这个灵活的组件允许您提供特定情境信息，帮助 AI 理解您当前的需求。您可以将其视为一个特定情境的万能模块。
例如，在分析客户支持电话时，
您的动态上下文可能 包括：
- 审查会议讨论的要点
- 您的团队发现的具体挑战
- 通话期间收到的任何客户反馈
- 与讨论相关的当前业务目标
随着您在提示库中记录并保存成功的动态上下文块，您 亚洲数据 将开发出一组可以适应类似情况的变量。
构建块 5：角色定义
你赋予AI工具的角色会显著影响其输出。许多与角色相关的提示之所以失败，是因为它们没有明确定义AI在处理你的请求时所扮演的角色。
“这不仅仅是说说‘成为专家’，”孟塞尔提醒道。“你需要明确人工智 这是最佳 seo 实践的清单 能应该成为什么样的专家，以及采取什么样的视角。即使是同一主题，化学工程师和营销策略师的写作风格也会大相径庭。”
明确你的团队需要哪些角色，以及你希望 AI 在每个角色范围内如何 不丹商业指南 运作。例如：
- 你是一名数据分析师
- 你是一名客户服务分析师
- 你是世界级的文案撰稿人
将每个角色保X存到您的提示库中。
关于即时冲突
如果您向AI提供过多关于您指定其扮演的角色的细节，则在第5和第6部分之间可能会出现提示冲突，这意味着该角色可能会取代任何风格提示。例如，如果您告诉AI扮演一名化学工程师，并用友好的语气写作，AI会很吃力，输出结果可能听起来非常冷冰冰的，而不是温暖友好的。如果您难以获得所需的输出，请减少角色指令。
构建模块 6：风格和语音校准
在这里，你和你的团队将发现可扩展提示的真正威力。无需每个人都输入各自版本的模糊指令，例如“让它更专业”，你可以开发特定的参数来控制AI输出中从语气到句子长度的所有内容。
Munsell 制定了一条排除规则，为 AI 提供一份公司不希望在其内容中看到的单词和短语列表，例如“delve”和“skyrocket”，或者“希望您收到这封邮件一切顺利”之类的短语。通过这条规则，AI 学会了避免这些陈词滥调，并创作出更多原创内容。
虽然他说识别和实施变量来控制这些方面是一门艺术而不是科学，但他已经开发出一种令人惊讶的简单但系统的方法。
“我直接问人工智能就行了，”孟塞尔解释道。“如果我注意到一些我想控制的东西，比如重复的句子结构、句子长度或技术复杂性，我就会问……