AI这趟快车，一上了你就再也不想下来了。现在大家都爱用它写材料、搞写作，不过它总爱瞎编乱造，也就是大模型有“幻觉”的问题。这个毛病好像根治不了，因为大模型说到底就是套数学模型，它只懂算后面字符的概率，既不记答案也不知对错，就是个死算器。虽然这样的幻觉无法避免，但我们可以想办法把幻觉率降下来。 办法之一就是给AI喂资料。提问时你给它传些附件，它先检索这些资料再组织语言回复。这也就是大家常说的RAG技术。它最大的好处是解决了大模型因为不知道而产生的幻觉。不过因为它是靠生成回答的，哪怕给资料了也不能完全杜绝幻觉。 另一个办法就是写好提示词。提示词得写得详细清楚才行。很多时候我们自己问题没想透、提问太简略，就会让输出模棱两可。我看过个数据：玩得好的人每个提示词字数都在70到80字之间。 大家平时琢磨文章怎么写其实都错了，真正该下功夫的是怎么写提示词。这事儿看着不难其实挺难——不光得琢磨字句、文字表达能力强，脑子还得转得快才行。 哪怕你把提示词和资料都整好了，也不能保证结果百分百准确——毕竟前面那个结论还在。不过王珏老师倒摸索出了一种提示词写法，“似乎”能大大提升准确性。我试过两次都挺管用的。几万字的资料只要正确利用提示词生成两千字的文档，让人工核对每个事实、数据和观点都对得上号。