打开网易新闻 查看精彩图片
在人工智能应用日益广泛的今天，如何设计有效的提示语链（Prompt Chaining）已成为提升AI输出质量的关键技能。接上一节课，我们继续通过实际案例，为大家详细阐述让AI生成高质量的复杂内容：
六、知识转移技术（KTT）：跨域智慧应用
理论基础
知识转移技术（KTT）基于认知科学中的迁移学习理论和组织学习理论。迁移学习是指将一个领域中学到的知识或技能应用到另一个相关领域的过程。组织学习理论则强调通过知识共享和创新来提升组织整体能力。
实施步骤
- 定义问题：明确目标领域需要解决的问题或创新点。
- 寻找源域：搜索可能包含相关知识或方法的其他领域。
- 知识提取：从源域提取关键的知识、技能或方法。
- 相似性分析：分析源域和目标域之间的结构相似性。
- 转移策略设计：制定知识从源域到目标域的转移策略。
- 构建转移提示：创建引导AI进行知识转移的提示语。
应用示例
假设我们要改善在线教育平台的学生参与度，可以尝试从游戏设计领域转移知识。
- 问题定义：提高在线教育平台的学生参与度和学习动力。
- 源域：游戏设计。关键知识包括游戏化机制、玩家心理学、关卡设计、即时反馈系统。
- 知识提取与抽象
进度可视化：通过进度条、成就徽章等方式展示学习进度。
成就系统：设置学习任务和奖励，激励学生完成。
社交互动：增加学习社区功能，让学生可以互相交流。
个性化挑战：根据学生的学习进度和能力，提供个性化的学习任务。
及时反馈：在学生完成任务后，立即给予反馈和鼓励。
4、相似性分析：
游戏玩家 ↔ 学生：两者都需要持续的激励和反馈。
游戏关卡 ↔ 课程单元：两者都可以划分为多个阶段，逐步提升难度。
游戏技能提升 ↔ 知识获取：两者都需要通过不断练习和学习来提升。
游戏社交系统 ↔ 学习社区：两者都可以通过社交互动增强参与感。
5、转移策略设计：将游戏化机制融入在线教育平台，通过成就系统、进度可视化、即时反馈等方式提升学生参与度。
6、构建转移提示：
提示：
“请参考游戏设计中的游戏化机制、玩家心理学、关卡设计和即时反馈系统，为在线教育平台设计一套提升学生参与度和学习动力的方案。方案应包括进度可视化、成就系统、社交互动、个性化挑战和即时反馈等元素。”
七、随机组合机制（RCM）：打破常规思维
理论基础
随机组合机制（RCM）建立在创造性思维中的“强制联系”和“创意综合”理论基础上。通过将不相关的元素随机组合，可以激发新的创意和解决方案。
实施步骤
- 定义创意领域：明确需要创新的具体领域或问题。
- 构建多元素库：收集与创意领域相关和不相关的多样化元素。
- 设计随机抽取机制：创建一个可以随机选择元素的系统。
- 制定组合规则：设定如何将随机元素组合在一起的规则。
- 生成组合提示：创建引导AI进行随机组合的提示语。
应用示例
假设我们要为一家咖啡连锁店设计一个创新的营销活动，可以使用RCM来激发创意。
热门跟贴