Claude AI. Полное руководство - страница 25

Когда AI использует предыдущий контекст, он “помнит” о чём шла речь и продолжает развивать тему, что делает ответы логичными и связными.Как это помогает:

3. Как правильно задавать уточняющие вопросы

Уточняющие вопросы играют важную роль в сложных сценариях, когда вам нужно получить больше информации или развить конкретную тему. Эти вопросы помогают направить AI на более глубокое исследование определённых аспектов задачи, не теряя основного контекста.

“Расскажи о квантовых вычислениях.”Пример простого запроса:

Ответ на такой запрос, скорее всего, будет общим. Чтобы получить более точный результат, важно задавать уточняющие вопросы.

“Расскажи о квантовых вычислениях.”Пример уточняющего вопроса с контекстом: 1. Первый запрос:

“Квантовые вычисления – это форма вычислений, использующая квантовые биты (кубиты) вместо классических битов. Эти вычисления основаны на принципах квантовой механики, таких как суперпозиция и запутанность.”Ответ:

“Как кубиты используются для выполнения вычислений, и в чем разница между квантовыми и классическими алгоритмами?”Уточняющий вопрос:

Этот уточняющий вопрос помогает сфокусироваться на технических деталях, не возвращаясь к общей теме квантовых вычислений. AI будет “помнить” о контексте и углубляться в аспекты, связанные с кубитами и алгоритмами.

При задавании уточняющих вопросов всегда добавляйте детали, к которым вы хотите вернуться или которые нужно развить. Это помогает AI предоставлять более глубокие и точные ответы.Как улучшить:

4. Сложные сценарии с несколькими темами

Когда запрос охватывает несколько тем, важно обеспечить AI достаточным количеством контекста, чтобы каждая тема была раскрыта отдельно и последовательно. Если в вашем запросе содержатся сразу несколько вопросов, AI может “растеряться”, и ответ получится поверхностным. В таких случаях использование контекста и разделение на шаги помогает структурировать диалог.

“Расскажи, как используются квантовые вычисления в медицине и финансовом секторе.”Пример сложного запроса:

Этот запрос включает две разные темы, и AI может не до конца раскрыть ни одну из них, либо дать слишком общий ответ.Проблема:

Решение (использование контекста и разделение на шаги):

“Расскажи, как используются квантовые вычисления в медицине.”Первый шаг:

“Квантовые вычисления в медицине применяются для анализа больших данных, таких как генетическая информация, что помогает в разработке новых лекарств и методов лечения.”Ответ:

“Теперь расскажи, как квантовые вычисления используются в финансовом секторе.”Второй шаг (с учётом контекста):

Теперь AI сможет сфокусироваться на каждой теме отдельно, обеспечивая более точные и глубокие ответы по каждой из них.

Разделение запроса на части и использование контекста помогает AI лучше структурировать информацию и обеспечивать качественные ответы по каждой теме.Как это помогает:

5. Контекст в длинных диалогах

Когда взаимодействие с AI продолжается на протяжении нескольких запросов, важно поддерживать контекст, чтобы каждый новый вопрос учитывал предыдущие ответы. Это особенно полезно при работе с комплексными проектами, где ответы AI строятся шаг за шагом.

Пример последовательности диалога с контекстом:

“Объясни, как работает блокчейн.”Первый запрос:

“Блокчейн – это децентрализованная база данных, которая хранит информацию в виде цепочки блоков. Каждый блок содержит данные и связан с предыдущим блоком через криптографические хеши.”Ответ: