即使是经验丰富的用户有时也会犯这些错误。避免它们将显着提高响应的质量。

太笼统：“告诉我有关人工智能的信息”——添加你真正需要的内容：应用程序、历史记录、风险或其他内容。

缺少上下文：“解决这个问题”——解释一下是什么以及为什么。该模型看不到您的屏幕，也不知道“this”指的是什么。

无格式：“总结”——指定长度（3 个句子，1 个段落）或结构（项目符号、编号列表）。

忽略历史记录：对于相关问题，使用后续问题而不是开始新的聊天。该模型使用对话上下文。

一次性提出所有要求：“写一份商业计划、营销策略和财务预测”——分成单独的请求，或者先提出一个要求，然后再以它为基础。

如果答案是错误的或不相关的，不要假设模型“不理解”。尝试重新表述、添加上下文或将问题分解为更小的部分。

神经网络可以产生幻觉——发明事实或来源。对于关键决策，请验证重要信息。在搜索和深度模式下，检查引用的来源。