2. 提高相关性和准确性

在本课中，我们将探讨如何将情境感知融入提示中，以提高AI输出的相关性和准确性。通过学习如何提供适当的背景并正确构建请求，你可以确保生成的回复与当前任务或情况高度契合。

1. 理解提示中的情境

提示中的情境是指提供背景信息或额外细节，这会影响模型对任务的理解和回复的生成。情境包括以下几类因素：

• 时间情境（与时间相关的细节）
• 情景情境（与具体事件相关的信息）
• 主题情境（关于话题或领域的背景）

例如，问“技术领域的关键趋势是什么？”没有任何上下文可能会导致宽泛或过时的回复。而如果添加情境，比如“在2023年，特别是AI和网络安全领域的技术关键趋势是什么？”则可以为AI提供更清晰的框架。

为什么情境重要

• 提高相关性：确保回复与特定的时间、事件或情况密切相关。
• 提升准确性：更多的信息帮助模型做出更明智的决策，减少模糊性。
• 定制化回复：情境可以影响输出的语气、风格和焦点，满足你的需求。

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2. 将情境融入提示中

要有效地在提示中嵌入情境，你需要通过提供相关的细节来引导AI生成符合要求的内容。

嵌入情境的关键方法：

1. 提供时间框架

   • 示例：
     基础提示：“描述经济增长趋势。”
     情境提示：“描述欧洲过去十年的经济增长趋势，重点关注2020至2023年后疫情复苏的情况。”

2. 指定目标受众

   • 示例：
     基础提示：“解释量子计算。”
     情境提示：“向一群具有基础物理知识的高中生解释量子计算。”

3. 使用具体情景

   • 示例：
     基础提示：“写一个关于气候变化的故事。”
     情境提示：“从一位海边小镇市长的角度写一个关于气候变化的故事，他正面临海平面上升和小镇搬迁的挑战。”

4. 结合领域知识

   • 示例：
     基础提示：“解释机器学习算法。”
     情境提示：“解释在医疗领域中最常用的机器学习算法，重点介绍其在疾病预测和诊断中的作用。”

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3. 不同应用中的情境感知

情境感知可以极大地影响AI回复的有效性，以下是一些情境在关键领域中的作用：

1. 客户服务

• 情境提示：“回复一位顾客，他在假日季抱怨快递延迟。”
• 解释：包括特定情境（假日季）有助于AI调整回复语气，反映出对快递高峰期的理解和共鸣。

2. 技术支持

• 情境提示：“为一位使用2021款MacBook Pro，运行macOS Monterey的用户提供性能缓慢的解决方案。”
• 解释：指出具体的机型和操作系统确保建议与该硬件和软件的情境相符。

3. 创意写作

• 情境提示：“写一个以反乌托邦未来为背景的短篇科幻故事，在这个未来，人类因环境崩溃而生活在地下。”
• 解释：背景设定（反乌托邦未来、环境崩溃）引导AI聚焦于生存、技术和生态等主题。

4. 学术研究

• 情境提示：“总结最近关于气候变化对北极生物多样性影响的研究发现。”
• 解释：聚焦特定的研究主题（北极生物多样性）确保回复符合具体的研究领域。

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4. 情境提示的最佳实践

以下是一些最佳实践，可以帮助你通过情境提示生成高质量的结果：

1. 具体且直接

• 包括必要的细节，如时间段、地理位置或目标受众，以引导AI的回复。
• 避免不必要的信息堆积。

示例：
基础提示：“描述可再生能源的最新发展。”
情境提示：“描述欧洲最近五年在可再生能源技术方面的最新进展，重点关注太阳能创新。”

2. 使用多步提示细化情境

• 对于复杂的任务，可以将提示分解为多个步骤，每个步骤进一步细化情境。

示例：
步骤1：“总结2020年AI领域的主要技术进展。”
步骤2：“现在，解释这些进展如何影响了医疗领域，重点关注诊断工具。”

