提供具体示例：使用具体示例来支持您的产品优势。例如，如果您正在推广一款提高生产力的软件，请分享一个客户案例研究，说明该软件如何帮助他们提高了效率。

信途科技新闻资讯 2024-10-22 1 0

以下是如何使用具体示例来证明产品优势的：

示例 1：提高生产力的软件

客户案例研究：一家名为 XYZ 公司的公司使用我们的软件来提高生产力。该公司是一家拥有 100 名员工的制造公司。他们使用我们的软件来管理他们的生产计划、跟踪他们的进度和监控他们的质量。

结果：该公司使用我们的软件后，生产力提高了 20%。他们能够在更少的时间里生产更多的产品，这为他们节省了金钱并提高了利润。该公司还能够改善产品质量，因为他们能够更有效地跟踪和监控生产过程。

示例 2：提高销售额的 CRM 系统

客户案例研究：一家名为 ABC 公司的公司使用我们的 CRM 系统来提高销售额。该公司是一家拥有 50 名销售人员的软件公司。他们使用我们的 CRM 来管理他们的客户关系、跟踪他们的潜在客户和监控他们的销售管道。

结果：该公司使用我们的 CRM 后，销售额增加了 15%。他们能够提高销售人员的效率，因为他们能够更有效地管理他们的时间和资源。该公司还能够改善客户关系，因为他们能够更好地跟踪他们的沟通和活动。

如何使用具体示例来证明产品优势

选择一个与您的产品或服务相关的问题。
找到一个客户案例研究，说明您的产品或服务如何帮助该客户解决了该问题。
突出显示结果，包括客户的具体收益。
将您的客户案例研究与您的产品或服务优势联系起来。
使用您收集的数据来证明您的产品或服务的价值。

通过使用具体示例，您可以证明您的产品或服务的优势。这将有助于您建立可信度，说服潜在客户并提高销售额。

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GPT使用攻略

GPT帮你提高生产力

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increase productivity

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能够减少你很多时间

OpenAl GPT使用攻略|

策略一：写清楚指令

1、有细节才能得到更相关的答案

错误的方式：写一篇全国甲卷文章

正确的方式：写一篇全国甲卷文章，要求：选准角度，确定立意，确认文体，自拟标题：不要套作，不得抄袭；不得泄露个人信息；不得少于八百字

2、要求模型扮演特定角色

可以指定模型在回复中使用的角色，他会表现的更加专业

示例：请你用鲁迅的文风个位写一段文章

3、用分隔符清晰标示输入的不同部分

用三重引号、<XML标记>、节标题等分隔符标记出文本的不同部分，可以更便于模型进行不同的处理。在复杂的任务中，这种标记细节就显得格外重要。示例：将以下由三引号包含的文本总结为一句话，这里插入文本”

4、明确指定完成任务所需的步骤

明确地写出这些步骤可以使模型更容易执行，根据下面逐步说明来响应用户输入

第一步：用户将用三引号提供文本，以“总结”作为前缀，用一句话总结。

第二步：将第一步的摘要翻译成中文，前缀为“翻译”，插入文本

5、提供示例

你想要用某人的文风给你写一段文字，那你就提供一些文章给它

6、指定所输出长度

目标输出长度可以用单词数、句子数、段落数、项目符号等来表示

正确示例：将以下由引号分割的文本总结为50个单词。插入文本

策略二：提供参考文本

1、让模型参照参考资料进行回答

使用由*三重引号分割提供的文章来回答问题，

如果答案不能再文章中找到，请回答“我无法找到答案”

示例：<插入多个以三重引号分隔的文章>

我的问题：<在此插入问题>

2、让模型引用参考资料进行回答

如果在上面的对话输入中已经补充了相关信息，那么我们还可以直接要求模型在回答中引用所提供的信息

策略三：拆分复杂任务

1、进行意图分类

对于需要处理不同情况的大量具有独立性的任务，可以先对这些任务进行分类，然后根据分类来确定所需要的指令

2、对先前对话进行概括或筛选

由于GPT-4的对话窗口是有限制的，上下文不能太长，不能在一个对话窗口中无限进行下去。解决办法之一是对先前的对话进行概括。一旦输入的文本长度达到预定的值，就可以触发一个查询，概括对话的一部分，被概括出来的这部分内容可以变成系统消息的一部分。

3、逐段概括长文档，并递归构建完整概述

解决的文本过长的问题。比如你要让GPT-4概括一本书，就可以使用一系列查询来概括这本书的每个部分。然后将部分概述连接起来进行总结，汇成一个总的答案。这个过程可以递归进行，直到整本书被概括。但是有些部分可能要借前面部分的信息才能理解后续部分，这里有一个技巧：在概括当前内容时，将文本中当前内容之前的内容概述一起总结进来，进行概括。简单来说，用前面部分的“摘要”+当前部分，然后进行概括。

