大语言模型使用技巧

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一些使用kimi的技巧：

让人工智能大模型教我们如何提问，例如：“我是一名本科在校生，就读于“数字媒体技术”专业，正在学习计算机视觉课程，我应该如果向你提问？“

先向人工智能大模型提出你的问题，例如：“给我制定一个为期6个月的Python学习计划“

然后再将大模型给出的答案重新提问：“这是一个为期6个月的Python学习计划，帮我分析一下其中的不足之处，然后加以改进“

# CONTEXT（上下文） #：为任务提供背景信息通过为大语言模型（LLM）提供详细的背景信息，可以帮助它精确理解讨论的具体场景，确保提供的反馈具有相关性。

# OBJECTIVE（目标） #：明确你要求大语言模型完成的任务清晰地界定任务目标，可以使大语言模型更专注地调整其回应，以实现这一具体目标。

# STYLE（风格） #：明确你期望的写作风格你可以指定一个特定的著名人物或某个行业专家的写作风格，如商业分析师或 CEO。这将指导大语言模型以一种符合你需求的方式和词汇选择进行回应。

# TONE（语调） #：设置回应的情感调设定适当的语气，确保大语言模型的回应能够与预期的情感或情绪背景相协调。可能的语气包括正式、幽默、富有同情心等。

# AUDIENCE（受众） #：识别目标受众针对特定受众定制大语言模型的回应，无论是领域内的专家、初学者还是儿童，都能确保内容在特定上下文中适当且容易理解。

# RESPONSE（响应） #：规定输出的格式确定输出格式是为了确保大语言模型按照你的具体需求进行输出，便于执行下游任务。常见的格式包括列表、JSON 格式的数据、专业报告等。对于大部分需要程序化处理大语言模型输出的应用来说，JSON 格式是理想的选择。

例如：

# CONTEXT（上下文） #

我想推广公司的新产品。我的公司名为 Alpha，新产品名为 Beta，是一款新型超快速吹风机。

# OBJECTIVE（目标） #

帮我一篇微信公众号文章，目的是吸引人们点击产品链接进行购买。

# STYLE（风格） #

参照 Dyson 等成功公司的宣传风格，它们在推广类似产品时的文案风格。

# TONE（语调） #

说服性

# AUDIENCE（受众） #

我们公司在微信上的主要受众是老年人。请针对这一群体在选择护发产品时的典型关注点来定制帖子。

# RESPONSE（响应） #

保持微信公众号文章简洁而深具影响力。

使用大语言模型学习Python编程示例：

我们有这样的一个excel文件：

将需求告诉大语言模型：“我有一个excel表格，文件名为：demo.xlsx，标题为：月份、销售量、销售额，表格中的每一行为每月的数据，帮我使用pandas读取文件并用matplotlib库绘制折线图。”

大语言模型会给出代码：

先按照大语言模型的提示，在命令行中安装相应的第三方库：

pip install pandas matplotlib openpyxl

新建一个python文件，将大语言模型的代码复制过来，

然后在命令行中运行python程序（excel文件和python文件在同一目录下）：

python demo.py

推荐学习：https://www.bilibili.com/video/BV1Lg4y1c7fk/