怎樣提升大語言模型（LLM）回答準確率

激勵與規范類

• 給予獎勵暗示：在提示詞中暗示模型如果回答出色會得到“獎勵”，雖然模型本身不會真正理解獎勵，但這種積極的引導可能會促使其生成更優質內容。例如，“如果你能給出一個邏輯清晰、內容全面且具有創新性的解決方案，就相當于幫助我解決了一個大難題，后續我會有更多有價值的問題和你探討”。
• 設定質量標準：明確告知模型你對回答質量的期望，如準確性、深度、創新性等方面的標準。比如，“請給出一個準確性高、具有深度分析且創新性強的市場營銷策略，以提升某小眾品牌化妝品的知名度”。

知識關聯類

• 引入相關領域知識：在提問時引入與問題相關的其他領域知識，幫助模型建立更廣泛的知識聯系。例如，在詢問關于某種新藥物研發進展時，可以提及相關的生物學理論或前期研究成果，“基于目前的基因編輯技