3. 根据情境调整语气和风格

• 根据情境或受众调整语气。如果是专业受众，使用正式语言；如果是年轻受众，使用简单、吸引人的语言。

示例：
正式： “提供一份关于自动驾驶汽车开发中挑战的技术概述。”
随意： “以青少年能理解的方式解释自动驾驶汽车是如何工作的。”

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5. 提升情境的高级技术

1. 利用前置情境（连续提示）

有时，AI交互会发生在对话中，情境会随着对话逐渐建立。使用前置提示保持和增强情境。

示例：

1. 提示1：“告诉我区块链技术的历史。”
2. 提示2：“现在解释区块链如何应用于改善供应链管理。”

在第二个提示中，AI使用第一个提示中的上下文来框架其回复，确保信息的连贯性。

2. 指定角色以获得更好的情境

另一个提高情境相关性的方法是通过指定提示中的角色或视角。

示例：
“假设你是一名环境科学家。写一份关于如何在2030年前减少城市碳排放的提案，考虑当前技术和政治挑战。”

3. 使用对比情境

对比情境在理解差异或分析不同情景时非常有用。

示例：
“比较气候变化对非洲和南美洲农业的影响，重点关注2010年至2023年间的粮食产量和粮食安全。”

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6. 模块图示与代码示例

情境感知流程图

graph TD;
    A[定义核心任务] --> B[添加时间情境];
    B --> C[添加受众或领域特定的情境];
    C --> D[指定格式和语气];
    D --> E[审查并优化提示];

这个流程图帮助我们分步骤将情境感知融入提示中。

情境提示代码示例

以下是使用Python与AI模型的示例，通过添加情境信息提高准确性。

import openai

# AI模型的情境提示示例
contextual_prompt = """
你是一名财务顾问。向一位30多岁，风险规避型的客户提供投资建议，
该客户希望开始为长期增长建立投资组合。考虑2023年经济衰退的影响，
并提供低风险投资选项的详细分析。
"""

# 调用OpenAI API
response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt=contextual_prompt,
  max_tokens=500,
  temperature=0.7
)

# 输出回复
print(response.choices[0].text)

此代码展示了如何将情境信息（年龄、风险偏好、经济状况）嵌入提示中，生成更相关且定制化的回复。

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7. 练习：编写情境感知提示

目标：为一个创意写作任务和一个技术分析任务编写情境丰富的提示。

1. 创意写作：
   编写一个科幻短篇故事的提示，要求：

   • 设定在太空旅行像今天的航空旅行一样普遍的世界。
   • 重点在于飞行员和一个故障的AI助手之间的关系。
   • 必须包含一个与数据隐私相关的伦理困境。

   示例解决方案：
   “写一个设定在2075年的科幻短篇故事，在那个时代，太空旅行已经成为大众化的常规活动。主人公是一位商业飞船飞行员，他非常依赖AI助手来导航危险的星际航线。一天，AI出现了故障，暴露

了一个严重的道德困境，涉及乘客的私人数据被秘密收集和出售。描述飞行员如何处理这个问题。”

2. 技术分析：
   提示任务：

   • 为一个研究机构编写一份报告，讨论量子计算对加密技术的潜在威胁。
   • 必须涵盖2023年最新的量子计算进展。
   • 包含对未来5年内可能出现的安全挑战的预测。

   示例解决方案：
   “为一家研究机构编写一份详细报告，分析2023年量子计算领域的最新进展，并讨论这些进展如何对现代加密技术构成威胁。报告还应对未来5年内可能面临的安全挑战提供预测和应对策略。”

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2020年至2023年期间，例如《降低通胀法案》（Inflation Reduction Act）和针对绿色能源项目的最新税收抵免政策。报告应包含这些能源行业的增长数据，并讨论在全国范围内推广过程中遇到的挑战。

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结论

在提示中加入情境感知能够提高AI回复的相关性、准确性和有效性。通过嵌入时间框架、受众考虑、具体场景和专业领域知识，你可以引导AI生成更符合你需求的结果。在各个领域中实践情境丰富的提示，将有助于你更好地理解如何最大限度地发挥AI系统的潜力。

参考资料

• OpenAI API 文档
• AI中的情境重要性