項目1人工智能和大語言模型概述人工智能概述大語言模型概述0102目錄CONTENTS

人工智能概述PowerPointDesign任務01（1）調查任務（2）調查目的調查任務和目的（1）任務背

（2）調查內容（3）分析影響（4）任務步驟（5）報告內容（6）報告格式具體任務要求（1）內容全面性（2）分析深度（3）結構與表達（4）創新性評價標準調查人工智能在生活中的應用（1）了解人工智能的定義和發展歷史。（2）掌握人工智能的主要研究領域?！局R目標】能夠調查匯報人工智能技術在現實生活中的應用。【技能目標】（1）通過學習人工智能技術，培養不斷學習、勇于探索的求知精神。（2）通過探索人工智能技術在現實生活中的應用，培養從整體上觀察事物、仔細認真的品質?！舅仞B目標】學習目標人工智能的定義人工智能（AI）是指通過模擬人類的智能行為，使機器能夠感知、理解、學習、推理和決策，從而解決問題的技術和系統。人工智能經歷了多個階段的發展，從早期的符號推理到如今的深度學習。隨著計算能力的提升和大數據的應用，AI已逐漸進入我們的日常生活，展現出巨大的潛力與應用前景①圖靈測試（1950年）②達特茅斯會議（1956年）③早期研究（1950年代末至1960年代初）人工智能的發展歷史（1）智能客服與聊天機器人

（2）內容生成與創作（3）文本翻譯

（4）情感分析與輿情監測（5）語音助手

（6）人臉識別（7）推薦系統

（8）智能制造與工業自動化（9）自動駕駛

（10）金融科技(11）健康醫療

（12）無人機與機器人人工智能的應用場景人工智能的定義與歷史應用場景機器學習是AI的核心子領域，通過算法讓計算機從數據中自動學習，并進行預測或決策。它為深度學習、計算機視覺和自然語言處理等其他領域提供了理論和算法支持。機器學習深度學習是機器學習的子領域，專注于利用多層神經網絡從大量數據中自動學習復雜模式。它在計算機視覺和自然語言處理等領域取得了顯著進展，推動了AI技術的快速發展。深度學習計算機視覺讓計算機理解和分析圖像或視頻中的信息，依賴于機器學習和深度學習技術。它廣泛應用于圖像分類、物體檢測、圖像分割等任務，為智能安防、自動駕駛等領域提供了技術支持。計算機視覺自然語言處理使計算機能夠理解、生成和與人類語言互動，依賴于機器學習和深度學習技術。它在文本分析、情感分析、機器翻譯、語音識別等任務中發揮重要作用，推動了人機交互的發展。自然語言處理人工智能的主要研究領域

機器學習算法計算機視覺算法深度學習算法自然語言處理算法線性回歸用于預測連續的數值變量，邏輯回歸用于二分類問題，決策樹通過分裂特征進行決策。支持向量機通過最大化分類間隔做出決策，k-近鄰算法根據與訓練數據的距離進行預測。邊緣檢測算法用于圖像中的邊緣提取，目標檢測算法檢測圖像中的特定對象并進行定位。圖像分割算法將圖像劃分為多個有意義的區域，為圖像分析和理解提供了基礎。卷積神經網絡廣泛應用于計算機視覺任務，循環神經網絡處理序列數據，長短時記憶網絡能夠處理長期依賴問題。生成對抗網絡通過生成器和判別器的對抗訓練，廣泛用于圖像生成、風格遷移等任務。詞袋模型通過統計文本中詞匯的頻率來表示文本，TF-IDF衡量詞語的重要性。Word2Vec將詞轉換為稠密向量，捕捉詞與詞之間的語義關系，為文本處理提供了強大的工具。人工智能的主要算法PyTorch是開源的深度學習框架，以動態計算圖著稱，使模型開發過程更加靈活和易于調試。它在學術研究中非常流行，尤其是在計算機視覺、自然語言處理等領域，具有良好的社區支持。TensorFlow是開源、跨平臺的深度學習框架，支持構建、訓練和部署深度神經網絡。它廣泛應用于圖像處理、自然語言處理、推薦系統等領域，具有高效的分布式訓練和良好的部署支持。MXNet支持靈活的計算圖和深度學習訓練的分布式計算，特別適合大規模分布式深度學習。它主要應用于語音識別、圖像處理、自然語言處理等領域，具有強大的分布式訓練支持。TensorFlowPyTorchMXNet開發框架調查任務和目的具體任務要求評價標準（1）調查任務（2）調查目的（1）任務背