策略四：给GPT时间“思考”

1、让模型制定解决方案

有时候，在得出结论之前，明确地指导模型从基本原理推理会得到更好的结果

2、隐藏推理过程

这个是和前面相反，比如你想做个循循善诱的导师，就可以让GPT模型使用自己的分析构建一个以导师为人格的回复，一步一步给出指导。

示例：你是一名数学导师。如果学生回答有误，请以不透露答案的方式向学生进行提示。如果学生答案无误，只需给他们一个鼓励性的评论。

3、询问模型是否遗漏了内容

假设我们正在让GPT列出一个与特定问题相关的源文件摘录，在列出每个摘录之后，模型需要确定是继续写入下一个摘录，还是停止。

如果源文件很大，模型往往会过早地停止，未能列出所有相关的摘录。

在这种情况下，通常可以让模型进行后续查询，找到它在之前的处理中遗漏的摘录。

换而言之，模型生成的文本有可能很长，一次性生成不完，那么就可以让它进行查验，把遗漏的内容再补上

OpenAl GPT使用攻略

策略一：写清楚指令

1、有细节才能得到更相关的答案

2、要用模型扮演特定角色

3、用分隔符清晰标示输入不同部分

4、明确指定完成任务所需步骤

5、提供示例

6、指定所需输出长度

策略二：提供参考文本

1、让模型参考资料进行回答

2、让模型引用参考资料进行回答

策略三：拆分复杂任务1、进行意图分类

2、对先前对话进行概括或筛选

3、逐段概括长文档，并递归构建完整概述

策略四：给GPT时间“思考”1、让模型制定解决方案

2、隐藏推理过程

3、询问模型是否遗漏了内容

策略五：其他工具加持

1、使用基于嵌入的搜索实现搞笑的知识检索

2、使用代码执行进行更准确的计算或调佣外部API

策略六：系统地测试更改

1、参考黄金标准答案，评估模型输出

策略五：其他工具加持

1、使用基于嵌入的搜索实现高效的知识检索

如果用户询问关于一部特定电影的问题，将关于电影的信息(例如演员、导演等)添加到模型的输入中可能会很有用。嵌入可用于实现高效的知识检索，可以在模型运行时动态地将相关信息添加到模型的输入中。文本嵌入是一种可以衡量文本字符串相关性的向量。相似或相关的字符串将比不相关的字符串更紧密地结合在一起。加上快速向量搜索算法的存在，意味着可以使用嵌入来实现高效的知识检索。特别的是，文本语料库可以分成多个部分，每个部分可以进行嵌入和存储。然后，给定一个查询，可以进行向量搜索以找到与查询最相关的语料库中的嵌入文本部分。

2、使用代码执行更准确的计算或调用外部API

不能仅依靠模型自身进行准确地计算。如果需要，可以指示模型编写和运行代码，而不是进行自主计算，可以指示模型将要运行的代码放入指定的格式中。在生成输出后，可以提取和运行代码。生成输出后，可以提取并运行代码。最后，如果需要，代码执行引擎(即Python解释器) 的输出可以作为下一个输入。

代码执行的另一个很好的应用场景是调用外部API。

如果将API的正确使用方式传达给模型，它可以编写使用该API的代码。可以通过向模型演示文档和/或代码示例来指导模型如何使用API。

警告：执行模型生成的代码在本质上来说并不安全，任何试图执行此操作的应用程序中都应采取预防措施。特别是，需要一个沙盒代码执行环境来限制不受信任的代码可能造成的危害。

策略六：系统地测试更改

1、参考黄金标准答案评估模型输出

假设已知问题的正确答案应参考一组特定的已知事实。

然后，我们可以询问模型答案中包含多少必需的事实。

“STB”作为“简化业务”的英文缩写，其在项目开发中的具体应用示例是什么？

英语缩写词STB，全称Simplifying The Business，直译为“简化业务”。这个缩写在商业管理和优化领域中广泛使用，其中文拼音为jiǎn huà yè wù，在英文中的流行度为2836。 STB主要应用于简化业务流程、优化数据访问和提升工作效率。例如，通过将数据访问层分离，可以避免在项目开发中查询优化与业务逻辑混淆的问题，从而提高系统的可维护性和效率。在技术上，STB的使用可以帮助企业或项目团队更好地组织结构，减少不必要的复杂性，使之更加专注于核心业务。这个缩写词在商业策略规划、项目管理、信息技术等领域都有实际应用示例，如在数据库设计、软件开发或流程优化过程中使用。总的来说，STB作为简化业务的缩写，其核心价值在于简化工作流程，提高工作效率，是现代商业环境中提高生产力的重要工具。请注意，这些信息主要用于学习和交流，版权归属原文作者，使用者需自行确认其适用性。