要跟 AI 沟通以获得更精准的答案，可以从以下几个方面入手：
配置相关要素： AI 模型：例如使用阿里千问模型等。 提示词：明确告知 AI 其角色和应专注的技能，使其成为符合需求的“员工”。 知识库：为 AI 提供特定的工作手册，包含具体的规则和特殊情况。 遵循检索原理： 上下文向量化：将整合后的上下文信息转化为向量，通常通过预训练的语言模型如 BERT 或 GPT 进行，以捕捉语义信息。 生成模型激活：使用基于 Transformer 的生成模型如 GPT 接收向量化的上下文，利用自注意力机制理解关系和信息。 逐词生成回答：模型逐词构建回答，考虑之前已生成的词和整个上下文语义，迭代完成回答构建。 语言流畅性和准确性优化：在生成过程中优化语言的流畅性和逻辑性，确保语法正确、逻辑连贯且与问题紧密相关。 回答评估与调整：完成初步生成后，对回答进行评估，根据需要微调或重新生成。 输出回答：最终将生成的答案呈现给用户。 运用 Prompt 技巧： 格式：【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+（正面要求）详细需求和细节性信息+（负面要求）限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】 讲清楚背景和目的：在提问时梳理清楚背景信息和提问目的，帮助 AI 理解上下文，提高回答准确性。 学会提问：使用清晰、具体的语言，避免模糊表述，了解 AI 工作原理和限制，设计能提供有用答案的问题。 拆解环节、切分流程、具体落到某个工作细节：在应用 AI 前对工作流程进行细致拆解，将复杂任务分解为更小、更具体的环节，便于 AI 精确执行。