Как создать контекстуально релевантный запрос для AI-модели?

Чтобы создать контекстуально релевантный запрос для AI-модели, можно использовать следующие рекомендации:

• Задавать прямые вопросы. scand.com Формулировать запросы так, чтобы они были конкретными и по существу. scand.com Прямые вопросы помогают модели точно понять, какую информацию ищут. scand.com
• Указывать желаемую длину ответа. scand.com Это поможет модели понять объём ответа, который нужен. scand.com Пример: «Предоставь краткий обзор темы в 50 словах или меньше». scand.com
• Использовать простые инструкции. scand.com Можно указать формат и содержание ответа, например, нужен ли список, резюме или краткое объяснение. scand.com Пример: «Перечисли три преимущества регулярных физических упражнений в виде пунктов». scand.com
• Использовать контекстуальные подсказки. scand.com Чёткий контекст снижает неоднозначность и помогает модели сосредоточиться на наиболее важных аспектах запроса. scand.com Пример: «В контексте управления бизнесом, какие существуют ключевые стратегии для улучшения продуктивности команды». scand.com
• Использовать форматирование JSON. scand.com Если возможно, запрашивать ответы в структурированном формате, таком как JSON. scand.com Этот подход обеспечивает упорядоченность и краткость вывода, что упрощает его обработку и использование. scand.com
• Использовать специфические запросы. scand.com Настраивать запросы так, чтобы получать короткие и конкретные ответы, а не открытые. scand.com Пример: «Назовите два ключевых преимущества использования облачных вычислений для малого бизнеса». scand.com

Также можно начинать сессию с создания «контекстной рамки» — детального описания задачи, целей и ограничений. blog.tutortop.ru Это особенно важно для сложных проектов, требующих множественных запросов. blog.tutortop.ru