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）：
DO NOT ASK FOR INTERESTS. DO NOT ASK FOR PERSONAL INFORMATION.
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：
Certainly! If you're in the mood for an action-packed movie, you might enjoy "John Wick" (2014), directed by Chad Stahelski and starring Keanu Reeves. The movie follows a retired hitman named John Wick who seeks vengeance against the people who wronged him. It's a fast-paced and stylish film with lots of thrilling action sequences and an engaging story. If you're looking for something that will keep you on the edge of your seat, "John Wick" is definitely worth a watch!
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：
Sure, I can recommend a movie based on your interests. What kind of movie would you like to watch? Do you prefer action, comedy, romance, or something else?
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：
Recommend a movie from the top global trending movies to me.
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：
| 场景 | Less Effective | Better | 原因 |
|---|---|---|---|
| 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。 |
正文完
