AI 联网搜索 Prompt 技巧:提升信息检索效率与准确性

掌握 AI 联网搜索 Prompt 技巧,提升信息检索效率!本文介绍了 site 语法、通配符、时间限定、布尔逻辑等实用技巧,助你更高效地利用 AI 工具。

原文标题:AI联网搜索时的prompt小技巧

原文作者:阿里云开发者

冷月清谈:

本文介绍了在使用具备联网搜索能力的 AI 工具时,如何通过一些 Prompt 技巧来提高信息检索的效率和准确性。文章详细讲解了 site 语法、通配符、限定时间范围和布尔逻辑在 AI 搜索中的应用,这些技巧同样适用于传统的搜索引擎。此外,文章还介绍了苏格拉底式提问法和沃伦·贝格尔提问技巧,以及 Prompt 构建的基本技巧和高级技巧,如明确问题表述、限定问题范围、指导 AI 进行逻辑推理与分析等。最后,文章还介绍了 CRISPE 框架,以帮助用户构建更高效、更精准的 Prompt。

掌握这些技巧,可以帮助我们更好地利用 AI 工具获取所需信息,提高工作效率,并更深入地理解问题。

怜星夜思:

1、除了文章中提到的技巧,你在使用 AI 联网搜索时还有哪些独门秘籍?分享一下你的经验,让大家少走弯路!
2、文章提到了 CRISPE 框架,你觉得在实际应用中,哪个要素最重要?为什么?
3、AI 联网搜索会取代传统的搜索引擎吗?你认为未来搜索方式会如何发展?

原文内容

阿里妹导读


本文详细介绍了如何利用AI工具,特别是那些具有深度联网搜索能力的大模型,来提高信息检索的效率和准确性。

前言

随着今年DeepSeek的爆火,结合去年至今KIMI、通义千问、豆包大模型的快速发展,在日常工作中,很多同学都养成了“遇事不决,AI来答”的良好习惯。使用AI工具进行问答,往往能帮助我们快速提效,补全知识信息短板。同时,我们对于"深度联网搜索"模式的依赖程度也在日益上升,甚至有时候能让我们忘记了搜索引擎的存在。比如通义与DPSK的网页版:



    

在使用这些功能时,AI往往会通过一个思考体,将用户问题进行改写或转换,然后分别进行搜索引擎的召回,最终再将收集到的Docs进行总结和输出。有一些互联网搜索如Google Search的常见技巧,对于AI也是可以理解的,在使用prompt进行问答时结合使用,可以让AI的回答更加遵循我们的想法。

一. 指定网站的检索:site语法

site语法可以帮助我们在检索时,让大模型优先根据我们指定的网站来进行检索,比如我想要查找华为的最新产品,并且是来自于华为官网的信息,那么我可以直接指定:site:huawei.com/cn。这里以通义为例:





或者我想问今年最新的房贷政策,要求大模型的总结来源一定是某政府网站,我可以用.gov.cn来结尾,这里我以kimi为例:







二. 通配符的使用

当检索时,我们只掌握了部分信息,或者我们想控制我们检索出来的内容包含某些东西,我们可以使用以下通配符,这些同样适用于百度/谷歌的直接搜索:

通配符 是否还生效 用法
+ 生效 关键词之间加上加号表示 搜索时两者缺一不可
-

已经不生效,包括在谷歌搜索尝试:

在关键词的前面使用减号,也就意味着在查询结果中不能出现该关键词。
生效 匹配符,匹配的字符数要受到限制
* 生效 匹配符,匹配的字符数不受到限制。适合我知道部分信息,但不清楚具体信息时的检索

示例如下


通配符:“+”

  • 例子:今年夏天我想规划一条旅游路线,西双版纳+大象

  • 返回示例


通配符:“ ?”

