理解上的優(yōu)勢(shì)：AI 通過處理一系列簡(jiǎn)單的任務(wù)，可以更好地理解和處理復(fù)雜的問題。每個(gè)子任務(wù)都可以被看作是一個(gè)獨(dú)立的問題，AI 可以專注于解決這個(gè)問題，而不是同時(shí)處理多個(gè)問題。
上下文的限制：AI工具的上下文窗口有限，也就是說，它只能看到最近的一定數(shù)量的輸入和輸出。如果一個(gè)任務(wù)太復(fù)雜，可能會(huì)超出這個(gè)窗口，導(dǎo)致 AI工具無(wú)法看到所有的相關(guān)信息。通過將任務(wù)拆分，可以確保每個(gè)子任務(wù)都在 AI 的上下文窗口內(nèi)。
減少錯(cuò)誤的可能性：如果一個(gè)任務(wù)非常復(fù)雜，AI可能會(huì)在嘗試解決它的過程中犯錯(cuò)誤。通過將任務(wù)拆分成更簡(jiǎn)單的子任務(wù)，可以減少這種錯(cuò)誤的可能性。
更好的反饋：當(dāng)你將一個(gè)復(fù)雜任務(wù)拆分成子任務(wù)時(shí)，你可以在每個(gè)子任務(wù)完成后給予 GPT 反饋，這可以幫助 GPT 更好地理解你的需求，從而提供更好的答案。
接下來我們會(huì)拿一個(gè)具體的例子，來具體看看如何拆分子任務(wù)。
如果直接提問：“我想了解當(dāng)下的手機(jī)市場(chǎng)情況”，AI給的回答也很籠統(tǒng)
讓我們來分解下任務(wù)，先問“市場(chǎng)上主要有哪些手機(jī)品牌”：
再次提問，“這些品牌的市場(chǎng)占有率如何”：
最后提問，“分別分析以上品牌在市場(chǎng)上成功的原因”
總的來說，將復(fù)雜任務(wù)拆分成更簡(jiǎn)單的子任務(wù)可以幫助 GPT 更有效地理解和處理問題，從而提供更好的答案。
