大语言模型并不是万能的，由于缺乏行业领域的专业知识，大模型在解决实际问题上其实存在一定的局限性。那么，如何让大模型更懂你?作者作为AI开发平台的设计师，总结了两个简单高效的方法，一起来看。
我们都知道，生成式AI的出现掀起一波人工智能的浪潮，在这种时代背景下，了解AI产品背后的开发方法，能帮助我们更好的使用AI产品。
一、什么是生成式AI?
生成式AI可以帮助我们做很多事情，在日常生活中，它可以用于生成报告，提高汇报的效率;在电商领域，智能客服可以自动回答和解决用户的问题;在医疗领域，智能医生可以帮助患者进行疾病诊断，提高了行业人员的工作效率。
二、ChatGPT的本质是大规模语言技术的应用
在生成式AI应用中，我们所熟悉的Open AI 的ChatGPT、百度的文心一言、字节的豆包等，他们的本质是应用了一种大模型的技术。
这种技术是由云厂商中专业的技术人员，通过海量的文本数据处理，消耗昂贵的算力成本所得到的。这样的技术让大模型学习人类的语言模式和知识结构，并生成自然流畅的回答。
大模型类比为大脑
通俗比喻：我们可以将大模型类比为“大脑”，大量的文本数据相当于“外界提供的信息”，昂贵的算法比喻为“聘请的高级教授”，将外界信息转化为知识点，储存在大脑中，最后呈现出来的就是我们使用的智能产品。
三、大语言模型并不是万能的，解决实际问题上存在局限性
然而大语言模型并不是万能的，由于缺乏行业领域的专业知识，导致他们在解决实际问题上存在一定的局限性。
比如以下场景：我想通过 文心一言 了解CXD智能云产品，相关的设计规则，而它的回答，并不能解决我的实际问题。
文心一言只提供适用于通用平台的设计规则，这些规则并不能完全适用于我们的产品。企业应用过程中遇到这种问题，应该怎么办?
四、解决办法：让人工智能应用更懂你，得到你想要的内容
作为AI开发平台的设计师，我总结了两个简单高效的方法分享给大家。
方法1 “教它找”
“教它找”的原理是：通过加入提示词，利用其中关键词语，提示大模型理解我们的意图，在已经有的数据信息中找到我们想要信息再进行回答。
这种方式可以帮助我们低成本、快速的提升大模型的效果。
以开发一个“汽车销售客服”作为场景，Diffy产品作为工具演示。
产品的左侧面板是相关参数的配置，右侧则是用户真实使用场景的测试工具。
没有提示语配置下，我选择ChatGPT 3.5 来回答我的问题，发现它的回答没有实质有效的信息，对购买汽车的用户帮助不大。
如何通过加入提示语提升质量?
步骤1：加入提示词：在左侧面白的输入框加入文本，限制大模型回答，让大模型作为一名专业销售人员，针对汽车性能、外观等维度提供比对信息。
步骤2：测试效果：ChatGPT的回答效果明显提升。
通过这样的方式，打包成新的应用，给到用户使用，让用户在已限定好范围的大模型内进行问答，可以极大提高产品满意度。
基于这个方法，我为大家推荐两类好用的工具：一类是提示语模版平台，在这些平台中可以获得各行各业的高质量提示语，教育类、金融类等等，复制直接使用。