免费的网址域名,seo全网营销,常德网站开发,wordpress数据搬移怎样提升大语言模型（LLM）回答准确率 目录 怎样提升大语言模型（LLM）回答准确率激励与规范类知识关联类情感与语境类逆向思维类：为什么不，反面案例群体智慧类明确指令类示例引导类思维引导类约束限制类反馈交互类：对话激励与规范类 给予奖励暗示：在提示词中暗示模型如果回…怎样提升大语言模型（LLM）回答准确率
目录
- 怎样提升大语言模型（LLM）回答准确率
- 激励与规范类
- 知识关联类
- 情感与语境类
- 逆向思维类：为什么不，反面案例
- 群体智慧类
- 明确指令类
- 示例引导类
- 思维引导类
- 约束限制类
- 反馈交互类：对话
激励与规范类
- 给予奖励暗示：在提示词中暗示模型如果回答出色会得到“奖励”，虽然模型本身不会真正理解奖励，但这种积极的引导可能会促使其生成更优质内容。例如，“如果你能给出一个逻辑清晰、内容全面且具有创新性的解决方案，就相当于帮助我解决了一个大难题，后续我会有更多有价值的问题和你探讨”。
- 设定质量标准：明确告知模型你对回答质量的期望，如准确性、深度、创新性等方面的标准。比如，“请给出一个准确性高、具有深度分析且创新性强的市场营销策略，以提升某小众品牌化妆品的知名度”。
知识关联类
- 引入相关领域知识：在提问时引入与问题相关的其他领域知识，帮助模型建立更广泛的知识联系。例如，在询问关于某种新药物研发进展时，可以提及相关的生物学理论或前期研究成果，“基于目前的基因编辑技
