提示词技巧：用 “领域术语表” 提升专业问题的响应质量

**

1. 前言

在日常使用 AI 工具处理专业问题时，很多人会遇到一个常见问题：AI 给出的回复不够精准，甚至出现偏离专业方向的情况。这其中很重要的一个原因是，AI 对特定领域的专业术语理解不够深入，导致无法准确把握用户的核心需求。

而 “领域术语表” 就是解决这个问题的有效工具。它能帮助 AI 快速掌握特定领域的关键术语，让 AI 的响应更贴合专业场景。接下来，我们就详细讲解如何利用 “领域术语表” 提升专业问题的响应质量。

2. 什么是 “领域术语表”

2.1 定义

“领域术语表” 简单来说，就是将某个特定领域内的关键术语、概念以及对应的解释整理而成的列表。这些术语是该领域内专业交流的基础，也是理解和解决专业问题的核心要素。

比如在计算机编程领域，“变量”“函数”“循环” 就是基础术语；在医学领域，“血常规”“CT 扫描”“抗生素” 则是常用术语。把这些术语和它们的准确解释整理到一起，就形成了对应领域的 “领域术语表”。

2.2 特点

2.2.1 专业性

“领域术语表” 中的术语都来自特定领域，具有很强的专业属性。这些术语只有在该领域内才有特定的含义，离开这个领域可能就会有不同的解释，甚至失去意义。

例如 “堆栈” 这个术语，在计算机编程领域指的是一种数据结构，而在日常生活中可能只是指堆放物品的方式，两者含义完全不同。

2.2.2 准确性

“领域术语表” 中的每个术语都有明确且准确的解释，不会出现模糊不清或歧义的情况。这是因为专业领域对术语的定义有严格的标准，只有准确的术语解释才能保证专业交流的顺畅和问题解决的正确。

比如在会计领域，“资产” 的定义是 “企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源”，这个解释是固定且准确的，不能有任何偏差。

2.2.3 针对性

“领域术语表” 是针对特定领域制作的，只包含该领域内的相关术语，不涉及其他领域的内容。这种针对性能让 AI 在处理该领域问题时，快速聚焦到核心术语上，避免被无关信息干扰。

比如为 “机器学习” 领域制作的术语表，只会包含 “神经网络”“数据集”“模型训练” 等与机器学习相关的术语，不会出现 “市场营销”“法律条款” 等其他领域的术语。

3. 为什么 “领域术语表” 能提升专业问题的响应质量

3.1 帮助 AI 精准理解问题需求

当我们向 AI 提出专业问题时，问题中往往会包含很多领域术语。如果 AI 不了解这些术语的含义，就无法准确理解我们的问题需求，进而给出不符合要求的回复。

而 “领域术语表” 能为 AI 提供这些术语的准确解释，让 AI 清楚每个术语在该领域内的具体含义。这样一来，AI 就能根据术语的含义，准确把握问题的核心要点，理解我们真正的需求。

比如我们问 AI：“如何用 Python 实现神经网络的反向传播？” 如果 AI 不了解 “神经网络”“反向传播” 这些术语的含义，可能会给出一些关于 Python 基础语法的回复，完全偏离我们的需求。但如果我们提供了包含这些术语解释的 “领域术语表”，AI 就能明白我们是想了解在 Python 环境下，实现神经网络中反向传播算法的具体步骤，从而给出精准的回复。

3.2 减少 AI 响应的偏差

由于 AI 的训练数据涵盖了各个领域的内容，在处理专业问题时，很容易受到其他领域信息的影响，导致响应出现偏差。比如在处理医学问题时，AI 可能会引用一些非医学领域的观点，或者对医学术语做出错误的解读。

“领域术语表” 能为 AI 划定明确的专业范围，让 AI 在处理问题时，只围绕该领域的术语和知识进行思考和响应，减少其他领域信息的干扰。同时，准确的术语解释也能避免 AI 对术语的错误理解，从而减少响应的偏差。

