直接提问，也称为零样本提示（Zero-Shot Prompting），即不给大语言模型提供案例，完全依靠 LLM 理解和处理能力完成任务。

上面给的提示词例子，就属于直接提问。目前大部分开源和商用的大语言模型已经经过了大量的预训练和指令调试，能够很好的理解并响应用户的直接提问。适用于目标明确、问题简单、答案确定且唯一等场景。

直接提问时，可遵循以下原则：

• 简洁

  ：尽量用最简短的方式表达问题。过于冗长的问题可能包含多余的信息，导致模型理解错误或答非所问。

• 具体

  ：避免抽象的问题，确保问题是具体的，不含糊。

• 详细上下文

  ：如果问题涉及特定上下文或背景信息，要提供足够的详情以帮助模型理解，即使是直接提问也不例外。

• 避免歧义

  ：如果一个词或短语可能有多重含义，要么明确其含义，要么重新表述以消除歧义。

• 逻辑清晰

  ：问题应逻辑连贯，避免出现逻辑上的混淆或矛盾，这样才能促使模型提供有意义的回答。

为大语言模型提供如下不同的提示词，得到的答案质量会有明显差距。

然而，大语言模型给出的答案有时候也不是固定的，直接提问效果在很大程度上取决于所使用的模型的理解能力和泛化能力，它无法很好地处理复杂、模糊或多义性的问题，当需要较深入的背景知识或分析时，可能无法准确了解用户的真正意图。我们可以尝试在提示词中增加示例样本、分配角色、提示写作风格/输出格式或构建思维链和思维树拆解复杂任务等方式解决。

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