（2）調查內容（3）分析影響（4）任務步驟（5）報告內容（6）報告格式（1）內容全面性（2）分析深度（3）結構與表達（4）創新性（1）調查任務（2）調查目的（1）任務背

（2）調查內容（3）分析影響（4）任務步驟（5）報告內容（6）報告格式（1）內容全面性（2）分析深度（3）結構與表達（4）創新性調查人工智能在生活中的應用（1）調查任務（2）調查目的調查任務和目的（1）任務背

（2）調查內容（3）分析影響（4）任務步驟（5）報告內容（6）報告格式具體任務要求（1）內容全面性（2）分析深度（3）結構與表達（4）創新性評價標準調查人工智能在生活中的應用大語言模型概述PowerPointDesign任務02（1）調查任務（2）調查目的調查任務和目的（1）任務背

（2）調查內容（3）分析影響（4）任務步驟（5）報告內容（6）報告格式具體任務要求（1）內容全面性（2）分析深度（3）結構與表達（4）創新性評價標準調查人工智能在生活中的應用（1）掌握大語言模型的應用場景。（2）掌握大語言模型的發展歷史【知識目標】（1）能夠訪問和使用國內常用的大語言模型。（2）能夠根據需要使用特定的大語言模型。【技能目標】（1）通過使用國內常用的大語言模型，培養搜索和解決問題的能力。（2）通過了解各種大語言模型的優勢，培養根據實際需求出發解決實際問題的能力?！舅仞B目標】學習目標智能客服系統利用大語言模型理解客戶問題，提供精準回答，如電商平臺機器人解答訂單查詢、退換貨等問題，減少人工客服工作量。通過自然語言處理技術，智能客服能識別多種語言和方言，為不同地區用戶提供服務，提升客戶滿意度。智能客服虛擬助手借助大語言模型進行語音識別與處理，理解用戶語音命令，提供天氣預報、定鬧鐘、播放音樂等服務。虛擬助手可與智能家居設備聯動，通過語音指令控制家電，實現智能化家居生活，提升生活便利性。虛擬助手對話系統利用大語言模型生成自然流暢的對話內容，用于聊天機器人等應用，提供娛樂、陪伴等服務。通過不斷學習用戶對話習慣，對話系統能生成更符合用戶風格的回復，增強用戶與系統之間的互動性。對話系統大語言模型的應用場景------智能服務與交互大語言模型根據主題或關鍵詞生成文章、新聞報道、博客、廣告文案等，如幫助用戶快速撰寫科技文章或社交媒體帖子。通過分析大量文本數據，大語言模型能生成具有創意和吸引力的內容，滿足不同用戶的需求。內容生成大語言模型為用戶提供寫作建議，修正語法錯誤，改進文章結構和流暢度，幫助用戶提升寫作水平。能根據用戶輸入的文本，提供同義詞替換、句子優化等建議，使文章表達更加準確和生動。寫作助手大語言模型進行高質量自動翻譯，理解語言語法、語境和文化差異，實現準確的語言轉換。支持多種語言之間的互譯，幫助用戶跨越語言障礙，促進國際交流與合作。翻譯與語言轉換大語言模型的應用場景------內容創作與輔助大語言模型幫助醫生分析醫學文獻、進行疾病診斷，為健康咨詢提供初步判斷和建議。通過學習大量醫學知識，大語言模型能輔助醫生快速定位疾病，提高診斷效率和準確性。醫學與健康管理大語言模型分析合同、法律文件，快速提取關鍵信息，為律師提供法律建議，提高工作效率。能識別法律文本中的復雜條款和法律風險點，為法律專業人士提供有力支持。法律與合同分析大語言模型作為個性化學習輔導工具，幫助學生理解復雜概念，提供額外學習資源。根據學生的學習進度和特點，大語言模型定制學習計劃，助力學生高效學習。教育與學習輔導大語言模型的應用場景------專業領域應用早期自然語言處理依賴基于規則的系統，計算機通過程序員編寫的規則處理語言，但方法有限，難以應對語言復雜性。僅能通過簡單關鍵詞匹配對話，無法理解句子真正含義，限制了應用范圍。早期自然語言處理20世紀90年代，計算能力提升和數據積累推動統計語言模型（如n-gram模型）誕生，通過分析文本數據訓練模型。n-gram模型基于詞語出現頻率預測下一個詞，雖比規則模型好，但仍不能處理復雜語法和語義。