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利用XML标签增强AI推理能力，让非推理AI也能轻松上手。 核心内容： 1. 推理模型应用中的常见问题及挑战 2. 通过XML标签优化AI回复内容的方法 3. 提示词技巧的应用示例与实践指南
当下，推理模型的使用门槛越来越低，普通用户也能轻松上手。然而，其应用过程中仍有一些“问题”，像使用成本居高不下，时不时还会遭遇“服务器繁忙，暂无法响应”的状况。
要是打算让原本不具备推理功能的 AI 拥有推理本领，实现途径其实也很简单：
通过利用像<thinking>和<answer>这样的XML标签，把推理的步骤与最后的答案区分开，即可对 AI 的回复内容进行优化。
这个方法，我在之前写的提示词创作指南这篇文章中也有介绍。
以写一篇文章的提示词举例如下：
对以下资料展开剖析，提炼关键要点，并梳理其中的关联：
[需要分析的资料]
接下来，将这些信息整合，围绕以下主题创作出一篇结构严谨、语言流畅的文章：
[文章主题]
先结合上下文仔细思考如何整理这些信息，并将思考过程呈现在`<thinking>`标签内。思考过程应包含以下内容：
- 分析任务目标
- 将任务分解为多个步骤
- 回顾任务内容，补充缺失的信息
随后，在`<article>`标签中撰写最终的文章。
提示词包含两个部分：
对以下资料展开剖析，提炼关键要点，并梳理其中的关联：
[需要分析的资料]
接下来，将这些信息整合，围绕以下主题创作出一篇结构严谨、语言流畅的文章：
[文章主题]
先结合上下文仔细思考如何整理这些信息，并将思考过程呈现在`<thinking>`标签内。思考过程应包含以下内容：
- 分析任务目标
- 将任务分解为多个步骤
- 回顾任务内容，补充缺失的信息
随后，在`<article>`标签中撰写最终的文章。
<thinking>标签内输出思考过程，而不是直接输出最终的文章。以下示例采用 Qwen2.5-Max[1] 模型，关闭了深度思考能力，如果用不了推理模型，不妨试试这个方法。
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