重塑ChatGPT对话：通过角色定义实现更精彩的互动
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相信很多读者都已经体验过很多网站上基于LLM的角色交互，例如Character.ai ，如下图。
为什么现在一堆基于LLM的角色交互产品这么火呢？因为它们好玩而且有用。好玩是指你可以跟任何你感兴趣的“名人”进行交流，例如马斯克、乔布斯甚至是孔子，说不定你真的可以在他们身上学到东西（记住，不要过于纠结它们是不是真的可以完全模拟，因为没人能给出这个结论，好比如“一千个人眼中有一千个哈姆雷特”）。如果你交流的角色是某个职业的专家，那他大概率可以帮你解决问题，所以今年在Github上有一个跟LLM角色设计的提示工程项目已经拿到了90k Star，它叫"Awesome ChatGPT Prompts”。 
为什么这个项目会如此火？因为它帮你把整个角色定义都设计好了，你直接用就行，而且基于LLM的角色交互在技术层面无非分为三种，它们分别是提示工程、微调和embedding，三者差异有多少我在这里不展开讲述，但对于绝大部分人来说，提示工程是每位LLM用户需要掌握的方法。为什么？因为后面两种都需要技术、金钱和机器才能掌握。 使用提示工程让ChatGPT模拟成一个角色的好处我认为有以下几点：
** 有些很虚的答案因为有了角色定义后会变得更具体。 **
** 能让ChatGPT回答的内容更专业。 **
** 能“锁”住ChatGPT，让它不跑题。 **
** 有些不能回答的问题说不定就能让ChatGPT吐出来。 **
为此，我自己在MiX Copilot上也制作了好多角色来帮助我解释问题，以及解决问题。角色定义真的很好用，现在我很多问题都可以被以下这些角色解决，所以Character.AI为什么MAU可以达到几百万不是没有原因的。 
但是，不是一般人可以基于提示工程实现角色定义，主要原因有三个：
** 当你要用的时候，你不知道自己要什么（需求不明确） **
** 即使知道自己要什么，不知道怎么写（缺乏技术以及不知道这个角色的背景怎么描述） **
** 即使知道怎么写，但不可能每次和ChatGPT交互前先写好多Prompt来调整提示工程的质量（因为每个人都是懒惰的） **
这三个原因放在我身上也是一样的，我不可能在看文章的时候提前想清楚我应该通过哪个角色定义能让ChatGPT回答的质量更高，所以我在之前更多是通过抽卡的形式让ChatGPT给我回复内容，说实话效率真的不是很高。 为了解决这个，我在MiX Copilot开发了一个我认为很实用的功能，那就是通过文章的内容自动生成一个相关的专家，然后我再和这个专家交流。这个功能一下子解决了我刚才提到的三个问题。看以下视频： 有了这功能，我可以针对每篇文章都召唤出一个角色来回答我的问题，这时候上文提到的好处我都能直接拥有。最重要的是，这个功能是“千文千面”的，也就是说不是一个笼统的专家来回答我的问题。有了“召唤角色”这个功能，以后都不用想着怎么设计角色，点一下即可拥有哈哈哈哈。 有了这些角色，我还可以随时跟他们进行交流，例如在下面这个视频里我召唤了2023年诺贝尔生理学或医学奖获得者来帮我讲解mRNA，这体验比我直接问ChatGPT好太多（主要是ChatGPT在模拟角色时很多拟人化的语气会让我觉得我不是跟机器交流）。 “角色召唤”还能不能用在MiX Copilot的其他地方？当然可以。在MiX Copilot的知识管家中设置了“召唤角色”，那么每篇文章在整理时都会召唤出对应的专家来帮你总结内容，总的来说，生成的质量会比普通ChatGPT高出一截（主要是普通ChatGPT总结的内容有时会很宽泛，看了跟没看一样）。 总的来说，“角色召唤”这个功能不仅解决了我不想写提示工程的问题，而且能极大提高我跟ChatGPT的交互质量。我相信，随着召唤的角色越来越多，我的智库会变得更庞大，他们能为我做什么是后面我要思考的事情，以下哪些功能你是感兴趣的可以帮我投个票，或许我会尽快把它们做出来。 最后，“召唤角色”这个功能会是MiX Copilot在10月份上线的功能，如果你感兴趣，可以扫以下二维码跟我们交流。 
如果添加不上群，请添加我个人微信“xuezhirong233”
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我来分享一下我是怎么提升自己获取知识的效率的