疑问：交互过程中保存了多少上下文？现实情况：每次都需要重新开始；长线程可以保留一些上下文，但如果回溯，往往会忘记。
专业提示：“你还记得我们之前的聊天 ws 数据库 吗？”——这个提示提示聊天机器人扫描并总结过去的互动，确保它仍然在正轨上。
客户专属聊天
- 策略：使用以每个客户端命名的单独聊天（例如，ava-client1，ava-client2）。
- 优点：上下文仍然是特定于客户端的；无需不断地重新培训。
警告：虽然它有助于记住客户特定的详细信息，但它并不能完全消除刷新上下文的需要。
报告中的聊天机器人
- 好奇心：聊天机器人可以协助报告任务吗？
- 潜力：尚未开发但前景广阔；戴夫目前没有使用它进行报告，但他看到了未来的应用。
未来：可用于解释数据并将其翻译成人类可以理解的术语。
数据分析的高级功能
- 工具：用于高级数据审查的代码分析器。
- 流程：在设置下启用代码分析器，然后转到 GPT-4 并单击高级数据分析复选标记。
- 挑战：多步骤流程可能非常复杂；上 我该怎么做才能确定何时安排重新铺设台球桌的毡子？ 下文保存有限。为了进行有效分析，必须一次循环处理一个变量。
体验：Collin 使用它来分析客户数据，从多个数据源丰富数据，并发现它对于多步骤任务来说很高效但具有挑战性。
最大化聊天机器人实用性的专家建议
- 建议：使用提示让聊天机器人寻找趋势、解释数据并推断含义。
- 超级提示：可以制作超级提示来编写其他提示，并使用它们来创建用于不同任务的 AI 助手。
推出超级提示
这不仅仅是一个问题或一个命令；它是一个多层次的指令，可以准确地告诉聊天机器人你的需求。你可以把它想象成提示中的提示，旨在引导你的AI助手给出最准确、最有用的回应。
提示要具体，就像给厨师提供详细的菜 电报号码 谱一样。结果必然会更合你的口味。
你提供的信息越具体，聊天机器人就能更好地为你服务。例如，与其询问法律建议，不如询问“华盛顿特区管辖范围内的家庭法咨询”。细节决定成败，这也是有效人工智能互动的关键所在。