例如在回答 “抗生素的使用禁忌有哪些” 这个问题时，如果没有 “领域术语表”，AI 可能会将 “抗生素” 与 “维生素” 等其他药物混淆，给出错误的使用禁忌。但有了包含 “抗生素” 准确解释的术语表后，AI 就能明确 “抗生素” 是用于治疗细菌感染的药物，进而准确列出其使用禁忌，避免偏差。

3.3 提升 AI 响应的专业性和深度

专业问题的解决需要深入的专业知识，而 “领域术语表” 是专业知识的重要载体。通过 “领域术语表”，AI 能快速掌握该领域的核心术语和基础概念，为深入理解和解决专业问题打下基础。

在此基础上，AI 在响应专业问题时，就能运用这些专业术语和知识，从专业的角度进行分析和解答，让回复更具专业性。同时，AI 还能基于术语表中的概念，进一步拓展相关知识，给出更有深度的回复，满足用户对专业问题深入了解的需求。

比如在回答 “如何优化数据库的查询性能” 这个问题时，有了 “数据库索引”“查询语句优化”“表分区” 等术语的解释后，AI 不仅能列出优化查询性能的常见方法，还能详细说明每种方法的原理和适用场景，比如解释 “数据库索引” 如何加快查询速度，不同类型的索引（如 B 树索引、哈希索引）在不同查询场景下的优缺点等，让回复更具专业性和深度。

4. 如何构建 “领域术语表”

4.1 确定领域范围

首先要明确 “领域术语表” 针对的具体领域范围，不能过于宽泛，也不能过于狭窄。范围过于宽泛会导致术语表包含过多无关术语，增加 AI 的理解负担；范围过于狭窄则可能遗漏关键术语，影响 AI 对专业问题的理解。

确定领域范围时，可以从以下几个方面考虑：

1. 明确核心需求：确定制作 “领域术语表” 是为了解决该领域内哪类具体问题，比如是为了处理计算机编程中的 “PythonWeb 开发” 问题，还是为了应对医学中的 “儿科常见疾病诊断” 问题。

1. 划分领域层级：如果领域范围较大，可以进一步划分层级，聚焦到更具体的子领域。比如 “计算机科学” 是一个大领域，可将其划分为 “编程开发”“人工智能”“数据库” 等子领域，再针对 “编程开发” 中的 “Java 后端开发” 制作术语表。

1. 参考行业标准：很多领域都有明确的行业标准或规范，这些标准中会对领域的范围和核心内容做出界定，可以参考这些标准来确定 “领域术语表” 的范围。

4.2 收集领域术语

确定领域范围后，就需要收集该领域内的相关术语。收集术语时，可以通过以下几种途径：

4.2.1 专业书籍和教材

专业书籍和教材是领域术语的重要来源，它们会系统地介绍该领域的基础术语和核心概念。比如计算机编程领域的《C++ Primer》、医学领域的《系统解剖学》等教材，都会在书中明确列出相关术语及其解释。

在收集术语时，可以逐章阅读相关书籍和教材，将书中出现的关键术语记录下来。同时，要注意术语的准确性，以教材中的定义为准。

4.2.2 行业文档和标准

行业文档和标准通常会对该领域内的术语做出规范和定义，这些术语具有权威性和准确性。比如软件行业的《软件工程术语》标准、会计领域的《企业会计准则》等，都是收集术语的优质资源。

可以通过行业协会官网、政府部门发布的文件等渠道获取这些行业文档和标准，从中提取相关术语。

4.2.3 专业网站和论坛

很多专业领域都有对应的专业网站和论坛，这些平台上的专业人士会在交流中使用大量领域术语。比如计算机领域的 CSDN、Stack Overflow，医学领域的丁香园等。

在这些平台上，可以浏览相关的技术文章、问答内容，收集其中频繁出现的术语。同时，还可以关注行业内的专家账号，从他们的分享中获取更多专业术语。

4.2.4 实际工作场景

在实际工作中，我们会遇到很多与该领域相关的问题，在解决问题的过程中也会使用大量领域术语。可以结合自己的工作经验，记录工作中常用的术语。

比如从事 Java 后端开发的人员，在日常工作中会用到 “Spring Boot”“MyBatis”“微服务” 等术语，这些都是实际工作场景中常用的，应该纳入术语表。

