如果我们问模型一个非常复杂的问题,直接提出这个问题可能导致模型给出不准确或模糊的答案。但如果你能将这个大问题拆解成几个小问题,然后逐一解决,最终的结果通常会更准确和有用。
当我们有很多不同种类的任务要处理时,最好先把这些任务分成不同的类别。然后,针对每个类别,你可以预先设置一些固定的操作步骤或提示。这种方法还可以用来把一个复杂的任务拆分成几个简单的阶段。这样做的好处是:
对于每一个特定的任务或阶段,你只需要用到相关的提示,这样能减少出错的机会。
如果我们问模型一个非常复杂的问题,直接提出这个问题可能导致模型给出不准确或模糊的答案。但如果你能将这个大问题拆解成几个小问题,然后逐一解决,最终的结果通常会更准确和有用。
当我们有很多不同种类的任务要处理时,最好先把这些任务分成不同的类别。然后,针对每个类别,你可以预先设置一些固定的操作步骤或提示。这种方法还可以用来把一个复杂的任务拆分成几个简单的阶段。这样做的好处是:
对于每一个特定的任务或阶段,你只需要用到相关的提示,这样能减少出错的机会。