在今天的Datawhale组队学习中，我们将深入探讨大语言模型Day 7的关键知识点，带你领略如何通过各种策略提升模型的用户体验。从提示设计到上下文学习，再到思维链提示和检索增强生成（RAG），我们将一一解析这些技术的奥秘，让你成为真正的AI达人。

一、提示设计与上下文学习

首先，我们来谈谈提示设计。你是否曾经玩过提示词工程？其实就是给AI“立人设”，引导它给出我们想要的结果。通过人为补充资料，我们可以让模型更加准确地理解我们的需求。例如，在写一篇关于环保的文章时，我们可以提示AI：“请以环保为主题，列举三个减少塑料污染的方法。”这样，AI就能给出更符合我们需求的答案。

上下文学习则是让模型更好地理解问题背景。通过加入上下文案例，我们可以让模型举一反三，从而给出更准确的回答。比如，在回答问题时，我们可以提供一些相关的背景信息，如：“近年来，随着环保意识的提高，越来越多的企业开始关注可持续发展。”这样，模型就能更好地理解我们的问题，并给出更有针对性的答案。

二、思维链提示与检索增强生成（RAG）

为了让模型更加智能，我们可以使用思维链提示。思维链提示可以让模型在回答问题时，不仅给出答案，还能展示出思考过程。这样，我们就可以清楚地看到模型是如何一步步分析问题的，从而更好地理解它的回答是否准确。

此外，我们还可以利用检索增强生成（RAG）技术。这项技术可以让模型在回答问题时，先通过搜索引擎查找相关信息，然后将这些信息整合到答案中。这样，我们就可以得到更专业、更实时、更可追溯的答案。例如，在回答问题时，我们可以让模型先搜索一下相关的资料，然后再给出答案。

三、总结

在模型训练完成后，我们可以使用一些技巧来进一步提高模型的可用性。例如，我们可以使用思维链提示让模型更加智能地分析问题；我们可以利用检索增强生成技术让模型给出更专业、更实时、更可追溯的答案。通过这些方法，我们可以让模型越来越拟人化，能够举一反三、自我反思，甚至可以进行自我考试。

总之，Datawhale组队学习-大语言模型Day 7为我们带来了很多关于提升用户体验的实用技巧。掌握这些技巧后，相信你会在AI领域取得更大的进步！