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Hi，我是TyCoding

我们都知道AI在最近都很火，国内的AI应用模型层出不穷，但都很难达到GPT的效果，特别是最新的GPT4模型，简直是我们办公的效率神器，虽然你可能会发现他并没有那么智能，但是对于基础、重复性的工作，使用AI能大大减轻你的工作量，提高工作效率。

本篇文章将教大家如何免费使用最新的GPT4模型，免费且无限制的对话。

前提

本篇文章只讨论在有🪜场景下的小伙伴，如果没有🪜当然也有国内一些层出不穷的应用，我同样也会在后面分享给大家一些国内AI模型的使用，虽然比不上GPT但是基础性的工作还是可以的。

假如我是一个财务人员，下列是小明的Excel财务报表，我的目的是需要计算出来小明的收入总金额

于是，我尝试把数据直接粘贴给GPT，让他帮我算出来小明的总收入金额：可以看到这次对话至少需要两个步骤：

于是，这就引出了几个问题：

当然上面的例子是最简单的财务报表，如果这个报表非常复杂，那就不是简单的计算出来小明的总金额这一句话就能让AI明白的。

如果你觉得上面的例子不够直观，下面再引入：

公司年底要求同事之间相互写评语、领导再写员工评语以此决定年终奖的发放比例。公司的评语要求四个维度：1.工作态度方面 2.工作按时完成度 3.考勤时间 4.......

而你需要给四个人写评语：小明、小白、小李、小王。我们都知道，其实这种客套夸人的话是最难写了，每个人还不能一样，于是可以把这项任务交给AI：

AI在第一次请求中明白了你的想法，但是在第二次只输入人名时AI就无法理解了，仍需要我们重复第一次请求中的文字。

相信对于程序员的日常，可以有很多重复性的工作交给AI，我这里举例一个比较常见的数据处理场景：

有一些以1. 2. 3. x.标记的文本文字，我需要将其采集并写入到数据库，如果数据量非常大，且文本并没有标准的分割格式，靠我们一个一个粘贴未免太繁琐，于是：

上面的例子中都存在几个问题：

于是，这里就要引入Prompt概念，简单来说就是每次给AI提问时，除了数据本身之外的场景限定词。如果我们有完善的Prompt，限定AI的回答范围和内容，就能让AI变得更加智能且更符合我们的使用场景。

在上面的对话中，我们在不同的使用场景都会输入不同的限定词，很白话的描述，这其实只能满足简单的场景，稍微复杂或者长时间连续的对话你就会发现他很笨了，且脱离了我预期写的白话描述。

这就是为什么要提到结构化Prompt。简单来说就是让限定词变得有结构和层次概念，让AI模型能更直观的理解（并不是让人类更直观的理解）

结构化Prompt是指对人工智能（AI）模型提供的输入进行一定的规定和组织，以便模型更好地理解用户的需求或任务。Prompt通常包含对模型期望输出的指导性信息，可以是问题的陈述、具体的指令或对话的上下文。结构化Prompt的目的是为了引导模型产生符合用户预期的有意义的输出。

AI大模型（如GPT-3）需要一定格式的Prompt，主要有以下原因：

引导模型理解任务： 大型语言模型通常具有巨大的参数和参数量，但它们并不真正理解任务的本质。通过提供结构化的Prompt，用户可以更明确地表达他们的意图，以帮助模型更好地理解任务的上下文和要求。
降低歧义性： Prompt的结构化可以减少输入的歧义性，确保模型更准确地理解用户的意图，从而生成更合理、一致的输出。
控制输出风格和质量： 结构化Prompt可以用于指导模型生成特定风格或质量水平的输出。用户可以通过设计Prompt来影响模型生成的内容，以满足特定的需求。
防止误导和不当使用： 提供结构化的Prompt可以帮助防止模型受到误导或被用于不当的目的。通过限制输入的形式，可以减少模型输出可能出现的不当内容。

到此为止，你应该大概明白了和AI对话，应该怎么优雅的让AI更理解我们。下面将展开讨论几个大模型使用。