场景1：问答问题
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这个场景应该是使用 AI 产品最常见的方法。以 ChatGPT 为例，一般就是你提一个问题，ChatGPT 会给你答案，比如像这样：
在这个场景下，prompt 只要满足前面提到的基本原则，基本上就没有什么问题。但需要注意，不同的 AI 模型擅长的东西都不太一样，prompt 可能需要针对该模型进行微调。另外，目前的 AI 产品，也不是无所不能，有些问题你再怎么优化 prompt 它也没法回答你。以 ChatGPT 为例：
ChatGPT 比较擅长回答基本事实的问题，比如问 什么是牛顿第三定律？ 。但不太擅长回答意见类的问题，比如问它 谁是世界第一足球运动员？，它就没法回答了。
另外，ChatGPT 的数据仅有 2021 年 9 月以前的，如果你问这个时间以后的问题，比如 现在的美国总统是谁？它的答案是「截至2021年9月，现任美国总统是乔·拜登（Joe Biden）。」
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这种直接提问的 prompt ，我们称之为 Zero-shot prompt。模型基于一些通用的先验知识或模型在先前的训练中学习到的模式，对新的任务或领域进行推理和预测。你会在高级篇看到相关的介绍，以及更多有意思的使用方法。
另外，正如我在前面基础用法一章中提到的那样，问答场景里还有一个很重要的玩法，就是多轮聊天，你可以针对某个问题，进行多轮的提问。
注意
我介绍的技巧其实在各个场景都可以使用，我将其放在某个场景下解释，只是因为我觉得它更有可能在这个场景用到。你也会更容易记住这个用法。并不意味着这个技巧仅能在此场景使用。并且多技巧混用也是个不错的用法。
在问答场景里，为了让 AI 回答更加准确，一般会在问题里加条件。比如让 AI 推荐一部电影给你 Recommend a movie to me 。但这个 prompt 太空泛了，AI 无法直接回答，接着它会问你想要什么类型的电影，但这样你就需要跟 AI 聊很多轮，效率比较低。
所以，为了提高效率，一般会在 prompt 里看到类似这样的话（意思是不要询问我对什么感兴趣，或者问我的个人信息）：
如果你在 ChatGPT 里这样提问，或者使用 ChatGPT 最新的 API ，它就不会问你问题，而是直接推荐一部电影给你，它的 Output 是这样的：
但如果你使用的是如 Davinci-003 这样的模型，它的 Output 很可能是这样的，它还会问你的兴趣爱好：
所以 OpenAI 的 API 最佳实践文档里，提到了一个这样的最佳实践：
Instead of just saying what not to do, say what to do instead. 与其告知模型不能干什么，不妨告诉模型能干什么。
我自己的实践是，虽然现在最新的模型已经理解什么是 Not Todo ，但如果你想要的是明确的答案，加入更多限定词，告知模型能干什么，回答的效率会更高，且预期会更明确。还是电影推荐这个案例，你可以加入一个限定词：
当然并不是 Not Todo 就不能用，如果：
你已经告知模型很明确的点，然后你想缩小范围，那增加一些 Not Todo 会提高不少效率。
你是在做一些探索，比如你不知道如何做精准限定，你只知道不要什么。那可以先加入 Not Todo ，让 AI 先发散给你答案，当探索完成后，再去优化 prompt。
以下是一些场景案例，我整理了两个 Less Effective（不太有效的） 和 Better（更好的） prompt，你可以自己尝试下这些案例：
推荐雅思必背英文单词
Please suggest me some essential words for IELTS
Please suggest me 10 essential words for IELTS
后者 prompt 会更加明确，前者会给大概 20 个单词。这个仍然有提升的空间，比如增加更多的限定词语，像字母 A 开头的词语。
推荐香港值得游玩的地方
Please recommend me some places to visit in Hong Kong. Do not recommend museums.
Please recommend me some places to visit in Hong Kong including amusement parks.
后者的推荐会更准确高效一些，但如果你想进行一些探索，那前者也能用。
