在互联网的宣传下,很多人对人工智能(AI)抱有很高的期望,认为它无所不能,能够帮助我们“做对”各种事情。然而,实际情况往往让人失望,AI 并没有那么“聪明”,它更像是一个具有语言交互能力的“数据仓库”。我们可以把 AI 想象成一个巨大的图书馆,里面存放着各种各样的信息。当我们需要查询某个信息时,首先要确定这个信息在哪一本书(数据表)里,然后通过特定的查询语言(SQL 语句)来找到我们需要的内容。
在使用 AI 的过程中,确定“数据表”的过程其实就是给 AI 定义一个角色。一旦我们明确了 AI 的角色,它就会基于这个角色相关的“数据仓库”,提供与我们需求相关的信息。比如,如果你需要 AI 帮助你在一个项目中添加某个功能,你可以告诉 AI:“你是一个资深的后台开发,请帮我在这个项目中添加某个功能。” 这样,AI 就会基于它所“知道”的后台开发知识,提供相关的建议和代码。
这样做的一个重要原因是:AI 的“记忆力”是有限的,如果上下文太长,它可能会“记不住”或者“理解错”。另外,我们使用 AI 是为了更快地获取我们需要的信息,如果 AI 返回一大堆无关的内容,对我们来说也没有什么参考价值。
所以,在使用 AI 时,明确告诉它你需要它扮演的角色,这样它才能更准确地提供你想要的信息。
把切换角色体现在代码中
user 它既可以获取 workspace 相关的信息,也可以获取 application 相关的信息。按照之前的写法,我们会实现以下”AI 可理解的模型”。