  • 例子:我想知道国内这个城市,张家? 的介绍

  • 返回示例


通配符:“*”

  • 例子:我想买车,有朋友向我推荐 *ultra 这款车型,请帮我评价一下

  • 返回示例



三. 限定时间范围

可以通过datarange: 或直接 .. 进行检索资料的时间限定,筛选特定时间段的文档。比如:我想要检索2023年到2025年间的浙江房价:





四. 布尔逻辑的使用


AND - 

  • 例子:我想去广东,请告诉我 广州著名 AND 火锅类的美食


OR - 

  • 例子:请介绍小米su7 OR 小米su7 ultra


NOT - 

  • 例子:请介绍su7,NOT 小米 su7 ultra

Prompt技巧

以下内容摘自苏江老师的《学会提问 -- AI大模型时代与ChatGPT对话的关键技能》。


来一点哲学思考

  • 苏格拉底式提问法:通过一系列精心设计的问题,引导对方自己发现问题的答案。这种方法强调了思考、探索和发现的过程,而非简单接受他人的观点。(批判性思维)



  • 具体过程:提出一个开放性问题 -> 使用反问技巧,提出与问题相反的观点 -> 持续追问:深入了解问题的各个层面。

  • 例子:想要询问ChatGPT对初创公司的理解,首先提出一个开放性问题:初创公司如何在竞争激烈的市场中脱颖而出?

  • 沃伦·贝格尔提问技巧:《如何提出一个好问题》作者沃伦·贝格尔讲述了如何通过高质量的问题挖掘更深层次的知识。

  • 具体过程:

  • 提出明确的问题
  • 追求深度
  • 合理安排提问的顺序
  • 从不同角度进行提问
  • 质疑假设
  • 探求证据
  • 分析问题的关联性


Prompt类型






prompt构建技巧

  • 基本技巧:

  • 明确问题的表述:避免使用模糊或不完整的句子,确保问题表述清晰明确。

比如:

  • 天气如何?-- 🙅

  • 今天杭州天气如何?-- 🙆

  • 限定问题的范围:增加背景信息和条件,细化问题。

比如:

  • 市场上最好的笔记本电脑是哪款?-- 🙅
  • 截止到2025年1月,中国市场上,综合考虑性能和用户等评价,用于办公最好的笔记本电脑是哪款?-- 🙆

  • 指导AI进行逻辑推理与分析:可以在问题中添加要求AI分析、比较或解释的元素。

比如:

  • 请介绍一下太阳能发电系统的原理?-- 🙅
  • 请介绍一下太阳能发电系统的原理,并比较光伏发电和光热发电的优缺点?-- 🙆

  • 高级技巧:

  • 调整语气和风格,可以通过阐述明确目的进行语言风格的调整。
  • 设计精准的指令:需要明确具体的任务目标、具体清晰的词汇、简洁明了的表达。
  • 考虑上下文与背景信息:给定充足的上下文信息,帮助AI能够更加设身处地地为我们思考。






高效prompt框架

  • Instruction(指令)明确告诉AI你期望执行的任务,比如“请解释加速度是什么”,应简洁明了。

  • Context(背景)选填,提供上下文信息,帮助AI更好地理解问题,比如“在古代中国的文化背景下,请微我编写一首古风诗”。

  • Input Data(输入数据)选填,提供具体数据让AI进行处理,比如“下面是一组股票价格数据,请帮我计算出它们的均价”。

  • Output Indicator(指示器)指示AI输出结果的类型或格式,比如“请用一段通俗易懂的文字解释量子计算的原理”。

以上是基础的prompt框架,在处理更复杂的问题时,还需要掌握另一种更加高级的prompt框架 -- CRISPE框架。

  • CR(capacity and role,能力与角色)需要明确告诉AI它在对话中扮演的角色以及应该具备的能力。“你是...”

  • I(Insight,洞察力)涉及背景信息和上下文,让AI了解用户的具体需求和相关的背景知识。“最近...”

  • S(statement,指令)告诉AI我们希望它做什么。“请你为我...”

