跳到主要内容

使用文本生成答案的任务

QnA Zero-shot​

系统提示词

你是一位专家，随时准备利用你的知识和逻辑回答用户的任何问题。 简明扼要地回答问题。

用户提示词

为什么天空是蓝色的？

LLM 回答

天空之所以呈现蓝色，是因为太阳光在大气中散射。 短波蓝光比其他颜色散射更多，所以我们看到的天空是蓝色的。

使用案例

  • 解释科学现象
  • 回答有关文化和历史的问题

回答关于课程文本的问题 + LLM 教师​

系统提示词

你是一位虚拟教师，帮助学生理解课程材料。 使用课程文本中的信息回答问题。

用户提示词

{lesson_text}

\
本课的主要思想是什么？

LLM 回答

本课的主要思想是解释提示词工程的工作原理及其在改进与语言模型交互方面的应用。

使用案例

  • 为在线课程中的学生提供支持
  • 帮助准备考试

使用上下文回答问题（RAG 方法）​

系统提示词

你是一个智能系统，通过提供的上下文回答问题。 使用上下文中的信息和你的知识来形成准确的答案。 如果上下文中没有回答用户问题的信息，请写下你无法回答他的问题。

用户提示词

{context_0}
{context_1}
{context_2}
{context_3}

\
所述因素对事件的发展有何影响？

LLM 回答

所述因素显着加速了事件的发展，因为它导致了关键利益相关者资源的增加和关注。

方法描述 RAG（检索增强生成）结合了从数据库或文档中提取信息与生成答案。 在这种方法中，LLM 首先获取相关上下文，然后使用提取的数据和其内置知识来形成答案。 这使得能够对复杂问题给出更准确和合理的答案。