4.3 整理术语解释

收集到术语后，需要为每个术语整理准确的解释。整理解释时，要遵循以下原则：

4.3.1 准确性

术语的解释必须准确无误，要符合该领域内的标准定义。如果存在多个定义，应优先选择行业内广泛认可的权威定义。

比如 “人工智能” 这个术语，权威定义是 “研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学”，在整理解释时就应采用这个定义，不能随意修改。

4.3.2 简洁性

术语的解释要简洁明了，避免冗长和复杂的表述。用最简洁的语言将术语的核心含义表达清楚，让 AI 能快速理解。

比如 “变量” 在编程领域的解释，简洁表述为 “用于存储数据的容器，其值可以在程序运行过程中改变” 即可，不需要添加过多无关的细节。

4.3.3 易懂性

虽然术语具有专业性，但解释时要尽量通俗易懂，避免使用过于生僻的词汇或复杂的句式。如果术语涉及一些复杂的概念，可以适当举例说明，帮助 AI 理解。

比如解释 “循环” 在编程中的含义时，可以说 “循环是一种控制流程的结构，它能让程序重复执行某一段代码，直到满足特定条件为止。例如，要计算 1 到 100 的和，就可以使用循环让程序重复累加 1 到 100 的每个数字”。

4.4 筛选和分类术语

4.4.1 筛选术语

收集和整理完术语后，需要对术语进行筛选。筛选时，要保留那些与领域核心需求相关、在专业问题中频繁出现的关键术语，删除那些无关紧要、很少用到的术语。

比如在为 “Python 数据分析” 领域制作术语表时，“Pandas”“NumPy”“数据清洗”“数据可视化” 等是核心术语，应该保留；而 “Python 游戏开发” 相关的术语，如 “Pygame”，则与该领域需求无关，应删除。

4.4.2 分类术语

为了方便 AI 查找和理解术语，可以对筛选后的术语进行分类。分类的方式可以根据术语的属性、用途或相关领域模块来确定。

比如在 “数据库” 领域，术语可以分为 “数据库基础”（如 “数据库”“表”“字段”）、“数据库操作”（如 “查询”“插入”“删除”）、“数据库优化”（如 “索引”“分区”“缓存”）等类别。

分类时，可以使用表格或列表的形式，将同一类别的术语整理在一起，让术语表的结构更清晰。

5. “领域术语表” 在不同场景下的使用方法

5.1 编程开发场景

5.1.1 术语表构建

在编程开发场景下，首先确定具体的开发方向，如 “Java 后端开发”“前端 Vue 开发”“Python 爬虫开发” 等。然后收集该方向的核心术语，例如 “Java 后端开发” 的术语包括 “Spring Boot”“Spring Cloud”“MyBatis”“RESTful API”“数据库连接池” 等。

为每个术语整理准确解释，比如 “Spring Boot” 的解释是 “基于 Spring 框架的快速开发脚手架，它简化了 Spring 应用的初始搭建和开发过程，通过自动配置减少了配置文件的编写”。

最后对术语进行分类，如 “框架相关”“数据库相关”“API 相关” 等类别。

5.1.2 提示词搭配使用

在向 AI 提问时，先在提示词中引入 “领域术语表”，再提出具体问题。例如：

“以下是 Java 后端开发领域的术语表：

1. 框架相关

1.1 Spring Boot：基于 Spring 框架的快速开发脚手架，简化 Spring 应用的初始搭建和开发过程，通过自动配置减少配置文件编写。

1.2 Spring Cloud：为微服务架构提供了完整的解决方案，包含服务注册与发现、配置中心、负载均衡等组件。

1. 数据库相关

2.1 MyBatis：一款优秀的持久层框架，支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射，能将 SQL 执行结果映射为 Java 对象。

2.2 数据库连接池：负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而不是重新建立一个，提高数据库操作效率。

