共计 821 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。
精准提问：从模糊需求到明确指令
许多用户在调用 ChatGLM 时习惯输入模糊指令（如帮我写点东西），但 AI 大模型 的核心能力是 模式匹配与逻辑推理 。通过将需求拆解为 背景 + 目标 + 约束条件 的公式化结构，模型响应质量显著提升。将优化代码改为这段 Python 数据清洗代码存在内存泄漏问题，请用 Pandas 库重构并保持时间复杂度不超过 O(n²)，ChatGLM 能直接生成可落地的解决方案。
上下文管理：突破单轮对话局限
ChatGLM 的 长文本记忆能力 使其在复杂任务中表现优异，但需主动构建对话逻辑链。处理多步骤任务时，可通过分阶段确认策略逐步推进：
这种交互方式可激活模型的 任务分解能力，避免信息过载导致的输出偏差。
参数调优：解锁隐藏性能
ChatGLM 的 API 参数设置直接影响生成效果：
实验数据显示，合理配置参数的模型响应效率提升 40%，专业领域任务准确率提高 28%。通过 API 沙盒环境进行多组对照测试，可快速找到最优参数组合。
领域适配：垂直场景专项优化
针对金融、医疗等专业领域，ChatGLM 的通用知识库可能无法满足需求。通过以下方法实现 领域增强：
某证券机构采用该方法后，ChatGLM 生成的投研报告专业度评分从 72% 提升至 89%，人工修正成本降低 65%。
参考文章：ChatGPT4.0 收费方式解析，助您合理安排预算正文完
