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掌握RACEF提示词框架，提升与AI的交互效果，实现高效沟通。 核心内容： 1. RACEF框架定义及五个关键组成部分 2. 框架适用的典型场景与主流AI模型兼容性 3. 框架实例演示及优缺点分析
提示词框架（Prompt Framework）是一种结构化的方法，用于构建更清晰、有效的提示词（prompts），以便更好地与像我这样的语言模型交互。
比如可以提升提示词的质量，帮助我们明确目标、上下文和期望输出，避免模糊或歧义的表达，从而获得更准确的回答。可以帮助我们节省时间，通过复用结构化的提示模板，你可以更快地构建高质量的提示，而不必每次都从零开始。更适合复杂任务，对于需要多步骤推理、角色扮演、格式化输出等复杂任务，提示词框架可以提供清晰的结构，帮助模型更好地理解和执行。
本文是提示词框架系列的第一篇，今天给大家介绍的提示词框架是 RACEF。
1. RACEF 框架是什么？
RACEF 是一个用于提升 AI 交互效果的提示词工程框架，由五个关键组成部分构成：
该框架强调结构化与灵活性的结合，适用于多种复杂任务，提升提示词的清晰度、深度与适应性。
2. RACEF 框架的应用场景
RACEF 框架适用于以下典型场景：
⠀
3. RACEF 框架最适合的模型
RACEF 框架与以下主流生成式 AI 模型高度兼容：
| 模型名称 | 特点 |
|---|---|
| OpenAI GPT-4 | |
| Google Gemini | |
| Anthropic Claude | |
| Juuzt AI专有模型 | |
| Meta Llama 2 |
4. RACEF 框架例子
示例 1：市场调研报告
⠀
示例 2：教育课程开发
⠀
5. RACEF 框架的优缺点
优点
⠀
缺点
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