为什么AI无法为你所用？如何使用AGPT（三）

通过上一篇介绍，清楚了为 GPT 叠加专家 buff 的意义之后，那么我们该如何为它叠加上这个 Buff 呢？

其实思路很简单，经过我的测试，你用以下这几个提示词都可以~

你现在是[xx]

请你扮演[XX]

假如你是 [XX]

请你以 [XX] 的角度/身份/语气.....

根据我的实操经验，这些提示词，都可以被 AI 所接受和理解，你这里只需要选一款最符合你语言习惯的表达风格就行了。

好了，当你掌握了写提示词的方法之后，再去和你过去的提问方式对比，AI所给你的回答质量，就会呈现我们前面的那种对比了~

而且，咱们这套写提示词的思路是通用的，几乎所有的场景，你都可以用这套方法来为其设计提示词~

◎举例 1：用『提示词模版』来设计课程大纲

提示词：

AI

所生成的效果：

◎举例 2：用『提示词模板』实现模拟面试的效果。

提示词：

AI所生成的效果：

◎举例 3：用『提示词模板』来辅助工作。

AI所生成的效果：

此外这套思路还可以跨场景迁移使用，比如用提示词模版，来实现 AI 绘画~

提示词：

AI所生成的效果：

总之，模板通用，例子举不胜举，只要你按照这套 SOP 模版写出的提示词，那么一般 GPT 给你的答案都不会太差。

当然，以上是一套标准的 SOP 模版，如果你的问题需求非常简单，你是不需要全部按照这一套来的，对于一些简单的问题，直接问就行了。

所以，要记得：方法不要用死了，要根据你的实际场景需求灵活变化哦。

好了，通过以上，你就掌握了写提示词的方法了~

不过虽然说可以通过这套思路，设计出优质的提示词，获得 AI 高质量的答案。

但是我们也知道，目前的 AI 还没有进化到逆天的程度，所以对于一些稍微复杂的问题，AI 的一次回答往往并不那么到位。

所以，如果我们想要获得更牛逼，更深度，更有价值的回答，那么我们就需要对它进行调教了~

二：调教方法

其实这个『调教的方法和原理』都很好理解~

GPT 之所以牛逼，就是因为思维链技术（Chain of Thought）让它具备了，多轮对话以及理解&结合上下文语境的能力。

也就是说：在该技术的加持下，AI 会记住我们前面的会话内容，在前面内容的基础上，去针对性的回答我们后面的内容，实现类似于真人之间沟通的对话效果。

所以，基于 AI 的这个机制，我们就可以通过不断的对其"喂数据"&“投指令”的方式，对 AI 进行训练。

通过不断的引导 Ai，来帮助我们获得更具体、更深度、更有价值的回答，或者其他效果。

好了，这里你知道了调教 AI 的机制之后，那么具体该如何训练 AI，才能让它达到你想要的效果呢？

那么，想要实现这个效果，我们就需要用到这么两个指令了。

第一个指令，我管它叫：继续指令

其实这个所谓的【继续指令】的本质作用就是为了：帮助你突破 AI 厂商的输出限制，让 AI 的回答得以充分发挥所存在的。

那么关于这一点的解释，我们也都知道，AI 大模型的训练成本是非常高的。

可能是基于算力成本的考量，包括 OpenAI 在内的各大 AI 厂商，都会尽可能的控制 AI 所生成的篇幅，以及尽可能的通过概括文本内容，让内容变得简练。

就拿 ChatGPT 举例子，它的单次最大输出是不会超过2048个字符的，只要超过这个字符值的，AI 的回答会被强制截断停止。

所以，在厂商的篇幅限制以及篇幅概括这两个限制条件下，AI 所给我们的一次性内容，就会经常让我们感觉到内容不够或者深度不够。

那么，这个时候继续指令就可以帮助我们突破这两点限制。

也就是：让超过 2048 字符的回答继续回答完毕，或者让第一次回答不充分的地方，继续详细展开。

比如，还是拿我们上面的【旅行】举例子~

AI 到此位置就超越了它所规定的字符停止下来了，那我们就可以通过继续指令，让它对前面没说完的话给说完。

同样的道理，即使它说完了话，我们也可以通过继续指令，让它对回答不够深入，不够具体的地方，继续展开一下....

当然，文中的实例，只是【继续指令】最基础的用法，除了这个最基础的用法之外，它还有进一步的追问用法....

比如，就拿上面提到的【课程设计】来举例子~

我们就可以用进一步的继续指令，对其进行追问~

PS：图片可点开后放大

而且，我们在进行继续追问的过程中，也可以把我们前面的【补要求】的提示词给用上，比如：

请用小孩子都能听懂的例子进行解释，

请提供不小于 5 个例子，

请从XX领域里选例子，

请你用活泼口语化的方式进行回答，

请扩写...

请概括...

PS：图片可点开后放大

理论上，你是可以一直按照“继续”的套路，对它进行持续的追问深挖的~

比如，还是那上面的【讲课案例】举例，也就是说，你只需要按照 GPT 最开始所提供的那个大纲框架。

然后，持续对这个大纲里面的内容进行追问，不停的套娃，最后再把每一个点追问的结果，填充到最初的大框架中，这样你就可以得到一篇，基本完全属于GPT 所生成的课件内容了....

你最后要做的，只是把GPT所生成的语言换成你自己的语言风格，做好逻辑的拼接，以及最后的润色，然后你就可以讲课了，嗯，就是这么牛逼。

当然，在使用继续指令以及延伸用法的时候，这里还有两点注意事项要提醒下：

事项一：注意指令的模糊性

也就是说，如果你的追问过长或者套娃层级太多的时候，那么你的继续指令，就可能会让 AI 产生歧义，呈现答非所问的情况。

所以在展开追问多层级里面内容的时候，请你一定要明确对象。

比如把：【请具体介绍下第二点】，换成【请具体介绍下提纲中的第二点】这样更具体的描述，这样 AI 就不会给你搞混淆了。

事项二：注意上下文语境的关联性

这一点我们前面也提到了，AI 具有强大的多轮对话，以及联系上下文的能力。

如果我们在同一个对话框内穿插多个不同的话题场景，那么 AI 的回答就有可能受到前面内容的影响，而出现乱答的情况。

所以，在与 GPT 的互动中，如果我们想在一个对话框内，问多个不同的话题，那么我更建议你在一个新话题开启的时候，初始化一下 GPT。

也就是把前面的对话清空后再开始新的话题，这样就可以避免 AI 的回答受前面内容的干扰。

具体重置 ChatGPT 提示词的操作是这样的：

好了，到这里我们就讲完了调教 AI 的【继续】指令了~

虽然说该指令可以让 AI 的回答更加丰富多彩，但是受制于语言传递信息的局限性，AI 的每一次回答，可能并不总是如我们的意，甚至聊着聊着还有跑偏的现象发生。

这样，就会让我们获得想要的效果的时候，出现很多不必要的麻烦。

那么面对这种情况，我们就需要用到调教 AI 的第二个指令，这个指令可以帮助你，设计具有“套路属性”&“模版类”任务的时候，有着神奇的效果。