提升千问提问质量需五步：一、明确主体与目标；二、嵌入高信息密度关键词；三、采用结构化句式；四、规避干扰表达；五、验证迭代提问。
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如果您希望在千问中获得更精准、高效的回答，但发现提问后结果不够理想，则可能是由于问题表述模糊或关键词选择不当。以下是提升千问提问质量的具体方法：
一、明确问题主体与目标
清晰界定提问所涉及的核心对象（如具体功能、错误代码、操作场景）以及期望达成的结果（如“获取步骤”“识别原因”“生成文案”），可显著减少歧义，避免模型泛化响应。
1、在提问前先自问：我要解决什么？我需要哪类信息？
2、删除无关背景描述，保留直接关联的实体名称与动作动词。
3、将宽泛问题拆解为单一焦点的小问题，例如将“怎么学好AI？”改为“如何用千问生成符合PPT汇报风格的技术简介？”
二、嵌入高信息密度关键词
千问对名词性关键词（尤其是专有名词、技术术语、产品型号、错误提示原文）响应更稳定，优先将这些词前置并保持原貌，不加口语化修饰。
1、复制粘贴系统报错中的完整提示语，如“Error 403 Forbidden”而非“打不开网页”。
2、使用标准术语替代俗称，例如输入“HTTP状态码502”而非“服务器睡着了”。
3、在需求类提问中，明确标注输出格式要求，例如追加“请用表格列出”“返回纯JSON格式”“每项不超过15字”。
三、结构化提问句式模板
采用固定逻辑顺序组织句子，能帮助模型快速定位意图层级，尤其适用于操作指导、代码生成、文本改写等任务类型。
1、以动词开头，如“生成”“提取”“判断”“转换”“对比”等，直接表明动作类型。
2、紧接限定条件，如“针对Python 3.9环境”“基于用户提供的Excel前两列”“仅保留2023年后的数据”。
3、结尾指定约束项，如“不使用循环语句”“用中文回答”“忽略大小写差异”。
四、规避常见干扰表达
某些高频口语化表达会弱化关键信息权重，导致模型过度关注修饰成分而忽略主干指令，需主动剔除或替换。
1、删去“能不能”“可不可以”“大概”“可能”“我觉得”等不确定性表述。
2、避免使用比喻或抽象类比，如不写“像Excel那样排序”，而写“按第三列数值降序排列，空值排在最后”。
3、禁用无实质意义的前缀，如“你好，请问”“麻烦您”“谢谢大佬”，这些内容不参与意图解析。
五、验证与迭代提问策略
首次提问未达预期时，无需重新构思整体逻辑，只需基于原始回答缺失点进行定向补强，形成最小修改闭环。
1、若答案偏离主题，检查是否遗漏核心名词，补入如“钉钉审批流”“MySQL 8.0窗口函数”等锚定词。
2、若步骤不完整，追加限定词：“补充第3步所需的全部命令参数”“列出每一步对应的Linux权限设置”。
3、若格式不符，直接重申输出规范：“请严格按Markdown无序列表输出，每项含编号和冒号”。
