提供合适的背景信息

你将学到什么

• 要提供哪些背景信息：背景、材料、你已经知道的内容，以及要避免的内容
• 什么是上下文窗口，以及为什么很长的对话可能会丢失细节
• 如何在分享材料之前删除敏感数据

核心概念

AI 只知道对话里的内容，再加上它在训练中学到的一般规律。除非你告诉它，否则它不了解你的公司、你的班级、你之前的草稿或你的偏好。背景信息就是你补充进去的信息，让它针对你的实际情况工作，而不是针对一个平均水平的情况。

有用的背景信息分为四类。背景：当前的情况、涉及哪些人，以及这项任务为什么存在。材料：回答应该依据的文字、笔记或数据，可以粘贴进去或上传。你已经知道的内容：这样它就不会解释基础知识，也不会重复你已经试过的做法。要避免的内容：你不想要的话题、词语、来源或做法。

AI 一次能接收的内容是有限的。上下文窗口是模型一次能考虑的文字量，包括你的消息、所有文件和它自己的回复。它以 token 为单位计算，token 就是词语的小片段。当对话或文档超出这个限度时，前面的部分或多出来的部分可能会被丢弃，或者处理得不那么仔细，有时并没有明确的提示。对于很长的材料，可以分几部分发送，让它为每一部分写摘要，或者开一个新对话，附上一段简短的回顾。

隐私数据也常常是通过背景信息混进去的。粘贴之前，删除或替换姓名、联系方式、证件号码、密码、客户数据，以及任何你的公司或学校不允许输入外部工具的内容。看看你的隐私设置，也就是控制你的对话是否被保存或被用于改进服务的选项。

示例

一位团队负责人想在项目结束后写一份反馈。这是第一次尝试：

给我的团队写一份关于这个项目的反馈。

这样的结果可以套用到任何团队、任何项目上。下面是加上背景信息的同一个请求：

帮我给团队写一份反馈，内容是上周刚结束的网站改版项目。

背景：四个人，八周，按时上线。主要问题是设计修改总是来得太晚。
我已经知道的：我想感谢团队在测试上的工作，并建议下次为设计修改
设定一个截止日期。
要避免的：点名任何个人、责怪任何人、官腔套话。

笔记：
- 测试在上线前发现了大部分缺陷
- 直到上线前两天还有设计修改进来
- 最后一周团队一直加班到很晚

第一条提示词只能生成泛泛的反馈。第二条给了 AI 事实、材料，以及它不应越过的界线。笔记里没有姓名，所以没有任何个人信息流出团队。

动手练习

1. 挑一个真实的任务，它的答案取决于你的具体情况，比如回复一条消息，或者总结你的笔记。
2. 先把你要用的材料复制到一个纯文本文档里。
3. 把姓名、联系方式和其他隐私数据替换成“人员 A”“客户 B”这样的标签。
4. 为背景、你已经知道的内容和要避免的内容各写一行。
5. 用下面的模板发送，然后把回答和你的原始材料对比一下。

最后，你应该得到一个基于你实际情况的回答，以及一份清理过、可以重复使用的材料副本。

复制这个模板

请帮我[任务]。

背景：[当前情况、涉及哪些人、这件事为什么重要]。
我已经知道的：[我试过什么，或者哪些内容不需要解释]。
要避免的：[要排除的话题、词语、来源或做法]。

只使用下面的材料。如果缺少你需要的信息，请问我，不要猜。
标出任何你不确定的地方。

材料：
[在这里粘贴你的材料，已删除姓名和隐私信息]

要求 AI 标出不确定的地方，并不会让它的回答变得正确。重要的部分仍要继续核对。

检查结果

• 回答用的是你的材料，还是套用在谁身上都行的泛泛之谈？
• 它遵守了你的“要避免”清单吗？
• 它跳过了你说已经知道的基础知识吗？
• 材料很长时，它是否遗漏了开头或结尾的细节？和原文对比一下。
• 输出里有没有出现不该出现的隐私信息？

常见错误

• 以为 AI 记得之前的对话。有些工具会在对话之间保留记忆，有些不会。重新说明关键背景，或者查一下你的工具如何处理记忆。
• 把手头的所有内容都粘贴进去。材料太多会挤掉真正重要的内容，还会占满上下文窗口。只挑任务需要的部分。
• 在粘贴的材料里留下隐私数据。一旦发送，你可能就无法收回。先清理干净，并遵守公司或学校的规定。
• 忘了说明要避免什么。AI 会用常见的选择来填补空白。如果某些内容不能碰，就明确说出来。