文本生成类AI模型的训练数据都来源于互联网，这让AI拥有了人类在互联网上公开发表过的所有知识。

而AI的内容生产模式是通过预测下一个可能出现的单词，这就意味着AI更倾向于生成更普通、更中庸和更容易在互联网上搜索到的文本内容，其中的信息密度也会相应的降低，更缺乏相关的专业知识。

所以，当你需要生成一些专业领域的内容时，你就可以要求AI模型去扮演某个领域的专家。

进行角色扮演时，AI会输出更符合自己身份的信息，产出的文本内容也会更具有专业性和信息量。

举个例子

以文心一言为例，当你需要一份营销推广的策划案时，你就可以要求其扮演一位资深的营销顾问，让他从专家的角度为你提出建议。

这里的“身份”并不是指你的人口统计学指标，你的性别、年龄、居住地等信息并不会对文本生成内容产生多大的影响，需要向AI告知的是你的“认知水平”。

认知水平是指对信息的处理能力，主要包括判断能力、思维能力，知识储备等。当你告知AI模型你的身份信息时，AI就能够根据这个输出符合你认知水平的文本内容。

举个例子

在利用AI模型进行文本创作时，一个常见的问题是输出内容的长度可能不受控制，有时过于冗长，有时又显得过于简略。为了更有效地管理和利用AI生成的文本，我们可以采用限定文本长度的策略。

通过设定明确的文本长度要求，AI模型在生成内容时会更加聚焦于核心信息，避免不必要的冗长或遗漏关键细节。这不仅能够提高文本的阅读效率，还能确保生成的内容更加精炼、有针对性。

举个例子

为了提升AI生成文本的逻辑性和深度，我们可以采用引导AI一步步思考的方法。这种方法类似于人类解决问题时的逐步推理过程，通过向AI提出一系列有逻辑关联的问题或指令，引导其逐步深入思考和构建内容。

首先，明确你的目标或主题，并将其拆分为几个关键子问题或步骤。

然后，按照这些子问题或步骤的顺序，逐一向AI提出请求，让其在每个阶段都专注于解决一个具体的问题或生成一部分内容。

举个例子

例如，在撰写一篇关于人工智能发展趋势的论文时，你可以先要求AI概述当前人工智能领域的主要技术和应用，然后逐步引导其分析这些技术面临的挑战、潜在的解决方案以及未来的发展方向。

在每个阶段，你都可以根据AI的输出，进一步细化问题或提出新的要求，以引导其更深入地思考和探索。