暂停，反思，然后完善。

介绍

在当今快速发展的商业环境中，大型语言模型（LLMs）已成为客户服务、内容生成和战略决策中必不可少的工具。最有效的提升LLMs潜力的方法是采用“退一步提示”。“退一步提示”方法使用户能够促使人工智能反思、完善和改进其回应，通过退后一步、重新考虑初始输出，并确保与更广泛的商业目标保持一致。

在这篇文章中，我探讨了如何将退后一步的提示应用于客户服务和社交媒体营销等领域，以创造更具吸引力、有针对性的内容。让我们看看您如何为LLM制定输入（提示），以及您可以期待的输出类型。

什么是“退一步”提示？

往后退一步，提示包括提示AI暂停、反思和完善其回答。这种技术基于两个核心步骤：抽象（模型总结或提炼任务的实质）和推理（模型重新评估任务以提供更准确和有见地的答案）。

示例用例1：改进客户服务响应

社交媒体是一种必不可少的客户服务渠道，当今客户期望得到快速、富有同情心和准确的回应。通过“退一步激励”方法，您可以引导LLM改善其回应，反思客户的情感需求，并提供更个性化的解决方案。

逐步交互

1. 用户输入（提示1）：

生成对一个对延迟交付感到不满的客户的回应。语气应该是富有同情心的，回应应该提供一个解决方案。

2. 预期的LLM输出:

我们很抱歉造成延迟，并理解这对您来说一定很沮丧。我们正在积极努力解决这个问题，并会尽快为您提供更新。作为我们的道歉，我们将为您的下一个订单提供10%的折扣。

3. 用户输入（后退一步提示）:

现在退一步。反思客户的关切，考虑如何在个人层面上建立联系。重新构思回应，表达同理心并提供额外的安慰。

4. 预期修订的LLM输出:

“非常抱歉得知您的送货延迟了。我们明白及时收到物品对您有多重要，并且我们正在尽一切努力加快步伐。我会通过实时通知让您随时了解情况。作为道歉，这里是您下次购物享受的10%折扣。感谢您的耐心与理解 — 我们把您作为客户珍视。”

示例用例2：社交媒体内容战略

社交媒体营销在相关性和参与度方面蓬勃发展。通过使用向后退一步提示，您可以促使LLM根据当前趋势（例如可持续性）来优化其输出，使帖子更具相关性和吸引力。

逐步交互

用户输入（提示1）：

“关于我们的新环保护肤品系列创建一篇帖子，突出其可持续的成分。”

2. 预期的LLM输出:

我们的新护肤产品系列只使用可持续性成分，非常适合关心环境的人士。尝试我们的环保产品，让您做出积极贡献！

3. 用户输入（退一步提示）:

现在，退一步，考虑一下可持续发展趋势如何使这篇文章更加引人入胜。您可以包含最新的消费者偏好数据，并添加一个号召行动，鼓励关注者分享自己的可持续实践。

4. 预期修订的LLM输出:

“🌍 你知道吗？78%的消费者更倾向于选择注重可持续性的品牌。我们的环保护肤品系列专为那些希望对环境产生积极影响的人设计。你喜欢哪些环保方式？在下方与我们分享你的小贴士，加入我们的可持续社区吧！”

为什么退一步比触发更有效

通过实施这种提示技术，您可以确保LLM传递的回应既准确又深深 resonates 起目标受众。 Take a Step Back Prompt邀请LLM根据最新的见解和趋势来完善其答案，从而最终提高互动的质量和相关性。

结论

退一步 促进是在商业背景下细化LLM生成内容的有价值工具，特别是在客户服务和社交媒体营销方面。通过使用这种技术，你可以提升LLM交互，产生更加体贴、有针对性和有影响力的回应。在当今竞争激烈的数字化环境中，这种反思的方法有助于确保由AI驱动的交互与客户期望和当前行业趋势保持一致。

在您的业务中使用LLMs时，请记住提示AI暂停、反思和完善。这个策略将帮助您充分利用AI的潜力，提供既引人入胜又富有洞见的体验。

郑，H. S.，米什拉，S.，陈，X.，程，H.-T.，池，E. H.，乐，Q. V.，& 周，D.（2023年）。大语言模型中提示工程的系统调查：技术和应用。印度理工学院巴特纳计算机科学与工程系；斯坦福大学；亚马逊人工智能。以PDF格式提供。