商业与软件

在使用人工智能系统时，我们的输入方式起着决定性的作用。与传统的搜索查询或与人类对话相比，为了达到最佳效果，我们应该考虑到某些方面。

停顿词：必要还是阻碍？

大多数搜索引擎都会忽略所谓的停顿词，如 "the"、"the"、"that "或 "is"，因为它们通常与理解上下文无关。不过，在与人工智能交流时，它们在某些情况下可以帮助创建更自然、更清晰的结构。不过，在精确的技术性询问中应避免使用多余的词语。例如："您能告诉我柏林当前的天气情况吗？"改为 "柏林当前的天气情况"就足够了。

对人工智能说谢谢？

这看似奇怪，但许多用户倾向于感谢人工智能系统。虽然礼貌在人类对话中至关重要，但对人工智能来说却不起任何作用。说 "谢谢 "不是问题，但也无助于提高答复的质量。如果你想更快地找到解决方案，只需省略此类短语即可。

有针对性地使用专业术语

使用专业术语和准确的语言可以极大地帮助人工智能提供正确的结果。特别是在编程等技术语境中，是否使用 "SSL 证书"、"MariaDB ColumnStore "或 "Docker 容器 "等特定术语会有很大不同。输入越精确、越有针对性，结果就越好。

说脏话：发泄不满，还是有问题？

脏话或情绪化的语言可以减轻人类的挫败感，但对人工智能毫无帮助。事实上，这种表达方式可能会混淆结果，因为人工智能依赖于清晰的逻辑。因此，即使有时很想这样做，也不要说脏话。如果你保持冷静和条理清晰，人工智能会更好地理解你的问题。

正确选择输出格式：Markdown、JSON 还是 HTML？

与人工智能合作的另一个重要问题是输出格式。根据预期用途，您可以指定人工智能应如何构建其响应。如果您想要结构清晰但简单的答案，Markdown可能是最佳选择。JSON则是机器可读数据的理想格式。如果要在网站上显示输出结果，HTML是一种很好的格式。通过具体请求这些格式，您将更高效地获得所需的结果，并以您可以进一步处理的格式呈现。

建立和扩展问题

从人工智能中获得准确答案的最有效方法之一是逐步建立和扩展问题。通常情况下，单一、广泛的查询会导致答案不准确或过载。相反，将复杂的问题分解成更小、更简单的子问题，然后逐步增加细节，这样做才有意义。这样做有几个好处：人工智能可以有针对性地回答每个子问题，而您也有机会在回答过程中深入探讨主题。

例如，"解释 Docker 的概念以及如何使用它为网络应用程序构建容器化解决方案"这样的问题可能过于宽泛。最好从"什么是 Docker？"这样的初始问题开始，然后继续问"Docker 如何用于网络应用？这种方法可以引导人工智能，让答案变得更加详细和具体。

通过边提问边构建问题，您不仅可以确保获得正确的信息，还能更好地消除歧义并进一步明确答案。

何时开启新的人工智能会话才有意义

有时，决定是继续使用现有的人工智能会话还是开启一个新的会话会很棘手。这两种方法各有利弊，具体取决于查询的背景和复杂程度。如果您正在处理一个人工智能已经掌握相关上下文的持续性主题，那么继续使用同一会话可能会更有效。人工智能已经对迄今为止的对话过程有所了解，可以据此提供更精确的答案。

不过，启动一个新会话也很有用，尤其是当你想处理一个全新的话题，或者意识到人工智能根据之前的询问正在向错误的方向倾斜时。新会话提供了一个 "清晰的开始"，人工智能可以在没有任何先前数据的情况下工作。如果你意识到之前的答案没有提供想要的结果，这可能会很有帮助。

新会话的另一个例子是，当你处理不同类型的查询时，比如当你从技术问题转向一般信息时。干净利落地分离会话可以提高答案的质量，因为人工智能不会试图将不相关的上下文联系起来。

因此，决定取决于主题的复杂性和迄今为止答案的准确性。如果您发现旧的上下文干扰了新的答案，建议您重新开始一个会话。

总结

与人工智能的成功互动往往需要的不仅仅是一个简单的问题。这需要清晰、准确和有目的的交流。无论是使用特定的专业术语、省略停顿词和情绪化表达，还是选择正确的输出格式，这些技巧都将为您节省时间，并准确地为您提供所需的答案。

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