近年来众多AI大模型的涌现，AI大模型应用产品日趋普及，今天和大家来分享一下AI大模型使用的10个技巧，玩转国内外是所有文本生成类AI大模型。

1、赋予模型角色的艺术

在AI的世界里，每一个模型都像是一个演员，等待着被赋予角色。只要告诉它，你是一位博学的教授，你是一位经验丰富的侦探，你是一位敏锐的评论家等等。于是，它便开始回忆起那些被预训练的参数，那些在大数据中沉淀下来的知识，开始扮演起我们期望的角色。

只需清晰明确的描述一个角色，就可以调用出模型对应的能力。称之为赋予模型角色的艺术，是因为让模型角色的扮演，不仅仅是外表的模仿，更是凸显模型内在智慧。

万能模板：

现在你是一位优秀的（你想要的身份），拥有（你想要的教育水平），并且具备（你想要的工作年份及工作经历），你的工作内容是（与问题相关的工作内容），同时你具备以下能力（你需要的能力）：1、2、3、……

2、工作流的拆分

在AI的工作中，我们常常需要将复杂的任务拆分成一个个简单的步骤，这便是工作流。工作流就像一把雕刻刀在雕刻一件艺术品，我们需要先画出轮廓，再一点点地雕刻细节。这个过程，需要我们对任务有深刻的理解，需要我们能够清晰地描述每一个步骤。只有这样，AI才能够按照我们的指引，一步步地完成任务。

例如，制作一份《黑神话：悟空》的游戏攻略 ，借助大模型step by step进行任务拆分，实现游戏攻略制作。

3、知识的检索与应用

AI的智能，不仅仅在于它的记忆，更在于它能够检索和应用知识。我们可以通过提供知识库，指定网页，甚至提供上下文，来帮助AI更好地理解和完成任务。这就像是在图书馆中寻找资料，我们需要知道如何检索，如何找到我们需要的信息，这便是大模型RAG技术。现阶段大模型RAG技术可以通过以下四种方式实现：

（1）向模型输入知识库

（2）指定网页检索生成

给模型指定网页链接，让模型检索信息并生成。

（3）向模型提供上下文

主流大模型应用均支持十万甚至百万以上的下文，支持多种格式。向模型提供一定的上下文，可有效提升生成质量。

提供的上下文资料需要注意，文件名、文件内容里的文件名以及与模型对话里的文件名要保持一致。

（4）使用插件

大模型擅长回答通用领域的问题，但是对于专业领域就显得没那么擅长。对于专业领域的知识调用，我们可以通过使用插件来完成，调用专业领域的知识。

4、链式思考的启示

在AI的思考过程中，我们可以引导它进行链式思考。就像是在解决一道数学题，我们需要一步步地推理，一步步地接近答案。这种思考方式，可以帮助AI更深入地理解问题，更准确地完成任务。

5、让示例精益求精

在与AI的交流中，我们需要注意示例的选择。一个好的示例，就像是一盏明灯，可以照亮AI的思路。但是，过多的示例，却可能让AI迷失方向。因此，我们需要让示例精益求精，选择那些少而精的示例，来引导AI的思考。

有参考示例和无参考示例的对照：

6、限定要求的明确与后置

在给AI下达任务时，我们需要明确我们的要求，但这些要求应该放在最后。就像是在写一篇文章，我们需要先构思好文章的主体，然后再考虑如何修饰和完善。因此，通过添加这些限制性要求，来提升AI生成结果的准确率。这里建议大家在编写提示词时，所有限制性要求都放在Prompt的最后，这样能够让大模型更“听话”。

7、反馈与确认的重要性

在与AI的交流中，我们需要不断地反馈和确认，以确保AI真正理解了我们的意思。这就像是在对话中，我们需要不断地确认对方是否听懂了我们的话，从而减少误解，提高沟通效率。

8、反思与自评的价值

AI的自我反思和自评，是提升其智能的重要途径。我们需要引导AI进行自我反思，让它自己评估自己的输出，从而不断优化和提升。

示例：

用户：我司计划上线一款人形机器人产品，想结合《黑神话：悟空》游戏进行宣传，帮我想一句广告词。

初版：执掌神话，智领未来——[公司名称]人形机器人，与悟空共舞科技巅峰。

优化版：悟空智勇，触手可及——[公司名称]人形机器人，以情感智能，引领科技新纪元。探索无限，立即启程！

9、自检与自评的必要

在AI的工作中，自检和自评是不可或缺的环节。我们需要让AI在完成任务后，进行自我检查，确保其输出的准确性和完整性。

10、输出的定制与优化

最后，我们需要根据我们的需求，定制AI的输出。这包括字数、格式、内容等各个方面。我们需要让AI按照我们的要求，输出我们期望的结果。

这十条技巧，其实它们就隐藏在AI的每一个工作环节中，等待着我们去发现和利用。只有真正理解了这些技巧，我们才能够更好地驾驭AI，让它成为我们得力的助手。