– это информация, которая была получена или использована ранее в процессе взаимодействия с AI. Это может быть предыдущий ответ, общий фон обсуждения или дополнительные детали, которые помогают модели лучше понять текущую задачу. Контекст позволяет строить запросы не с нуля, а на основе уже существующей информации, что помогает AI предоставлять более точные и последовательные ответы.
Пример без контекста: “Расскажи о последних достижениях в медицине.”
Пример с контекстом: “На основе нашего обсуждения о генной терапии, расскажи о последних достижениях в этой области.”
Во втором примере AI использует предыдущие данные и фокусируется на генной терапии, что делает ответ более релевантным.
2. Использование контекста для развития сложных тем
Когда вы работаете с многоступенчатыми задачами или сложными темами, важно строить диалог с AI, постепенно уточняя и развивая тему. Это помогает модели понять, что вы хотите не просто одноразового ответа, а последовательного и логического продолжения обсуждения.
Пример:
“Расскажи о том, как искусственный интеллект используется в медицине для диагностики.”Первый запрос:
“Искусственный интеллект активно используется для диагностики заболеваний. Он анализирует медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, и помогает врачам выявлять патологические изменения.”Ответ:
“Расскажи подробнее о том, как AI анализирует рентгеновские снимки и какие алгоритмы используются для этого.”Развитие темы (следующий запрос с контекстом):
“Для анализа рентгеновских снимков AI использует алгоритмы глубокого обучения, в частности сверточные нейронные сети (CNN). Эти сети обучены на тысячах изображений, что позволяет им выявлять закономерности и аномалии с высокой точностью.”Ответ:
Контекст помогает AI сосредоточиться на узкой теме (анализ рентгеновских снимков), не отвлекаясь на общие вопросы о диагностике в медицине. Такое пошаговое уточнение позволяет глубже раскрыть сложные темы.
Когда AI использует предыдущий контекст, он “помнит” о чём шла речь и продолжает развивать тему, что делает ответы логичными и связными.Как это помогает:
3. Как правильно задавать уточняющие вопросы
Уточняющие вопросы играют важную роль в сложных сценариях, когда вам нужно получить больше информации или развить конкретную тему. Эти вопросы помогают направить AI на более глубокое исследование определённых аспектов задачи, не теряя основного контекста.
“Расскажи о квантовых вычислениях.”Пример простого запроса:
Ответ на такой запрос, скорее всего, будет общим. Чтобы получить более точный результат, важно задавать уточняющие вопросы.
“Расскажи о квантовых вычислениях.”Пример уточняющего вопроса с контекстом: 1. Первый запрос:
“Квантовые вычисления – это форма вычислений, использующая квантовые биты (кубиты) вместо классических битов. Эти вычисления основаны на принципах квантовой механики,