请基于以上术语表，回答问题：如何使用 Spring Boot 整合 MyBatis 实现数据库的查询操作？”

这样 AI 就能根据术语表中的解释，准确理解 “Spring Boot” 和 “MyBatis” 的含义，进而给出具体的整合步骤，包括添加依赖、配置数据库连接池、编写 Mapper 接口和 XML 文件、编写 Service 和 Controller 层代码等内容，回复的精准度会大幅提升。

5.2 医学健康场景

5.2.1 术语表构建

确定医学健康场景的具体方向，如 “儿科常见疾病诊断”“心血管疾病预防”“糖尿病护理” 等。以 “儿科常见疾病诊断” 为例，收集核心术语，如 “上呼吸道感染”“小儿肺炎”“小儿腹泻”“手足口病”“热性惊厥” 等。

整理术语解释，比如 “小儿肺炎” 的解释是 “由不同病原体（如细菌、病毒、支原体等）或其他因素（如吸入羊水、过敏等）引起的肺部炎症，主要表现为发热、咳嗽、气促、呼吸困难等症状，肺部听诊可闻及固定湿啰音”。

对术语进行分类，如 “呼吸道疾病”“消化道疾病”“传染病” 等类别。

5.2.2 提示词搭配使用

向 AI 提问时，先提供 “领域术语表”，再提出问题。例如：

“以下是儿科常见疾病诊断领域的术语表：

1. 呼吸道疾病

1.1 上呼吸道感染：俗称‘感冒’，主要由病毒感染引起，表现为鼻塞、流涕、咽痛、发热等症状，一般病程 7-10 天。

1.2 小儿肺炎：由不同病原体或其他因素引起的肺部炎症，表现为发热、咳嗽、气促、呼吸困难，肺部听诊有固定湿啰音。

1. 消化道疾病

2.1 小儿腹泻：多由病毒（如轮状病毒）、细菌感染或饮食不当引起，表现为大便次数增多、大便性状改变（如稀水样便、蛋花汤样便），可伴有呕吐、发热。

1. 传染病

3.1 手足口病：由肠道病毒引起的传染病，多发生于 5 岁以下儿童，表现为口痛、厌食、低热，手、足、口腔等部位出现小疱疹或小溃疡。

请根据以上术语表，分析一个 2 岁儿童出现发热（体温 38.5℃）、咳嗽、呼吸急促，肺部听诊有湿啰音的症状，可能是什么疾病？并说明判断依据。”

AI 会依据术语表中 “小儿肺炎” 的解释，判断该儿童可能患有小儿肺炎，判断依据就是儿童出现的发热、咳嗽、呼吸急促、肺部湿啰音等症状与 “小儿肺炎” 的临床表现完全相符，回复会准确且具有专业性。

5.3 金融理财场景

5.3.1 术语表构建

确定金融理财场景的具体方向，如 “基金投资”“股票交易”“个人理财规划” 等。以 “基金投资” 为例，收集核心术语，如 “开放式基金”“封闭式基金”“货币基金”“债券基金”“股票基金”“净值”“申购”“赎回”“定投” 等。

整理术语解释，比如 “基金定投” 的解释是 “定期定额投资基金的简称，指投资者通过指定的销售机构，在固定的时间，以固定的金额，自动申购指定的开放式基金，是一种长期投资方式”。

对术语进行分类，如 “基金类型”“基金操作”“基金收益相关” 等类别。

5.3.2 提示词搭配使用

向 AI 提问时，先给出 “领域术语表”，再提出具体问题。例如：

“以下是基金投资领域的术语表：

1. 基金类型

1.1 开放式基金：基金份额总额不固定，基金份额可以在基金合同约定的时间和场所申购或者赎回的基金。

1.2 封闭式基金：基金份额总额在基金合同期限内固定不变，基金份额持有人不得申请赎回的基金。

1.3 货币基金：主要投资于货币市场工具（如银行存款、短期债券、同业存单等）的基金，具有流动性高、风险低、收益稳定的特点。

1.4 股票基金：主要投资于股票市场的基金，股票投资占比通常在 80% 以上，收益和风险相对较高。

1. 基金操作

2.1 申购：投资者在基金成立后，向基金管理人申请购买基金份额的行为。

2.2 赎回：投资者在基金成立后，向基金管理人申请卖出基金份额，收回资金的行为。

2.3 定投：投资者通过指定销售机构，在固定时间以固定金额自动申购指定开放式基金的长期投资方式。

请基于以上术语表，回答问题：对于每月可拿出 1000 元进行长期投资（5 年以上）的新手，推荐选择哪种类型的基金？并说明推荐理由。”

