虽然生成式人工智能模型在基于语言的任务上表现出色，但它们在数学和统计分析方面存在显著的局限性。“别让它们做数学题，
”佩恩提醒道。
虽然有些工具可以编写代码来执行计算，但它们不应该直接用于布林带或标准差分析等任务。了解这些限制有助于您正确使用这些工具，并知道何时采用其他解决方案。
如何使用 RAPPEL 框架进行有效的 AI 启动和提示
当信息以清晰的结构组织时，AI 模型的性能会更好，这类 whatsapp 号码数据 似于人类更喜欢阅读格式化的文本而不是非结构化的内容。Penn 建议在使用 AI 语言模型时使用结构化格式，并特别强调 Markdown 是一种有效的标记语言。然而，结构也可以简单 为什么在数字营销活动中立即召回潜在客户如此重要 到使用编号列表来分解角色和操作等元素。
Trust Insights 使用RAPPEL 框架来构建其 AI 交互：
- 角色
- 行动
- 主要的
- 迅速的
- 评价
- 学习
1. 建立角色和行动概述
在初始角色步骤中，您使用一到两句话告诉 AI 您希望它是谁或是什么。
接下来，你需要用一段文字或一个简短的列表，包含四到五项内容，从总体上概述你希望AI执行的任务。虽然具体细节会在提示部分稍后给出，但这条初始行动陈述可以激活模型知识库中的相关关联，使其本质上思考：“当我获得启动数据后，我将使用这个执行概述来开始寻找与我被要求采取的一般行动相符的关联。”
这些行动范围广泛，从提出引导性问题到分析数据集，
或任何其他可以想到的任务。例如：
1：角色：您是一位像 Alisa Meredith 一样屡获殊荣的社交媒体 比利时商业指南 营销人员，对 Pinterest 了如指掌。2
：行动：今天，我们将制定 Pinterest 策略。
现在，您可以继续为 AI 提供必要的上下文，以便它有效地执行您的提示。