一篇小说、做一个品牌的营销策划案或者要总结一篇长文献。我怎么突破自己的认知去让ChatGPT帮我发挥创意?我怎么提高我的提问能力呢?

于是,在反复的对话和调整中,我总结出了高效提问的指令建构模型-LACES模型让你能提出好问题。

一、LACES问题模型

LACES问题模型是一个更具体的提问prompts构建方法。它包括以下五个要素:

《LACES问题模型:如何让ChatGPT更好地理解你?》

1. Limitation(限定条件)

为问题或指令增加限定条件,有助于获得更具针对性的答案。

举例:

在两分钟内,如何向一个初学者介绍人工智能?写一段优美的散文介绍春日花开的美好景象,200字以上请在 100 字内解释 CRISPR 基因编辑技术2. Assignment(分配角色)

在指令中为AI分配角色,帮助AI更好地理解预期的回答。

举例:

假设你是一位营养师,请给我提供一个健康的一周饮食计划。作为一名职业教练,你建议如何应对职场压力?假设你是一名科普作家,解释量子力学的双缝实验,并使其易于理解。3. Context(背景或上下文)

提供问题或指令的背景信息,有助于AI更好地理解问题。

4. Example(示例)

为指令提供示例,以便AI能够参考并生成类似的答案。

5. Step by Step(拆分任务)

面对复杂问题时,将问题或指令拆分为较小的部分,通过拆分任务,一步一步提问,来获得完整解决方案。

深入提问:通过追问或补充问题来获取更多信息。

逐步拆解问题:将问题拆解成若干子问题,逐一进行提问。

或者启发ChatGPT自行进行任务拆解,进行链式思考(Chain of Thought)

二、实践示例

下面是一个使用LACES问题模型来撰写一个关于市场营销策略的问题示例:

L – “请列出五个有效的针对社交媒体的市场营销策略。”A – “作为一个市场营销专家,请列出五个针对社交媒体的有效市场营销策略。”C – “为了提高一家初创公司的品牌知名度,请列出五个针对社交媒体的有效市场营销策略。”E – “例如,一种策略可能是与意见领袖合作。请列出五个针对社交媒体的有效市场营销策略。”S – “首先,列出针对Facebook的一个有效策略。然后,依次为Instagram、Twitter、LinkedIn和TikTok提供一个策略。”这里的分步骤问题,要分多次拆解提问给ChatGPT。

综合以上原则,我们得到一个高质量的问题prompt:

作为一名市场营销专家,为了提升一家初创公司的品牌形象,我将为您提供五个针对社交媒体的实用市场营销策略。首先,我们将探讨如何与意见领袖合作,这是一种针对Facebook的有效策略。接下来,我们将分别针对Instagram、Twitter、LinkedIn和TikTok提出策略。通过这些策略,我们期望能够有效提高该公司的品牌知名度。

作者:D姐AI指北,公众号:D姐AI指北,大厂市场运营总监

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