AI 会结合术语表中不同基金类型的特点来分析，货币基金虽然风险低，但收益稳定且较低，不符合 5 年以上长期投资追求更高收益的需求；封闭式基金无法随时赎回，灵活性差，不适合新手调整投资计划；而股票基金虽然风险相对较高，但长期来看收益潜力更大，且新手通过定投的方式，能分散投资风险，平摊成本。所以 AI 会推荐股票基金，并搭配定投方式，同时详细说明推荐理由，让回复更贴合新手的投资需求。

5.4 教育教学场景

5.4.1 术语表构建

确定教育教学场景的具体方向，如 “中小学数学教学”“高中英语语法教学”“大学计算机基础教学” 等。以 “中小学数学教学” 中的 “小学数学几何图形教学” 为例，收集核心术语，如 “长方形”“正方形”“三角形”“圆形”“周长”“面积”“体积”“对称轴” 等。

整理术语解释，比如 “长方形周长” 的解释是 “长方形四条边长度的总和，计算公式为（长 + 宽）×2”；“圆形面积” 的解释是 “圆形所占平面的大小，计算公式为 π× 半径的平方（π 通常取 3.14）”。

对术语进行分类，如 “平面图形”“图形度量（周长、面积）”“立体图形” 等类别。

5.4.2 提示词搭配使用

向 AI 提问时，先提供 “领域术语表”，再提出具体问题。例如：

“以下是小学数学几何图形教学领域的术语表：

1. 平面图形

1.1 长方形：四个角都是直角，对边相等的四边形。

1.2 正方形：四个角都是直角，四条边都相等的四边形。

1.3 圆形：在一个平面内，围绕一个点并以一定长度为距离旋转一周所形成的封闭曲线。

1. 图形度量

2.1 周长：封闭图形一周的长度。

2.2 长方形周长：长方形四条边长度的总和，计算公式为（长 + 宽）×2。

2.3 圆形周长（圆的周长）：圆形一周的长度，计算公式为 2×π× 半径（π 取 3.14）。

2.4 面积：物体所占平面的大小。

2.5 正方形面积：正方形所占平面的大小，计算公式为边长 × 边长。

请基于以上术语表，设计一个适合小学三年级学生的 “长方形周长计算” 教学片段（时长 5 分钟左右），要求包含知识点讲解和简单练习。”

AI 会依据术语表中 “长方形”“长方形周长” 的定义和计算公式，设计教学片段。首先用生活中的长方形物体（如课本、黑板）引入，让学生认识长方形的特点；然后讲解周长的概念，再推导长方形周长的计算公式；最后设计简单练习，如给出长方形课本的长和宽，让学生计算周长。整个教学片段会符合小学三年级学生的认知水平，且紧密围绕术语表中的知识点，确保教学内容准确且有针对性。

6. 使用 “领域术语表” 时的注意事项

6.1 术语表需定期更新

随着领域技术的发展和知识的更新，很多领域的术语会出现新的含义，或者有新的术语产生。如果 “领域术语表” 长期不更新，其中的术语和解释可能会过时，导致 AI 无法准确理解最新的专业问题，影响响应质量。

比如在计算机编程领域，每年都会有新的框架和技术出现，如近年来流行的 “微服务架构” 相关的新术语，或者 “AI 编程工具” 相关的新概念。如果术语表没有及时添加这些新术语，当我们向 AI 提问关于这些新领域的问题时，AI 就无法准确理解，给出的回复可能会不符合实际需求。

