5. 实际案例中的提示调试场景
在本课中，我们将逐步讲解一些需要进行提示调试的实际案例。每个案例都包括问题诊断、解决方案，以及面对类似问题时应当应用的关键经验。
5.1. 场景 1：输出不完整
问题：
由于令牌限制，AI的响应在句中被截断。
初始提示：
提供关于影响全球变暖因素的详细分析，涵盖经济、环境和社会影响。响应：
全球变暖受多种因素影响。从经济角度看，气温上升影响农业生产力，导致价格上涨和粮食短缺。从环境角度看，极地冰盖融化导致海平面上升，威胁沿海...诊断：
响应不完整的原因是模型的令牌限制达到了上限。这是当提示过大或任务复杂且需要详细响应时常见的问题。
解决方案：
为解决这个问题，将请求分解为更小的部分，或者在可能的情况下增加令牌限制。在这里，将提示分解为具体部分。
优化后的提示：
1. 提供关于全球变暖经济影响的详细分析。
2. 提供关于全球变暖环境影响的详细分析。
3. 提供关于全球变暖社会影响的详细分析。图解：输出不完整问题：
graph TD;
A[初始提示] --> B[响应被截断];
B --> C[诊断：达到令牌限制];
C --> D[优化后的具体部分提示];
D --> E[完整的响应];经验教训：
当期望较长或详细的响应时，要注意令牌限制，并将任务拆解成更小的、易于处理的部分，以确保输出完整。
5.2. 场景 2：响应模糊或泛泛而谈
问题：
AI给出了缺乏深度和具体细节的通用回答。
初始提示：
解释采用可再生能源的好处。响应：
可再生能源有很多好处。它对环境更友好，减少温室气体排放，并且对未来的可持续发展至关重要。诊断：
响应过于笼统，因为提示没有要求提供具体细节或关注点，导致模型提供了表面化的答案。
解决方案：
优化提示，要求更多具体的细节或例子，以促使AI生成更深入的响应。
优化后的提示：
解释采用可再生能源的好处，重点关注以下方面：环境影响、经济增长和技术创新。每个方面请提供具体的例子。图解：响应模糊问题：
graph TD;
A[初始提示] --> B[泛泛而谈的回答];
B --> C[诊断：缺乏具体性];
C --> D[优化后的提示，明确关注点];
D --> E[详细且具体的响应];经验教训：
当要求分析或解释时，明确说明需要关注的领域或要求提供例子，以确保AI生成更详细、相关的响应。
5.3. 场景 3：输出重复
问题：
AI生成了重复的响应，多次重复相同的观点。
初始提示：
描述气候变化对生物多样性的影响。响应：
气候变化通过改变生态系统影响生物多样性。随着生态系统的变化，物种必须适应或迁徙。如果它们无法适应，可能面临灭绝。这种生态系统的破坏也影响生物多样性。生物多样性对于生态系统至关重要，而当生态系统改变时，生物多样性也会...诊断：
模型陷入了一个循环，重复了关于生态系统和生物多样性的相同观点。这是由于提示缺乏结构，导致模型输出重复内容。
解决方案：
提示被重写为分解任务，鼓励AI对每个部分生成不同的内容。
优化后的提示：
描述气候变化对生物多样性的影响，重点阐述以下方面：
1. 栖息地丧失和破碎化。
2. 物种迁徙模式的变化。
3. 灭绝风险的增加。图解：输出重复问题：
graph TD;
A[初始提示] --> B[重复输出];
B --> C[诊断：缺乏结构];
C --> D[优化后的提示，明确具体点];
D --> E[多样且完整的响应];经验教训：
通过提供有结构的提示并划分为具体任务，可以避免输出重复的响应。
5.4. 场景 4：响应偏离主题
问题：
AI生成的响应偏离了主题，未能回应主要请求。
初始提示：
总结可再生能源在减少碳排放方面的好处。响应：
可再生能源越来越受欢迎。太阳能板、风力涡轮机和水力发电是常见的可再生能源形式。这些技术正在被世界上许多国家采用...诊断：
响应的重点是可再生能源的类型，而不是其在减少碳排放方面的好处。这是因为提示过于开放，导致模型偏离主题。
解决方案：
优化提示，强调具体的关注点，指引模型生成符合主题的响应。
优化后的提示：
总结可再生能源如何减少碳排放，特别关注太阳能、风能和水力发电。解释每种能源的减排机制。图解：响应偏离主题问题：
graph TD;
A[初始提示] --> B[偏离主题的响应];
B --> C[诊断：提示过于开放];
C --> D[优化后的提示，明确指示];
D --> E[切题的响应];经验教训：
为了防止AI偏离主题，应在提示中使用明确且集中的指示，引导模型生成所需的具体细节。
5.5. 场景 5：语气或风格不一致
问题：
在创意写作任务中，AI生成的部分内容语气不一致——有些部分正式，有些部分则较为随意。
初始提示：
为一款高端奢华手表及其功能撰写产品描述。响应：
这款优雅的奢华手表设计简约，采用优质材料。你会非常喜欢在所有盛大活动中佩戴这款手表！它的工艺无与伦比，非常适合任何正式场合。诊断：
响应中混合了正式和随意的语气，造成风格不一致。这是因为提示未指定所需的语气或风格。
解决方案：
提示被优化为明确指定语气（如正式且专业），以确保写作风格一致。
优化后的提示：
为一款高端奢华手表撰写产品描述，使用正式且专业的语气。突出其简约设计、优质材料和精湛工艺。图解：语气不一致问题：
graph TD;
A[初始提示] --> B[语气不一致];
B --> C[诊断：未指定语气];
C --> D[优化后的提示，明确语气要求];
D --> E[一致的正式语气];经验教训：
在涉及创意写作的任务中，应始终指定所需的语气和风格，以确保AI生成的内容具有一致的声音。
结论
这些实际调试场景强调了精确且结构化的提示编写的重要性。通过解决诸如响应不完整、输出模糊、重复、偏离主题及语气不一致等常见问题，您可以显著提升AI生成的响应质量和相关性。