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学了前面两节课，我们知道和大语言模型的交互中，提示词起着至关重要的作用。它们不仅是沟通“你的需求”和“模型理解”之间的桥梁，还可以极大地影响模型的输出质量。也就是说，优质的提示词设计不仅可以让模型理解你的问题，还能按照你的预期提供精确的分析或回答。

那么，什么样的提示词设计才能提高大语言模型的输出质量呢？今天我们就来聊一聊提示词这个话题，带你找到一些通用的技巧和原则。

提示词的一般技巧

这里我先给你详细介绍几个实用的技巧，帮助你优化与大语言模型的交互。

技巧 1：简洁具体，明确任务要求

好问题比答案更重要，编写提示词的第一个要求就是具体和明确，描述清晰。这意味着在设计提示词时，你需要尽可能详细地描述你的问题和你希望模型如何回答。例如，如果你需要一个数据分析的结果，具体指出需要分析的数据类型、预期使用的分析方法以及结果的表现形式，将帮助模型更准确地理解并执行任务。

你可能还不太理解对数据分析的具体要求，我写一个生活中的例子给你比较一下。

愚蠢的问题：救命啊，这段数据怎么分析？
明智的问题：为我找出这段数据可能有哪些规律？

通过明智的问题，你不仅定义了大语言模型需要关注的分析方向，还减少了模型可能产生的误解。对于数据分析新手而言，这种方式可以有效降低认知负担，让你逐步通过模型的回答深入理解数据。