在与ChatGPT交互时，您可以指示模型使用特定的参考文本来回答问题。这意味着您提供一段文本、文章或报告，并要求ChatGPT基于这些材料提供信息或解答。这种方法特别有用于确保回答基于特定的信息源，增加回答的相关性和准确性。

主要有几个原因：

明确性：引用文本可以帮助明确你的问题，例如，如果你在问一个关于特定法律条款的问题，提供该法律条款的文本可以帮助模型更准确地理解你的问题。

上下文：即使模型的上下文长度限制增加，它仍然需要理解你的问题的上下文，引用文本可以提供这种上下文。

准确性：引用文本可以帮助模型提供更准确的答案，模型可能会根据引用文本中的信息来生成答案，而不是仅仅依赖于它的训练数据。

效率：即使模型可以处理更长的上下文，提供引用文本仍然可以提高效率，这是因为模型不需要处理不相关的信息，而可以直接关注到你的问题和相关的上下文。

提供清晰的参考文本：在查询中附加或引用具体的文本，并明确指出希望使用该文本回答问题。

明确问题或请求：提出一个基于提供的参考文本的具体问题或请求。

使用合适的格式和分隔符：如果参考文本较长，考虑使用适当的格式和分隔符明确指出引用部分。

指示明确的任务：清楚地说明你希望模型执行的任务，比如“基于以下文本总结”、“回答关于以下段落的问题”等。

假设您正在研究特定的市场趋势，并想要基于一篇相关的研究报告获取信息：

参考文本提供：附上或引用报告的具体部分。例如，“根据以下摘自2023年市场分析报告的段落，......”。

明确的查询：提出一个明确的问题或请求。例如，“请基于上述文本，总结当前健康饮品市场的主要趋势。”

引用明确：如果参考文本来自在线资源，提供链接或引用；如果是引用书籍或报告，请明确章节和页码。

再给大家演示一个上传的 PDF 的参考回答：

通过指示模型使用特定的参考文本来回答问题，您可以提高回答的专业性和准确性。

这种做法对于需要基于具体资料或数据回答问题的情况特别有用。

确保提供清晰、相关的参考文本，并明确你的问题或请求，可以帮助您获得更准确和有用的信息。