在與 ChatGPT 或其他自然語言模型互動的過程中，提問的技巧是影響回應品質的核心關鍵。所謂「精準提問」，不僅包含了問題本身的清晰度，更包括了整個對話的背景、上下文以及最終想達成的目標。接下來，我們將探討如何透過細緻化的問題鋪陳與背景建構，獲取更符合需求的回應。
1. 問題的清晰度
針對任務需求，首先要思考問題是否足夠明確。問題若過於寬泛或缺乏重點，很可能導致 ChatGPT 給出過於籠統甚至無關的答案；反之，如果問題限制太多，則可能遺漏了更廣泛、潛在有價值的資訊。
- 先確立問題的核心目標：想獲得什麼類型的答案？
- 避免使用模糊字詞，如「很多」、「有些」等。
- 務必明確地描述需要的格式或屬性，例如「請以列表形式回答」或「請提供實際範例」。
2. 上下文建構的重要性
為了讓 ChatGPT 了解問題的環境與背景，最好能在提出問題前給出相關的上下文。例如，若要進行長篇討論，可先總結前一次對話重點，或先行提供與主題相關的資訊與脈絡，並在此基礎之上提出更深層或更複雜的問題。
- 背景脈絡： 若你要 ChatGPT 寫一篇關於某一領域的文章，你可以在問題中附上該領域的關鍵字、已知事實或相關連結，讓模型掌握更多可用資訊。
- 漸進提問： 先從大方向開始，逐步延伸至細節。這有助於 ChatGPT 根據前面對話所累積的資訊提供精準的回答。
3. 善用提問策略
ChatGPT 能處理各種提示指令與設定。如果想要更具體或更進階的回答，提問者可考慮以下策略：
- 使用「角色扮演」的方式： 請 ChatGPT 扮演某位領域專家，並以該專家的角度來回答問題。這種設定往往能讓回答更具體更專業。
- 設定回答長度或回答形式： 例如「請用300字左右解釋」，或「以清單形式列出要點」。這能幫助 ChatGPT 更精準地組織答案。
- 多重提問： 將複雜問題分拆成多個步驟，每個步驟個別詢問。最後再整合多個回應，獲得全貌。
4. 提高回饋與修正循環
即使問題本身已經很清晰，對 ChatGPT 的回答進行持續的回饋與修正，也能幫助精確化對話內容。透過「對答案提出質疑」或「要求補充某些方面」，可使 ChatGPT 產生更符合預期的回應。
- 給予回饋：若答案不夠完整，指出不足之處並進行補充提問。
- 提供條件修正：若 ChatGPT 對某些條件理解錯誤，可釐清具體條件讓回答重新調整。
5. 結論：掌握提問，掌握答案
總結而言，提問的技巧與背景資訊的提供，直接影響 ChatGPT 的回答品質。學習以更精準、更有結構的方式提出問題，能在各種應用場景中極大幅度地提升 ChatGPT 的效能。持續地調整問題的細緻度、上下文及互動策略，將能更有效且更高效地利用人工智慧模型來解決問題與產生創意。