所以，需要定期（如每 3 个月或每半年）对 “领域术语表” 进行检查和更新，删除过时的术语和解释，添加新出现的核心术语及准确解释，保证术语表的时效性。

6.2 避免术语过载

在构建 “领域术语表” 时，不要盲目添加过多术语，避免出现 “术语过载” 的情况。如果术语表中的术语数量过多，尤其是包含很多不常用的冷门术语，会增加 AI 的理解负担，导致 AI 无法快速聚焦到核心术语上，反而影响对专业问题的理解和响应速度。

比如在为 “Python 基础编程” 领域制作术语表时，核心术语包括 “变量”“函数”“条件语句”“循环语句” 等，这些是初学者必须掌握的基础术语。而一些高级编程中的冷门术语，如 “元类”“装饰器的底层原理” 等，不属于 “Python 基础编程” 领域的核心内容，就不需要添加到术语表中。

一般来说，“领域术语表” 的术语数量控制在 30-50 个左右为宜，具体数量可根据领域的复杂程度适当调整，但核心原则是只保留与领域核心需求相关的关键术语。

6.3 术语解释需统一口径

在整理术语解释时，要保证同一术语的解释口径统一，避免出现同一术语有多个不同解释的情况。如果同一术语有不同的解释，AI 会无法判断哪个解释是正确的，进而导致对问题的理解出现混乱，给出错误的回复。

比如在会计领域，“会计科目” 的解释是 “对会计要素的具体内容进行分类核算的项目”，这个解释是行业内统一的。如果在术语表中，既给出这个解释，又给出 “会计科目是记录企业经济业务的载体” 这样不完整的解释，AI 就会对 “会计科目” 的含义产生困惑，在处理相关问题时可能会出现偏差。

为了保证术语解释的统一口径，整理术语解释时，应优先参考行业权威资料，如国家发布的行业标准、权威出版社出版的专业书籍等，确保每个术语的解释都符合行业统一标准。

6.4 结合实际问题调整术语表

“领域术语表” 不是一成不变的，需要根据实际遇到的专业问题进行调整。在使用 “领域术语表” 处理专业问题时，如果发现 AI 对某些问题的响应仍然不够精准，可能是因为术语表中缺少与该问题相关的关键术语，或者某些术语的解释不够准确。

这时，就需要对术语表进行调整。比如在使用 “Java 后端开发” 领域的术语表时，向 AI 提问 “如何解决 Spring Boot 项目中的跨域问题”，如果 AI 给出的回复不准确，可能是因为术语表中缺少 “跨域”“CORS（跨域资源共享）” 等相关术语。这时，就需要将这些术语添加到术语表中，并整理准确的解释，以便后续处理类似问题时，AI 能给出更精准的回复。

7. “领域术语表” 的进阶使用技巧

7.1 结合上下文补充术语细节

在一些复杂的专业问题中，仅靠术语表中的基础解释可能无法让 AI 完全理解术语在具体场景下的含义。这时，可以在提示词中结合问题的上下文，为术语补充更多细节，让 AI 更准确地理解术语的使用场景。

比如在 “机械设计” 领域，“公差” 这个术语的基础解释是 “允许零件尺寸和几何参数的变动范围”。但在具体的 “轴类零件与孔类零件的配合” 场景中，“公差” 还涉及 “间隙配合”“过盈配合”“过渡配合” 等不同类型。这时，在提示词中可以补充这些细节：

“以下是机械设计领域的术语表（补充场景细节）：

1. 公差：允许零件尺寸和几何参数的变动范围。在轴类零件与孔类零件的配合场景中，公差分为间隙配合（轴的实际尺寸小于孔的实际尺寸，装配后有间隙）、过盈配合（轴的实际尺寸大于孔的实际尺寸，装配后有过盈）、过渡配合（轴的实际尺寸可能大于或小于孔的实际尺寸，装配后可能有间隙或过盈）三种类型。

请基于以上术语表，回答问题：在设计需要经常拆卸的轴孔配合结构时，应选择哪种公差配合类型？并说明理由。”

