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# 最佳实践本指南汇总了使用框架约束模式的最佳实践，帮助你获得更高质量的生成结果。 ## 提纲准备 ### 1. 提纲层次要清晰 **推荐**：使用统一的层次标记 ``` 一、第一章（一）第一节 1. 第一小节 2. 第二小节（二）第二节二、第二章 ``` **避免**：混乱的层次结构 ``` 1. 第一章一、第一节 (1) 第二节第二章 ``` ### 2. 标题要有信息量 **推荐**：具体、有描述性的标题 ``` 四、基于知识图谱的智能问答系统设计（一）知识图谱构建方案（二）问答引擎架构设计 ``` **避免**：过于笼统的标题 ``` 四、系统设计（一）方案一（二）方案二 ``` ### 3. 合理规划章节数量 - 一级章节：5-9 个为宜 - 二级章节：每个一级下 2-5 个 - 三级章节：必要时使用，不宜过深 --- ## 背景信息提供 ### 1. 项目名称要准确项目名称会在全文中反复出现，务必确认： - 正式全称（用于首次出现和重要场合） - 简称（用于后续引用） ``` ✅ 项目名称：基于大语言模型的XX智能应用系统平台 ✅ 简称：XX平台 ❌ 项目名称：智能平台（过于模糊） ``` ### 2. 核心技术要具体 ``` ✅ 核心技术：大语言模型(GPT-4)、RAG检索增强、知识图谱(Neo4j) ❌ 核心技术：AI技术（过于笼统） ``` ### 3. 提供参考材料如果有相关材料，可以在背景信息环节提供： - 相关项目文档 - 技术调研报告 - 竞品分析 - 领导指示要点 --- ## 章节分类确认 ### 1. 理解通用章节和核心章节 | 类型 | 特点 | 典型章节 | |------|------|---------| | 通用章节 | 格式化、可泛化、AI 擅长 | 背景介绍、研究现状、进度安排 | | 核心章节 | 个性化、需要专业输入 | 研究内容、技术方案、预算 | ### 2. 合理调整分类 AI 的自动分类可能不完全准确，请根据实际情况调整： ``` 原分类： 🤖 三、研究现状 [通用] 如果你的研究领域比较小众，建议调整为： 💬 三、研究现状 [核心] ← 需要你提供特定领域的研究进展 ``` ### 3. 不要把所有章节都设为核心过多的核心章节会增加你的工作量，建议： - 能自动生成的，让 AI 生成 - 只有关键章节才设为核心 --- ## 逐章生成技巧 ### 1. 核心章节要提供充足信息 **场景**：生成「研究内容」章节 **低质量输入**： ``` Q: 研究包含哪几个主要部分？ A: 三个部分 ``` **高质量输入**： ``` Q: 研究包含哪几个主要部分？ A: 1. 知识图谱构建：从非结构化文档中抽取实体和关系，构建领域知识图谱 2. 检索增强生成(RAG)：结合向量检索和知识图谱，提升回答准确性 3. 多模态交互：支持文本、语音、图片多种输入方式 ``` ### 2. 利用修改功能迭代生成结果不满意时，提供具体的修改意见： **低效**： ``` 不满意，重新生成 ``` **高效**： ``` 修改意见： 1. 第二段太泛泛，需要加入具体的技术指标 2. 引用的政策文件需要更新到2024年的最新版本 3. 增加与竞品XX的对比分析 ``` ### 3. 通用章节也可以干预即使是通用章节，也可以在生成前提供特定要求： ``` 生成「立项背景」章节前，请注意： - 强调国家"新基建"政策背景 - 突出本地区产业发展需求 - 引用XX领导的讲话精神 ``` --- ## 一致性检查 ### 1. 认真处理警告一致性检查发现的问题要认真处理： ``` ⚠️ 警告：经费预算总额(500万)与分项合计(480万)不一致处理方式： - 修改分项金额，补齐20万的差额 - 或调整总额为480万 ``` ### 2. 术语统一很重要同一概念全文要使用统一的表述： ``` ✅ 统一使用：人工智能 ❌ 混用：AI、人工智能、Artificial Intelligence ✅ 统一使用：大语言模型 ❌ 混用：LLM、大型语言模型、大规模语言模型 ``` ### 3. 数据要前后呼应不同章节引用的数据要一致： ``` 章节四：预计年处理数据量 100TB 章节六（硬件预算）：存储容量 50TB ← 不一致！ ``` --- ## 质量提升技巧 ### 1. 提供真实案例核心章节中，提供真实的案例和数据： ``` ✅ 我们已在XX项目中应用类似技术，处理效率提升40% ❌ 使用该技术可以大幅提升效率（缺乏具体数据） ``` ### 2. 引用权威来源 ``` ✅ 根据Gartner 2024年报告，到2025年... ✅ 依据《国务院关于XX的指导意见》(国发〔2024〕X号)... ❌ 据统计...（缺乏来源） ``` ### 3. 使用专业表述 ``` ✅ 采用Transformer架构的预训练语言模型 ❌ 用AI技术 ✅ 系统响应时间P99 < 200ms ❌ 系统响应很快 ``` ### 4. 图表辅助说明在适当位置标注需要图表： ``` [此处插入系统架构图] [此处插入技术路线图] [此处插入经费预算表] ``` --- ## 常见问题解决 ### 问题1：生成内容太泛泛 **原因**：背景信息不足 **解决**： - 提供更详细的项目信息 - 补充技术细节和具体数据 - 上传相关参考材料 ### 问题2：章节之间不连贯 **原因**：逐章生成时缺乏全局视角 **解决**： - 在生成前提供全文概要 - 生成时注意承上启下 - 完成后检查章节衔接 ### 问题3：术语使用不一致 **原因**：未明确术语定义 **解决**： - 在背景信息阶段定义关键术语 - 生成时明确使用哪种表述 - 利用一致性检查发现问题 ### 问题4：篇幅不符合要求 **原因**：未指定字数要求 **解决**： - 在提纲中标注各章节字数要求 - 生成时提醒字数限制 - 生成后检查篇幅，必要时扩写或精简 --- ## 总结框架约束模式的核心优势在于**结构固定**和**一致性保障**。要充分发挥这些优势： 1. **提纲准备要充分**：层次清晰、标题具体 2. **背景信息要详尽**：项目名称、核心技术、关键数据 3. **核心章节要用心**：提供充足信息，认真迭代修改 4. **一致性检查要重视**：认真处理每一个警告遵循这些最佳实践，你将获得高质量、规范化、一致性强的文档输出。