通过提问生成的知识

如果您没有特定的内部或第三方数据可供上传，您可以让 AI 通过一系列问题和对话生成自己的上下文：

1. “您对这个主题的最佳实践了解多少？”
2. “在这个话题上经验不足的人会犯哪些常见错误？”
3. “关于这个话题，还有哪些专家的提示和技巧我们还没有讨论过？”

这种方法通常会生成 1,500-2,500 个单词的上下文，帮助 AI 专注于  viber 手机数据   您的主题领域。

#3：提示你的人工智能

启动后，提示应遵循特定的结构，并逐步指导人工  利用聊天机器人知识库增强客户支持  智能如何思考任务。

您将使用我们构建的知识库来创建 Pinterest 策略： 

1：背诵我的指示，向我解释我们正在做什么。 

2：确定 Pinterest 策略的关键点。 

3：解释一下为什么您为这个 Pinterest 策略选择了这些点。 

4：请完整地告诉我我的 Pinterest 策略。

＃4：评估输出并学习复制结果

有效的人工智能提示工程的最后阶段涉及评估和学习。

评估阶段需要评估AI的输出是否满足您的要求并提供纠正指示，直到达到预期的结果。

经常被忽视的学习阶段同样至关重要。在这个阶段，你指示AI根据你的整个交互过程创建执行相同任务的系统指令。

例如，在制定了 Pinterest 策略后，您可以要求 AI 编写全面的提示说明来复制该流程。这些说明随后可以在各种平台上实施——例如作为 ChatGPT 中的自定义 GPT、Claude 中的项目或 Gemini 中的 Gem。

这种方法记录了整个过程，简化了类似任务的未来迭代。

管理启动和提示库的技巧

为了有效地管理你的提示，Penn 建议使用笔记 比利时商业指南  系统（如 Google Docs、Evernote 或 OneNote）来组织它们，其结构如下：

• 按 AI 模型组织
  • 提示应该针对每个工具

• 按任务类型分类
  • 实际提示
  • 评分标准
  • 知识块
  • 公司信息
  • 客户资料

• 按用例维护
  • 内容生成
  • 总结
  • 数据提取
  • 分析任务

专业提示：将提示维护纳入您的常规 AI 管理任务中，尤其是在 AI 模型更新之后。由于与 1.5 版本存在显著的行为差异，Gemini 2 的发布要求 Penn 重新生成所有提示，这凸显了模型变化如何意外地影响提示的有效性。

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