如何让人工智能的作业回答，显得不那么人工稚嫩？

前言

最近老师布置了一个实验：

使用鸢尾花(iris.csv)数据集进行聚类分析,采用三种常见的聚类算法,分别是原型聚类(k-means聚类)、密度聚类(DBSCAN)和层次聚类(AGNES),以比较它们在该数据集上的表现。

哈哈哈，不知道这个经典的实验会不会显得太简单，但我是不太懂啦，干脆用大语言模型做一下，我用的是《通义千问》（如果有其他好用大家可以分享一下），今天主要跟大家说说该怎么问ai

一、错误示范

直接对ai进行提问

为了方便这里让它把代码整合了一下

在pycharm里跑直接报错

诶，问题来了，这是人工智能还是人工zz？哈哈哈，其实是你的使用方法不对。

二、正确的打开方式

先问它知不知道这个东西，减小它的搜索范围（具体它回答了什么根本不重要）

和它玩玩角色扮演，让它代入你的身份

在这个情景下再对它进行提问

直接复制它的代码，去pycharm里跑跑

可以看到，一次就成功了，这里只展示k均值聚类的结果，其他的也没有问题，这里就不放出来了

三、总结

所以说当我们要用ai去写代码，或者是完成其他专业性的问题时，应该先问它一些基础性的问题以让它的搜索范围变小。再给予它一个身份，让它的问题更贴合你的要求。

把一个大的任务拆分成多个小任务，一项项地问效果也会更好（可以多水点字数）

在这里给大家推荐一个网站：

https://heeee.com/ai?jy

这里面整合了各个大语言模型的网站，方便你对不同大语言模型的能力进行比较

后语

关于大语言模型的使用就说到这了，可能我的用法还不是最好的，只是抛砖引玉而已，大伙儿如果有其他好的方法可以在评论区分享一下