不会用AI，提示词写得乱七八糟，今天用大家能懂的语言聊聊大模型能力优化的几种常见方式。
有时候觉得AI生成的内容词不达意，AI味道太重。
OpenAI官方提示工程里有一条优化建议——提供参考文本。
也就是常说的“喂数据”
那么，如何给大模型喂数据，AI才能更懂你呢？
有人说现在可以直接上传长文本了，不同模型支持的文本长度各不相同。
比如有某个模型能处理1000万个token，另一个能处理200万个token。
还有人提到可以使用外部知识库检索增强生成(RAG)技术，或者通过微调(fine-tuning)来优化模型。
那么，长文本处理、RAG和微调这些技术究竟是做什么用的?
它们之间有什么区别？在不同场景下，我们应该如何选择适合的技术？
长文本提示
长文本提示，通常是指上传了一份长篇文章，或者PDF,WORD文件，让AI大模型总结。
长文本提示考验的是AI大模型的上下文理解能力，上下文token限制。
虽然现在某厂说支持1000万长文本了，谁又支持多少多少token了，但谁能真正实现无损长文本，不好说。
大家可以尝试上传一份超长文本，用多次连续对话来测试，接下来的对话可能会有些离题或不连贯。
当然，对于我们正常写写文案，润色文章，完全够用。
比如我们要模仿某位作家或者博主的写作风格，写出更加拟人化的语言，可以这样操作。
RAG检索增强
上文说到，即使各家大模型都说支持几百万长文本，但是，AI大模型在超短时间理解这么长的东西，快速回应，其实并不容易做到。
不说各大厂家究竟有没做到真正的无损长文本。但利用RAG检索增强的方式倒是可以优化长文本。
RAG检索增强生产不好理解，可以认为是一个知识库。
好比写论文的时候需要找参考资料，找案例，通常每家高校都有自家的论文库，论文库的内容是真实存在的，需要什么知识，什么案例，都可以直接在论文库里面找到合适的内容。
再举个案例，智能体平台扣子支持上传知识库的。
可以把常用的参考素材上传到素材库，需要的时候通过全文检索或语义检索的方式找到合适的素材，帮助文章添加色彩。
微调
我觉得微调应该才是大家常常说的喂数据，这个喂字比较贴切。
在微调过程中，是直接把数据真的喂给了大模型，就像吃饭一样，大模型会消化所喂的内容，吃饱后，还会长肉。
跟长文本不一样，用户上传的PDF，只能在一个对话里有效。
而微调，就好像在训练AI大模型，他学会了，知识和技能长到大模型的脑子里去。
至于学的怎么样，考清华北大还是进厂拧螺丝，就看喂进去的数据质量高不高。
对于普通人，微调通常用不到，一个常见的微调案例，有一位博主把自己所有的微信对话导出来，并且通过微调的方式让AI学习他的对话习惯和风格，就像做了一个数字分身。
有一说一，微调的成本是真的贵。
当然，这几种方法并不是非此即彼的，
这三种常见的提高大模型能力的方法都可以搭配来用，正如写文章要找素材，那就建个素材库呗，觉得素材库不实时，那就用长文本呗。
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