问题一：什么是AI Prompt，它如何帮助优化prompt？
什么是AI Prompt，它如何帮助优化prompt？
参考回答：
AI Prompt是一种让AI帮助生成相关问题的prompt的方法。它允许用户向AI提出关于如何优化prompt的问题，AI会基于用户的Prompt提供一系列的建议和步骤，以生成更有效的prompt。
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问题二：什么是COT（Chain Of Thought），它如何提高大模型的推理能力？
什么是COT（Chain Of Thought），它如何提高大模型的推理能力？
参考回答：
COT是一种在prompt中增加让模型逐步思考后给出答案的提示方法。它允许模型将问题分解为多个中间步骤，并解释它是如何得到答案的。这种方法能够显著提高大模型在复杂场景下的推理能力。 
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问题三：Prompt Chaining是如何工作的？
Prompt Chaining是如何工作的？
参考回答：
Prompt Chaining是一种将一个复杂推理任务分解为多个子任务的方法。它通过创建一系列针对子任务的提示操作，并将每个子任务的结果作为下一个子任务的输入，从而逐步推导出最终答案。这种方法有助于提高推理的准确性和透明度。 
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问题四：什么是TOT（Tree Of Thought）？
什么是TOT（Tree Of Thought）？
参考回答：
TOT是一种维护思维树的方法，用于在推理过程中对中间步骤进行评估与验证。它假设有多位专家独立地思考问题的每个步骤，并允许在发现错误步骤时排除相关专家。这种方法有助于确保推理过程中的每个步骤都是正确的。 
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问题五：RAG（Retrieval Augmented Generation）是什么？
RAG（Retrieval Augmented Generation）是什么？
参考回答：
RAG是一种结合信息检索和文本生成的人工智能技术。它允许大模型在推理过程中首先通过搜索获取相关信息，然后再进行推理生成一个连贯、准确的回答。这种方法有助于解决大模型知识不足的问题，并使其能够快速学习特定知识。同时，RAG还能帮助解决大模型幻觉问题，提高输出结果的可靠性。 
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