統計語言模型大語言模型發展歷史-------早期探索與規則基礎模型21世紀初，人工智能研究者借助復雜神經網絡模型，尤其是深度學習方法處理語言，捕捉復雜語言模式和特征。神經網絡模型通過多層結構學習語言規律，為自然語言處理帶來突破。神經網絡崛起2000年代中期，研究者開發詞向量技術，將詞轉化為高維數字向量，使計算機捕捉詞語語義關系，如“狗”和“貓”在向量空間中接近。詞向量技術為語言模型理解語義提供基礎，推動自然語言處理技術發展。詞向量技術大語言模型發展歷史-----神經網絡與深度學習引入0121世紀10年代，深度學習技術發展，預訓練-微調方法成為重要創新，模型先通過無標簽文本數據預訓練，再通過有標簽數據微調完成特定任務。預訓練模型學習語言基本知識，微調后可快速適應不同自然語言處理任務，提高模型性能和效率。預訓練-微調方法022017年，Google提出Transformer模型架構，可高效處理文本數據且能并行計算，加速訓練速度，為大語言模型發展奠定基礎。Transformer架構引入自注意力機制，使模型更好地捕捉文本中的長距離依賴關系，提升語言理解能力。Transformer架構032018年，OpenAI推出基于Transformer架構的GPT系列模型，GPT-1展示強大文本生成能力，隨后GPT-2和GPT-3模型規模擴大，生成更自然流暢文本。2023年，OpenAI發布GPT-4，進一步增強理解和生成能力，尤其在復雜推理和多模態任務上表現出色；2025年，DeepSeekR1模型發布，降低大語言模型訓練成本。GPT系列與DeepSeek大語言模型發展歷史-----預訓練模型與大語言模型崛起0102多模態信息處理未來大語言模型將能理解和生成圖像、聲音等多種模態信息，如GPT-4和DeepSeek已具備圖像識別和生成能力，拓展應用領域。多模態融合使大語言模型在虛擬現實、機器人、醫療診斷等領域發揮更大作用，為各行業帶來變革。安全與可持續發展隨著技術進步，確保大語言模型安全、透明、正確使用成重要研究方向，需解決模型偏見、數據隱私等問題。探索可持續發展路徑，降低訓練和運行成本，使大語言模型更廣泛應用于社會各領域，促進技術普及和創新。大語言模型發展歷史-----未來展望與多模態融合優點：與阿里云生態結合，多領域支持。缺點：英文表現不如國際大廠模型，成本較高。適用場景：電商和在線服務、企業級應用。優點：中文處理能力強，跨領域應用，多模態支持。缺點：精度和靈活性不足。適用場景：中文對話生成、多模態應用、跨行業應用。優點：輕量化設計，響應速度快，娛樂向內容生成能力強，支持多角色互動。缺點：專業領域知識深度不足，長文本生成易碎片化。使用場景：社交媒體內容創作、休閑娛樂、日常聊天。優點：超長上下文處理，多格式文件解析，信息檢索增強，邏輯清晰的長文本生成。缺點：復雜推理能力弱，生成多樣性不足，商業化功能限制。使用場景：長文檔分析、多文件交叉比對、實時信息整合、個人知識管理。優點：語音交互能力強，教育領域表現突出。缺點：生成內容深度不足，長文本易偏離主題，復雜任務能力弱。使用場景：教育輔導、會議記錄轉寫與總結、多語言翻譯。優點：邏輯推理能力強，數學和編程問題表現突出。缺點：暫未提及。適用場景：數學問題解答、編程輔助等。文心一言通義千問豆包DeepSeekKIMI星火使用常見的大語言模型任務思維導圖課堂小結

項目1講解了人工智能的定義、發展、應用領域、機器學習和深度學習、大語言模型等關鍵概念，布置了人工智能在生活中的應用調查任務，在任務二中介紹了大語言模型的應用場景、發展歷史，使用了國內常用的大語言模型。PowerPointDesign2025謝謝大家AiPPT2013.1主講人：時間：項目2DeepSeek大語言模型實戰入門DeepSeek基礎使用使用DeepSeek提示詞0102目錄CONTENTS

