基础提问原则
使用AI撰写论文综述时，提问的质量直接决定了输出内容的质量。掌握正确的提问方法，能够帮助AI更好地理解你的需求，生成更符合学术要求的综述内容。
1. 明确研究主题
在提问时，首先要清晰地定义你的研究主题和范围。避免过于宽泛或模糊的描述。
不好的提问："帮我写一篇关于人工智能的论文综述"
好的提问："请帮我撰写一篇关于深度学习在医学影像诊断中应用的论文综述，时间范围限定在2018-2023年"
2. 指定文献范围
告诉AI需要涵盖哪些文献、时间范围、数据库来源等，这样AI才能提供更有针对性的内容。
提示：尽量提供具体的文献数量、发表年份、期刊级别等信息，这样AI生成的综述会更加精准。
进阶提问技巧
当你掌握了基础提问后，可以尝试更高级的提问策略，让AI生成更专业、更深入的论文综述。
1. 分步骤提问
将复杂的综述任务分解成多个小步骤，逐步引导AI完成。例如：
- 先让AI帮你梳理研究领域的核心概念
- 然后询问主要研究方法和理论框架
- 接着了解当前研究热点和争议点
- 最后让AI整合成完整的综述结构
2. 提供背景信息
向AI提供你的研究背景、目标读者、论文用途等信息，帮助AI调整写作风格和深度。
"我是一名计算机科学专业的研究生，正在准备硕士论文的文献综述部分。我的研究方向是自然语言处理，特别关注预训练语言模型在情感分析中的应用。请帮我撰写一篇约3000字的综述，要求包含：1) 研究背景和意义 2) 主要技术方法 3) 现有研究的局限性 4) 未来研究方向"
实用提问模板
以下是一些可以直接使用的提问模板，根据你的具体需求进行修改：
模板1：基础综述模板
"请帮我撰写一篇关于[具体研究领域]的文献综述，要求：
1. 涵盖[起始年份]至[结束年份]期间的重要研究
2. 重点分析[具体研究方向]的发展历程
3. 总结主要的研究方法和发现
4. 指出当前研究的不足和未来展望
5. 字数控制在[具体字数]左右"
模板2：比较分析模板
"请比较分析[方法A]和[方法B]在[应用领域]中的优缺点，包括：
1. 两种方法的基本原理
2. 性能对比（准确率、效率、成本等）
3. 适用场景分析
4. 现有研究的改进方向
请引用至少[数量]篇相关文献支持你的分析"
模板3：趋势分析模板
"请分析[研究领域]近[年数]年的研究趋势，包括：
1. 研究热点的演变过程
2. 技术方法的创新突破
3. 应用领域的扩展情况
4. 未来发展趋势预测
请提供具体的数据和案例支持"
实例分析
通过具体实例来学习如何更好地提问：
实例1：机器学习综述
"请帮我撰写一篇关于'机器学习在金融风控中的应用'的文献综述，具体要求：
1. 时间范围：2019-2023年
2. 重点覆盖：信用评分、欺诈检测、风险预测三个方向
3. 分析不同机器学习算法（如随机森林、XGBoost、深度学习）的适用性
4. 总结实际应用中的挑战和解决方案
5. 字数：4000-5000字
6. 格式：学术论文格式，包含摘要、关键词、正文、参考文献"
实例2：环境科学综述
"作为环境工程专业的博士生，我需要一篇关于'微塑料污染治理技术'的综述文章。请：
1. 系统梳理现有的微塑料检测方法
2. 评述各种治理技术的优缺点（物理法、化学法、生物法）
3. 分析不同环境介质（水体、土壤、大气）中的治理策略差异
4. 探讨技术经济性和规模化应用的可行性
5. 提出未来研究的重点方向
请确保内容具有学术深度，适合发表在SCI期刊"
注意事项与最佳实践
1. 避免常见错误
- 过于宽泛：避免"帮我写一篇综述"这样的模糊提问
- 信息不足：提供足够的研究背景和具体要求
- 期望过高：AI是辅助工具，最终需要人工审核和修改
- 忽视文献：提醒AI引用相关文献，确保学术严谨性
2. 提高回答质量的方法
迭代优化：如果第一次的回答不满意，可以基于AI的回答提出更具体的问题，逐步优化内容。例如："请扩展第二部分的内容，增加更多具体案例"或"请重新组织第三部分的结构，按照时间顺序排列"。
3. 学术诚信提醒
使用AI辅助撰写论文综述时，请务必注意：
- AI生成的内容需要经过仔细审核和修改
- 确保引用的文献真实存在且相关
- 避免直接复制粘贴，要用自己的语言重新组织
- 遵守所在机构关于AI使用的相关规定
4. 持续学习
AI技术在不断发展，提问技巧也需要不断更新。建议：
- 关注最新的AI工具和功能
- 学习其他研究者的成功经验
- 建立自己的提问模板库
- 定期反思和优化提问策略