当我们向AI大模型提问时，通常人们的做法是有什么问题，就直接去问，得到大模型的回复结果，时好时坏，完全没有可控性。
那么有没有一种方式或是一套方法，可以让我们向大模型提问时，得到的结果更准确，实际上是是有的，我们本文就来探讨下。
例子引入
我们来举个具体的例子：
场景：
假设你是一名社交媒体经理，你需要帮助起草一篇 Facebook 帖子来宣传你公司的新产品。
那么通常的做法，我们会是，直接向大模型提问：
Prompt：
写一篇Facebook帖子为我公司的新产品做广告。我公司的名字叫Alpha，产品叫Beta，一种新型的超快吹风机。
我们用 GPT-4o 来输出答案：
亲爱的网友们，我很高兴能在这里向大家介绍Alpha公司新推出的产品——Beta超快吹风机！Beta不仅仅是一款吹风机，它是我们对美与速度的独特诠释。这款产品采用尖端科技，能以迅雷不及掩耳之势将你的头发吹干。更不用说，Beta能在保护你的发丝免受热损的前提下，而实现快速吹干。我们Beta的设计理念是结合速度与舒适，我们相信，通过使用Beta，你也将能享受到这种特别的体验。在早上忙碌的日程中，或是赶着出门的时候，Beta都将是你的最佳伴侣。我们在Alpha，始终坚持以客户满意度为中心的服务理念，Beta正是对此承诺的实现。所以，尝试一下吧，让我们的Beta超快吹风机带给你的生活更多的便利和乐趣。期待您的反馈，让我们共同体验以客户为中心的Alpha服务。#Alpha #Beta超快吹风机。
不错，GPT-4o 能够很好的输出想要的内容。但是总感觉有点差强人意，机翻，没有人情味和个性化的感觉。
那么有没有一套可以遵循的方法来解决这个问题呢？
有的，现在，我就来介绍这个方法：CO-STAR 法
可复用方法的介绍
CO-STAR 法其实是一套框架，用框架或模板的方式来撰写提示词。
其组成可用如下图表示：
CO-STAR 是结构化的Prompt模版六大要素的首字母缩写，即：
(C) Context 上下文：为任务提供背景信息 通过为大语言模型（LLM）提供详细的背景信息，可以帮助它精确理解讨论的具体场景，确保提供的反馈具有相关性。
(O) Objective 目标：明确你要求大语言模型完成的任务 清晰地界定任务目标，可以使大语言模型更专注地调整其回应，以实现这一具体目标。
(S) Style 风格：明确你期望的写作风格 你可以指定一个特定的著名人物或某个行业专家的写作风格，如商业分析师或 CEO。这将指导大语言模型以一种符合你需求的方式和词汇选择进行回应。
(T) Tone 语气：设置回应的情感调 设定适当的语气，确保大语言模型的回应能够与预期的情感或情绪背景相协调。可能的语气包括正式、幽默、富有同情心等。
(A) Audience 受众：识别目标受众 针对特定受众定制大语言模型的回应，无论是领域内的专家、初学者还是儿童，都能确保内容在特定上下文中适当且容易理解。
(R) Response响应：规定输出的格式 确定输出格式是为了确保大语言模型按照你的具体需求进行输出，便于执行下游任务。常见的格式包括列表、JSON 格式的数据、专业报告等。对于大部分需要程序化处理大语言模型输出的应用来说，JSON 格式是理想的选择。
复用方法之后的效果
我们来看看效果如何：
提示词：
# CONTEXT #
我想为我公司的新产品做广告。我公司的名字叫Alpha，产品叫Beta，是一种新型的超快吹风机。
# OBJECTIVE #
为我创建一个Facebook帖子，旨在让人们点击产品链接进行购买。
# STYLE #
遵循成功公司为类似产品做广告的写作风格，比如戴森。
# TONE #
有说服力的
# AUDIENCE #
我公司在Facebook上的受众群通常是老一辈。定制你的帖子，以针对这些受众在头发产品中通常想要的东西。
# RESPONSE #
Facebook上的帖子简洁而有影响力。
GPT-4o 的输出：
🎉🎉【Alpha公司新品发布】🎉🎉
致亲爱的朋友们，我们很高兴地向您推出我们新一代的产品——Beta超快吹风机！💖💖
沿着戴森的卓越传统，Beta吹风机结合了快速、高效和温柔-全部装在一台设计精美的工具里。😲
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可以看出，应用了CO-STAR的Prompt的输出更加有针对性，也更具体，有效。
