提示工程101第十四课：处理歧义与提升清晰度

提示词中的歧义可能导致 AI 响应不一致或无关紧要，而提示不够清晰则可能造成理解偏差和错误输出。本教程聚焦于提示词工程中的两个关键方面：识别和解决提示中的歧义，以及编写更清晰提示词的技巧。这些技能对于与 AI 模型进行高效沟通，以及获取更准确、更相关的回应至关重要。

本教程将使用 Qwen3 模型与 LangChain 库，演示如何处理提示歧义并提升提示清晰度的各种技巧。教程内容包括：

• 如何识别含糊不清的提示词

• 分析含糊提示及其可能的多种解释

• 实施解决歧义的策略，例如：提供上下文、明确参数等

• 探索编写清晰提示的技巧，例如：使用具体语言、结构化格式等

• 实践练习，在真实场景中应用所学知识

在完成本教程后，你将掌握如何识别并解决提示词中的歧义，以及编写更清晰提示词的技巧。这些技能将帮助你更高效地与 AI 模型交流，提升模型响应的准确性和相关性，在多个应用场景中都能获得更佳效果。

让我们从检查一些含糊不清的提示词开始，并分析它们可能的不同理解方式。

现在，我们现在来探讨在提示词中消除歧义的策略。

让我们来探索一些编写更清晰提示词的技巧，以提升 AI 的回答质量。