修正 AI 的提示或上下文，而不是输出
在AI中有用户提示和系统提示。当输出不正常时，我们应该在用户提示中添加规则，而不是每次都修正它。
正如在之前的文章中提到的，AI翻译输出中的名字，存在许多重复的中文名字。即使是人类也无法准确地将英文名字翻译成中文名字，更不用说机器了。
定义名字翻译的规则并不难。在现实生活中，往往需要上下文。例如，在一个大约30人的班级中，如果两个人的英文名字（拼音翻译）相同，那么就很难进行翻译。此时需要其他信息，比如他们的外貌。
然而，在某些特定上下文中，比如某人的博客、讲座平台，或我们拥有用户的联系人列表时，可供翻译的目标名字列表会变得非常小。在这些情况下，AI可以完美翻译。
因此，我们应该在API调用中定义这些规则。不要更改输出；修复根本原因，而不是调整临时生成的内容。应关注修复原因，而不是结果。
AI代码编辑器比AI聊天机器人更智能，因为它们拥有更大的上下文。这使它们能够更好地推断其输出。
对于图像、音频和视频也是如此。这些工具应该提供更大的上下文。例如，如果AI创作工具提供一批视频、音频和播客，它们就能更有效地生成新的内容。
这与RAG（检索增强生成）类似。对于AI创作工具，它们必须在创建结果时找到平衡，既不能过于具体，也不能过于笼统。然而，它们应该提供工具或功能来使结果更具体。比如ChatGPT有项目功能，允许你上传文件然后与其互动。其他创作工具也需要类似的功能。