如何提升AI在长上下文中的回答精确性：读Claude官方博客有感_长上下文对话
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概要
在Claude官方发布的技术博客中，介绍了一系列关于如何提高AI在长上下文中的回答精确性的技巧和原则。这些技巧不仅能够帮助AI理解问题，还能够减少错误和歧义，从而提供更准确的答案。本文将尝试解读这篇博客，重点关注其中提到的关键概念，例如“scratchpad”和问题引导技巧。我们将详细讨论它们的作用以及如何应用这些概念来优化AI的性能。
Scratchpad
在Claude的官方博客中，一个引人注目的概念是“scratchpad”（便签簿/中间结果暂存器）（可能是这样解释把）。这一概念的核心目标是为AI提供问题相关的上下文锚点，以便更准确地回答问题。换句话说，scratchpad允许我们在回答问题之前告诉AI问题相关章节或文档片段的位置，然后AI可以根据这些信息更有针对性地查找答案。
原文中提到了对四种策略进行测试，以及测试时是否使用了<scratchpad>（便签簿）的情况，以及答案所在的位置（文档的开头、结尾或中间）以及上下文长度对结果的影响。这些测试的目的是深入研究不同因素对AI性能的影响，以帮助确定最佳策略和条件来提高AI在长上下文中的回答精确性。这些信息可以帮助指导AI在实际应用中的使用方式。以下是对原文中不同测试因素的详细解释：
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对四种策略的测试：原文提到了针对四种不同的策略进行了测试。这意味着研究人员测试了不同的方法来帮助AI回答问题，并比较了它们的效果。这些策略可能包括使用不同的提示或问题引导方式。
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使用或不使用<scratchpad>：在测试中，研究人员还考虑了是否使用<scratchpad>。这是一个重要的决策，因为<scratchpad>允许AI在回答问题之前提取相关引用。这个选择可能会影响AI的回答精确性。
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答案位置：测试还考虑了答案在文档中的位置。答案可以位于文档的开头、结尾或中间。这是有趣的，因为答案的位置可能会影响AI回答问题的方式，尤其是在长文档中。
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上下文长度：最后，测试还涉及文档的上下文长度。研究人员测试了两种不同长度的文档，分别包含70,000和95,000个标记。这是为了了解文档长度对AI回答问题的影响。
其实说这么多，在长上下文对话中的核心原则是，例如在Claude官方提供的例子中，应用scratchpad技巧可以简化为一句话：'从指定章节或文档片段中提取2-3条与问题相关的引用，并将它们存储在<scratchpad></scratchpad>标签中，以便后续引用。'
这意味着在回答问题之前，AI会智能地抽取所需信息，从而提高回答的质量和准确性。
和平常操作的区别
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区别于操作步骤：操作步骤（guidelines）通常是提供给AI的详细指令，告诉它如何执行某个任务，可能包括格式、结构和特定的步骤。而"scratchpad"不同之处在于，它是为了提供问题相关的上下文锚点，以帮助AI更好地理解问题并收集相关信息。它不是具体的操作步骤，而是一种信息定位和引导的机制。
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提供上下文锚点：正如您所指出的，"scratchpad"的主要目标是为AI提供问题相关章节或文档片段的位置，以便AI可以有针对性地查找答案。这种上下文锚点有助于减少AI在整个文档中进行无效搜索的情况，从而提高了回答问题的效率和精确性。
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推理过程的改进："scratchpad"的应用可以帮助AI在回答问题时更好地进行推理，因为它提供了关键信息和上下文。这样，AI不需要依赖过多的猜测或广泛搜索，从而更有可能提供精确的答案。
这个去做的意义在于"Scratchpad"的关键目标是为AI提供问题相关的上下文锚点，从而缩小问题搜索的范围。这意味着在AI回答问题之前，我们明确告知它问题相关章节或片段的位置，以便AI能够有针对性地查找答案。这个过程的本质是告诉AI：不要在整个文档中漫无目的地搜索，因为文档可能非常庞大。相反，我们指导AI去特定的地方，汇总更多与问题相关的信息，然后以这些信息为基础来提供答案。这一方法的优势在于它有效地限定了AI的搜索范围，从而提高了回答问题的精确性和效率。、
Scratchpad and Prompt Chain
"Scratchpad"技巧引发了我对于提示词链（Prompt Chain）的联想。当我们将一个复杂的提示拆分为一系列子提示时，每个子提示的结果就像一个个小的scratchpad。在不超出会话支持的上下文长度的情况下，后续的提示可以引用之前执行的提示的结果，作为辅助输入信息。
最简单的例子是在一个提示中写下“将结果命名为XXX”或者“将结果写入<scratchpad></scratchpad>标签中”，然后后续的提示可以使用{XXX}/{scratchpad}这样的方式来引用之前的结果。
下面是是否运用技巧的结果对比
原博客链接 https://www.anthropic.com/index/prompting-long-context