AI 会结合补充的术语细节，判断间隙配合因为装配后有间隙，方便拆卸，所以适合需要经常拆卸的结构，进而给出准确的回复。

7.2 多领域术语表组合使用

在处理涉及多个领域的交叉专业问题时，可以将多个领域的术语表组合起来使用，让 AI 同时掌握多个领域的核心术语，从而准确理解问题的跨领域需求。

比如在 “医疗数据分析” 问题中，既涉及 “医学” 领域的术语（如 “病历数据”“诊断结果”“治疗方案”），又涉及 “数据分析” 领域的术语（如 “数据清洗”“数据建模”“可视化分析”）。这时，可以将 “医学领域术语表” 和 “数据分析领域术语表” 组合起来，在提示词中一起提供给 AI：

“以下是医疗数据分析相关的两个领域术语表：

医学领域术语表

1. 病历数据：记录患者基本信息、症状、诊断结果、治疗过程等的医疗数据。

1. 诊断结果：医生根据患者的症状、检查报告等得出的疾病判断结论。

数据分析领域术语表

1. 数据清洗：对原始数据中的错误、缺失值、重复值等进行处理，提高数据质量的过程。

1. 数据建模：使用数学模型或算法对数据进行分析，挖掘数据中的规律和趋势的过程。

1. 可视化分析：通过图表、图形等可视化方式展示数据结果，方便直观理解数据信息的过程。

请基于以上两个术语表，回答问题：如何对 1000 份糖尿病患者的病历数据进行分析，以找出影响患者治疗效果的关键因素？”

AI 会结合两个领域的术语知识，给出完整的分析步骤：首先进行数据清洗，处理病历数据中的缺失值和错误信息；然后提取病历数据中的关键指标（如患者年龄、血糖水平、治疗方案、诊断结果等）；接着通过数据建模，分析这些指标与治疗效果之间的关系；最后通过可视化分析，展示影响治疗效果的关键因素（如血糖控制情况、治疗方案选择等），让回复覆盖医疗和数据分析两个领域的需求，更符合实际问题的解决思路。

7.3 为术语添加优先级标注

在 “领域术语表” 中，不同的术语在解决专业问题时的重要程度不同。可以为术语添加优先级标注（如 “高优先级”“中优先级”“低优先级”），让 AI 优先关注高优先级的术语，确保在处理问题时能聚焦到核心关键术语上，提高响应的精准度和效率。

比如在 “电商运营” 领域，“销售额”“客流量”“转化率” 是影响电商店铺业绩的核心术语，属于高优先级；“店铺装修风格”“客服响应速度” 对业绩有一定影响，但重要程度相对较低，属于中优先级；“商品包装设计” 对业绩的影响较小，属于低优先级。在术语表中添加优先级标注：

“以下是电商运营领域的术语表（含优先级标注）：

1. 销售额（高优先级）：电商店铺在一定时间内卖出商品的总金额，是衡量店铺业绩的核心指标。

1. 客流量（高优先级）：进入电商店铺的用户数量，是提升销售额的基础。

1. 转化率（高优先级）：在店铺中完成购买行为的用户数量占客流量的比例，直接影响销售额。

1. 店铺装修风格（中优先级）：电商店铺的页面设计风格，影响用户的浏览体验和停留时间。

1. 客服响应速度（中优先级）：客服回复用户咨询的速度，影响用户的购物体验和购买决策。

1. 商品包装设计（低优先级）：商品的包装外观设计，对用户购买决策的影响较小。

请基于以上术语表，回答问题：如何在一个月内快速提升电商店铺的销售额？”

AI 会优先围绕高优先级的 “销售额”“客流量”“转化率” 三个术语来思考解决方案，给出具体措施：如通过优惠活动吸引更多用户进入店铺，提升客流量；优化商品详情页和购买流程，提高转化率；进而通过客流量和转化率的提升，实现销售额的快速增长。同时，也会适当提及中优先级的术语（如优化客服响应速度），但不会过多关注低优先级术语，确保回复聚焦核心问题，更具针对性。