答案：通过优化关键词与上下文结构可提升通义千问的精准度。一、组合核心名词动词如“故障”“修复”，添加限定词如“Windows系统蓝屏”，用引号锁定短语如“网络连接超时”。二、先述背景与操作，再提问题并列参数，保持句子完整连贯。三、拆解复杂问题为小步，分阶段提问并引用前文，编号标记流程。四、用正反例对比，标出差异点，描述相似场景的不同结果，明确标注“期望结果”与“实际结果”。
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如果您希望通义千问在回答问题时更加精准，可以通过优化输入的关键词与上下文结构来提升其理解能力。以下是几种有效的方法：
一、明确关键词组合
合理选择并组合关键词有助于模型更准确地识别问题核心。避免使用模糊或过于宽泛的词汇，应聚焦于具体术语或场景描述。
1、提取问题中的核心名词和动词作为主要关键词，例如“故障”“设置”“修复”等。
2、添加限定性词语以缩小语义范围，如“Windows系统蓝屏”比“电脑出问题”更具指向性。
3、使用引号包裹短语确保关键表达不被拆分理解，例如“网络连接超时”。
二、构建清晰上下文结构
提供逻辑连贯、层次分明的上下文信息，可以帮助模型建立完整的理解框架，减少歧义。
1、先陈述背景信息，说明当前所处的情境或已尝试的操作步骤。
2、接着提出具体问题，并将涉及的关键参数一并列出，如错误代码、设备型号等。
3、确保句子主谓宾完整，避免过度省略导致语义缺失，保持每句话独立可读。
三、分步提问替代笼统询问
将复杂问题拆解为多个相关但独立的小问题，能够提高每次交互的准确性。
1、针对一个问题的不同阶段分别提问，例如先问原因再问解决方案。
2、在后续提问中引用前文结论，形成递进式对话流，增强上下文关联性。
3、使用数字编号标记步骤顺序，帮助模型识别流程结构，如“第一步：检查电源连接”。
四、引入示例对比增强辨识度
通过正反例对比或相似场景对照，可以强化模型对细微差别的判断能力。
1、提供一个正确操作的例子和一个错误操作的例子，并指出差异点。
2、描述两种看似相同但结果不同的情况，引导模型关注关键变量。
3、明确标注哪一个是目标模式，使用‘期望结果’和‘实际结果’进行区分。