DeepSeek基礎使用PowerPointDesign任務01（1）調查任務（2）調查目的調查任務和目的（1）任務背

（2）調查內容（3）分析影響（4）任務步驟（5）報告內容（6）報告格式具體任務要求（1）內容全面性（2）分析深度（3）結構與表達（4）創新性評價標準調查人工智能在生活中的應用（1）了解DeepSeek大語言模型。（2）掌握DeepSeek大語言模型的應用場景。【知識目標】（1）能夠注冊使用網頁版DeepSeek。（2）能夠使用Chatbox調用DeepSeekAPI服務?！炯寄苣繕恕浚?）通過學習DeepSeek的注冊和使用，培養愛國主義情懷。（2）通過學習DeepSeekAPI服務調用，理解事物之間的相互關系和相互作用?！舅仞B目標】學習目標DeepSeek大語言模型介紹DeepSeek是杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司推出的大語言模型，依托Transformer架構，結合混合專家和多頭注意力機制等技術，具備文本生成、代碼理解、數學推理等能力。DeepSeek應用場景豐富，支持智能對話、文本生成、語義理解、計算推理、代碼生成補全等，支持聯網搜索與深度思考模式，可掃描讀取各類文件及圖片中的文字內容。DeepSeek模型版本包括V3和R1兩個版本：模型參數是機器學習和深度學習模型中的“調節鈕”，幫助模型更好地理解數據和做出預測。DeepSeek開源社區公布了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1兩個660B參數的模型，還蒸餾了6個小模型并開源給社區使用，運行參數個數越多的模型，能力越強，需要的服務器資源越多。DeepSeekV3模型（聊天模型）：對標OpenAI的GPT4o，屬于L1級別的聊天機器人，采用混合專家架構，主要面向自然語言處理任務，廣泛應用于客戶服務、文本摘要、內容生成等領域。DeepSeek技術優勢在于使用了混合專家和多頭注意力機制技術，能夠高效處理不同類型的任務，提升性能和推理速度。混合專家讓模型在不同任務中靈活選擇不同“專家”，多頭注意力機制讓模型在處理信息時可同時關注多個地方。DeepSeekR1模型（推理模型）：對標OpenAI-o1，屬于L2級別的推理優化模型產品，專注于高級推理任務，利用強化學習技術提升推理能力，適用于邏輯推理和問題求解的應用場景。必備知識打開瀏覽器，訪問DeepSeek官網，單擊“開始對話”按鈕，進入登錄頁面。可通過手機和驗證碼方式登錄，也可微信掃碼登錄，單擊“密碼登錄”鏈接，進入注冊頁面。輸入手機號和密碼，獲取驗證碼，輸入2次密碼后，單擊“注冊”按鈕即可成功注冊。注冊DeepSeek賬號01登錄DeepSeek后，可在“給DeepSeek發送消息”處輸入問題，單擊“深度思考(R1)”按鈕啟動R1模型，否則使用V3模型?？赏ㄟ^“上傳附件”按鈕上傳文檔和圖片，幫助分析附件內容。需要查詢模型訓練之后的信息時，選擇“聯網搜索”按鈕。輸入具體問題，如“你會編寫程序嗎”，不使用“深度思考R1”模式和使用該模式的回答有所不同，使用該模式時，DeepSeek會進行深度思考并給出更詳細全面的回答。使用DeepSeek02注冊使用DeepSeek創建APIkeyChatbox工具對接DeepSeek

API服務下載安裝Chatbox工具，訪問Chatbox官網，下載并安裝客戶端。安裝完成后，啟動Chatbox工具，選擇“使用自己的API

Key或本地模型”，選擇“DeepSeek

API”鏈接。在設置對話框中，選擇“模型”選項卡，選擇“DEEPSEEK

API”作為模型提供方，填寫API

key，選擇模型，單擊“保存”按鈕?？稍诟呒夁x項中設置上下文的消息數量上限和嚴謹與想象（Temperature），保存配置后，通過Chatbox提問，但未充值時會提示連接失敗。需要充值才能使用DeepSeekAPI服務，進入DeepSeek開放平臺頁面，選擇“充值”鏈接，完成個人實名認證后，進入充值頁面，查看模型價格和扣費規則，選擇在線充值，充值完成后，可通過Chatbox訪問DeepSeekAPI服務。Chatbox工具對接硅基流動用戶需要將自己的應用接入DeepSeek時，可通過DeepSeek提供的API服務接口接入，需提供api_key。訪問DeepSeek

