提升回答精准度需五步：一、关键词精准组合；二、角色-任务双锚定；三、显式指代与参数回填；四、分步拆解与阶段隔离；五、正反例对照与期望结果标注。
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如果您在千问App中提出明确问题，但获得的回答偏离核心意图、遗漏关键约束或混入无关信息，则可能是提示词结构松散、上下文未锚定或参数未适配所致。以下是提升回答精准度的具体操作路径：
一、关键词精准组合与限定
模型依赖显式关键词识别问题边界，模糊宽泛的表述易触发泛化响应。通过压缩语义冗余、锁定核心实体与动作，可显著缩小响应偏差范围。
1、删除“请问”“能不能”“可以帮我……吗”等弱化主干的引导性短语。
2、将目标动词前置，例如把“能不能告诉我怎么修复数据库连接超时？”改为“修复数据库连接超时”。
3、为关键对象添加精确限定，如“使用PostgreSQL 15.4、JDBC驱动版本42.6.0，在Spring Boot 3.2.0环境下修复连接超时”。
4、对复合术语加英文引号或中文书名号，例如“‘ORA-00604’错误”或《GB/T 22239-2019》。
二、角色-任务双锚定提问
为模型赋予临时角色并绑定具体任务，能强制其激活对应领域的推理模式与表达规范，避免跨域自由发挥。
1、在问题开头写明角色，例如“你是一名资深MySQL DBA”或“假设你是某省高考数学阅卷组组长”。
2、紧接角色后声明任务类型，如“请诊断以下慢查询执行计划”或“请按高考评分标准逐项打分并说明扣分依据”。
3、若涉及输出格式，同步嵌入硬性指令，例如“输出必须为三列Markdown表格：序号｜问题点｜修正建议”。
4、禁用开放式修饰词，将“适当优化”替换为“将响应时间从820ms压至≤200ms，且不增加索引数量”。
三、显式指代与参数回填追问
多轮对话中模型易丢失前序关键参数，导致后续回答脱离原始约束。通过在每轮输入中显式复述并回填已确认参数，可维持上下文强一致性。
1、在追问句首插入参数锚点，例如“基于上轮确认的Python 3.11环境、Django 4.2框架，重写该视图函数”。
2、对数值型条件直接复写，如“仍按QPS≥1200、错误率＜0.03%的要求评估”。
3、对已排除选项做否定标注，例如“排除Celery方案，仅对比RQ与Dramatiq在内存占用维度的表现”。
4、使用【】符号包裹核心变量，例如【用户ID字段】【日志采集周期】【超时阈值=30s】，增强视觉与逻辑锚定。
四、分步拆解与阶段隔离
复杂问题若一次性抛出，模型常因无法识别优先级而平均分配注意力，造成主次颠倒。将任务切分为互斥阶段，并为每阶段设置独立交付标准，可提升各环节准确率。
1、用“第一步”“第二步”等编号明确流程顺序，例如“第一步：提取日志中所有HTTP 503状态码出现时段；第二步：比对同一时段Nginx upstream健康检查失败记录”。
2、每个步骤后附加验证条件，如“仅当步骤一输出含≥5个时间区间时，才执行步骤二”。
3、禁止跨步骤合并输出，要求“步骤一结果必须为纯时间列表，不得包含分析语句”。
4、对存在依赖关系的步骤，显式写出输入输出契约，例如“步骤二输入=步骤一输出+Prometheus中up{job='api'}指标数据”。
五、正反例对照与期望结果标注
模型对抽象描述的理解存在歧义空间，而具体样例能直接建立输入-输出映射。提供一组正确范式与一组典型错误范式，并标注差异点，可大幅压缩语义误差带。
1、在问题末尾添加“输入示例：[2024-03-15T08:22:17Z] ERROR db timeout；输出示例：【时间】2024-03-15T08:22:17Z｜【级别】ERROR｜【模块】db｜【问题】连接超时”。
2、同步给出反例并说明缺陷，例如“错误输出：'系统报错了，赶紧看看数据库'——缺失结构化字段、无时间解析、未定位模块”。
3、对期望结果添加格式标签，如“必须严格匹配正则 ^【时间】\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}:\d{2}Z\｜【级别】\w+\｜【模块】\w+\｜【问题】\S+$”。
4、若存在多类输出形态，用分号分隔并标注适用场景，例如“单条日志解析→上述正则；聚合统计→输出为JSON：{‘count’:12,‘avg_duration_ms’:428}”。