  • P(personality,个性)希望AI回答时呈现的风格或方式。“用...风格”

  • E(experiment,尝试)可以要求AI为我们提供大于一种解决方案或答案,以便用户有更多的选择和参考。“提供...份...”

举个例子:





参考资料:

[1]https://docs.feishu.cn/v/wiki/EWl7wxKSQiLtndk2rLNceIr1nQg/aa

[2]苏江:《学会提问 -- AI大模型时代与ChatGPT对话的关键技能》

[3]Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Ichter, B., Xia, F., Chi, E., Le, Q., & Zhou, D. (2022). Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models.


OpenLake大数据&AI一体化解决方案


本方案是基于开放可控数据湖仓构建的大数据/搜索/AI一体化解决方案。通过元数据管理平台DLF管理结构化和半/非结构化数据,提供湖仓数据表和文件的安全访问及IO加速。支持多引擎对接和平权协同计算,通过DataWorks统一开发,并保障大规模任务调度。   


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我觉得是 Insight (洞察力)。要让 AI 真正理解你的需求,必须提供充足的背景信息和上下文。这就像和人交流一样,如果你不告诉对方你在做什么,对方很难给出有价值的建议。举个例子,如果你要问 AI 某个产品的优缺点,最好先告诉它你的使用场景、预算范围和偏好等。

大胆预测一下,未来可能会出现一种“意念搜索”。通过脑机接口技术,直接将你的想法传达给 AI,然后 AI 根据你的想法,自动为你找到所需信息。想想是不是很科幻?

我的经验是,一定要善用否定词。很多时候,你想要的结果可能信息量很大,但是你不想要的信息也很明显。通过使用“NOT”或者“-”,可以有效排除干扰信息,提高检索精度。此外,使用一些emoji可以提高AI理解prompt的效率,比如在prompt里加上 :pushpin: 符号可以提高prompt权重,让AI更加注意。

谢邀,人在实验室,刚做完实验。

其实我不太赞同完全依赖 AI 进行信息检索。AI 的优势在于整合和概括,但它无法替代深入的思考和批判性阅读。我的建议是,将 AI 作为辅助工具,用于快速了解领域概况和寻找关键信息,然后结合传统方法,比如阅读 paper、查阅书籍等,进行深入研究,这样才能真正掌握知识。

从工程角度看我觉得 Statement (指令) 最重要,指令越清晰,AI返回结果的偏差才会越小。很多时候我们觉得AI“智障”,是因为我们给出的指令不够明确,导致AI无法理解我们的真实意图。如果你实在不知道怎么清晰的描述你的指令,可以尝试将整个任务分解成多个简单的子任务,逐步引导 AI 完成。

短期内不会完全取代。传统搜索引擎在某些特定领域,比如专业学术搜索、小众信息检索等方面,仍然具有优势。但是,AI 联网搜索的智能化和个性化,是传统搜索引擎无法比拟的。我认为未来搜索方式会朝着更智能、更高效的方向发展,AI 将在其中扮演越来越重要的角色。

我个人觉得 Role (角色) 最重要。明确角色的设定,可以帮助 AI 更好地理解你的需求,并从特定角度给出答案。比如,让 AI 扮演一位资深行业专家,或者一位幽默风趣的段子手,输出的结果会非常不一样。

我发现使用更口语化的 Prompt 效果有时候会更好。比如,与其问“XX的原理是什么”,不如问“能不能用大白话讲讲XX是怎么回事儿?”感觉 AI 更容易理解你的意图,返回的结果也更贴近你的需求。

我觉得与其说是“取代”,不如说是“融合”。未来的搜索方式,很可能是传统搜索引擎和 AI 技术的结合体。用户可以通过关键词进行初步搜索,然后利用 AI 进行精细化筛选和个性化推荐。此外,语音搜索、图像搜索等新型搜索方式也将得到更广泛的应用。