API文檔頁面，通過“DeepSeek

Platform”鏈接進入開放平臺頁面。單擊“API

keys”鏈接，進入該頁面后，單擊“創建API

keys”按鈕，在彈出的對話框中輸入名稱，單擊“創建”按鈕，復制并保存創建的APIkey。注冊硅基流動賬戶，登錄硅基流動官網，輸入手機號獲取驗證碼登錄，進入模型廣場頁面。創建API密鑰，單擊“API密鑰”鏈接，新建API密鑰，輸入名稱，單擊“新建密鑰”按鈕。對接硅基流動模型，打開Chatbox工具，選擇“設置”按鈕，選擇“SILICONFLOWAPI”作為模型提供方，輸入API密鑰，選擇模型，保存配置后，通過Chatbox提問，可在硅基流動的“費用賬單”頁面查看服務費用。接入DeepSeek

API服務使用DeepSeek提示詞PowerPointDesign任務02（1）調查任務（2）調查目的調查任務和目的（1）任務背

（2）調查內容（3）分析影響（4）任務步驟（5）報告內容（6）報告格式具體任務要求（1）內容全面性（2）分析深度（3）結構與表達（4）創新性評價標準調查人工智能在生活中的應用（1）掌握提示詞的工作機制。（2）掌握提示詞的設計原則?！局R目標】（1）能夠熟練運用常用的提示詞技巧。（2）能夠根據不同需求定制和優化提示詞，提高使用DeepSeek模型的效果。【技能目標】（1）通過學習提示詞的設計與應用，培養對人工智能技術的理解與實踐能力。（2）通過學習提示詞的優化與調試，提升思維的嚴謹性和創新能力。【素養目標】學習目標在大語言模型中，提示詞作為“輸入條件”，提供了任務的上下文框架，模型根據這一輸入條件生成符合預期的文本，提示詞通過影響模型的隱層狀態（即模型的記憶與上下文理解）來調節生成的內容，不僅可以引導模型理解用戶的意圖，還可以通過約束模型的生成方向，確保輸出在主題、風格、結構等方面符合預期模型的條件生成02大語言模型通過對海量文本數據的訓練，學會了如何在給定部分輸入（即提示詞）后生成合理的輸出，模型通過上下文的語境和概率推理生成與提示詞相關的文本。。模型生成機制01注意力機制是大語言模型的核心構成部分之一，提示詞通過影響模型的輸入序列來指導模型的注意力分配，決定哪些信息更為重要，從而影響生成的內容。模型通過計算輸入序列中各個詞之間的相似性和關系，將更多的“注意力”集中在相關的部分，更好地聚焦于相關內容，進而提高生成輸出的相關性和質量。模型的注意力機制與提示詞03提示詞工作機制提示詞設計與輸出質量的關系提示詞的設計對于輸出質量具有直接影響。合理的提示詞可以有效引導模型生成相關、精確的內容，不恰當的提示詞會導致模型產生模糊、無關或低質量的輸出。如過于簡短的提示詞會導致模型無法理解任務的具體要求，而過于復雜或冗長的提示詞則會導致模型“迷失”在無關信息中。隨著多模態AI模型的發展，提示詞的作用也得到了擴展。通過結合文本、圖像、音頻等不同模態的信息，提示詞不僅限于文本輸入，還可以通過提供其他形式的信息來指導模型生成符合多模態要求的輸出。多模態與提示詞的擴展適應性與反饋提示詞的設計不僅是一次性的，用戶可以通過不斷調整和優化提示詞來適應不同的任務需求。這種適應性要求提示詞能夠與模型輸出進行反饋循環，以實現逐步優化和調整。基于模型反饋的信息，用戶可以修改提示詞的結構或內容，使其更精準地引導模型，提升最終生成結果的質量。提示詞工作機制明確任務指示提示詞需明確任務指示，提供足夠上下文信息，使模型理解具體要求。例如，“分析人工智能發展趨勢”比“說說人工智能”更明確。上下文一致性提示詞中指令、問題或情境應與輸入內容保持一致性。如提示詞“討論人工智能倫理問題”與“分析人工智能技術優勢”不一致。簡潔與聚焦提示詞設計應簡潔，避免冗余信息，突出任務關鍵要素。例如，“分析人工智能在醫療領域的優勢”比“詳細分析人工智能在醫療領域的各種優勢”更簡潔。提示詞設計原則

有效的提示詞設計需要在引導性和開放性之間找到平衡。過于嚴格的提示詞會限制模型的創造性，導致生成內容過于機械化；而過于開放的提示詞使模型生成結果不符合用戶期望。因此，提示詞應既能提供明確的指引，又能夠留有一定的自由度供模型發揮。例如，在創意寫作任務中，提示詞應指明主題和風格，但也應允許模型在具體細節上有所發揮，如“寫一篇以‘未來城市’為主題的短篇科幻小說，要求包含技術創新與社會變革元素”。引導性與開放性平衡在某些復雜任務中，提示詞應采用層次化結構，從宏觀到微觀逐步引導模型生成輸出。這種遞進性設計能夠幫助模型更好地組織和理解任務，并逐步完成任務的各個子目標。層次化提示詞可以使任務變得更加清晰，避免信息過載。例如，若任務是撰寫一份市場分析報告，可以先給出宏觀的分析框架，然后通過逐步提示細化到具體的分析部分。層次化與遞進性由于大語言模型基于統計學習和概率推理，其輸出有時會出現偏差或不準確的情況。設計提示詞時應考慮一定的容錯性，以允許模型在產生不完全符合預期的輸出時，能夠基于反饋進行調整。靈活性則指的是提示詞應具有足夠的適應性，以便在面對不同情境或任務時，可以適當調整提示詞內容以優化結果。例如，在需要調整生成文章的風格時，可以通過微調提示詞中的語氣要求，如“請使文章語氣更加正式或輕松”。。容錯性與靈活性提示詞設計原則

多樣性與適應性提示詞應具有一定的多樣性，能夠適應不同類型的任務和場景。在實際應用中，任務的類型和復雜度往往會變化，因此提示詞的設計應具有高度的適應性，以應對不同的工作需求。這種多樣性設計能夠增強模型在面對不同情境時的響應能力。。避免偏見與歧視提示詞設計應謹慎避免引入偏見或歧視性內容。在訓練過程中，語言模型學到一些社會文化中的固有偏見，設計提示詞時應特別注意避免引導模型產生不適當或偏見性強的輸出。此原則強調了提示詞的社會責任性，要求設計者在編寫提示詞時，考慮到不同用戶群體的文化和價值觀差異，確保輸出結果的公平性和中立性。提示詞設計原則任務清晰明確任務是詢問、總結、分析、比較等。例如，“分析人工智能對經濟的影響”。格式規范設定特定輸出格式，如列表、段落、表格、代碼等。例如，“以表格形式列出人工智能在各行業應用”。身份明確明確提問者身份、角色和立場。例如，“作為一名經濟學家”。細節豐富提供時間、地點、條件、背景、具體人物或事件等必要信息。例如，“分析2023年全球人工智能市場規模”。四步提問法-----提問規則項目管理和任務分配，明確任務要求和輸出格式。產品設計與開發，提供詳細需求和期望輸出。客戶支持與服務，根據客戶身份和需求提供精準回答。研究與報告，明確研究任務和報告格式。02010403四步提問法-----適用場景身份：經濟學教授任務：分析細節：全球化對發展中國家經濟的正面與負面影響，考慮區域經濟差異格式：段落格式，先概述全球化概念，再論述影響問題：“作為一名經濟學教授，請分析全球化對發展中國家經濟的正面與負面影響，考慮到不同區域的經濟差異。請以段落格式回答，首先概述全球化的概念，然后分別論述正面和負面影響?！痹O計提問問題01使用瀏覽器打開DeepSeek頁面，輸入問題并勾選深度思考選項。輸出結果：以教授學術化語言，介紹全球化概念，分析正面和負面影響，以段落形式輸出。向DeepSeek提問02四步提問法-----實踐案例明確核心問題先說清楚需要解決的核心問題。例如，“介紹人工智能”。設定限制條件告訴模型在哪些條件下回答問題。例如，“限制在200字以內，要求通俗易懂，適合小學生閱讀”。給出特定背景讓問題更具背景性，有助于模型理解具體情境。例如，“以小學生科普為主題”。限制條件法——提問規則0102當用戶具有明確需求并希望獲得簡潔、通俗易懂和確定答案時，使用限制條件法進行提問非常有效。通過在問題中設置明確的限制條件，能夠幫助聚焦回答的重點，避免過于冗長或復雜的解釋。。限制條件法——適用場景01問題：“寫一篇介紹人工智能的文章。”回答結果：相對專業和復雜。不使用限制條件提問02問題：“寫一篇關于人工智能的文章，限制在200字以內，要求通俗易懂，適合小學生閱讀，分為3