提升回答质量可从以下三个维度着手：
Model Selection Strategy
- 专业领域优先选择参数更大的模型（如Llama3-70B优于7B版本）
- 创意任务可尝试Gemini-1.5或Claude-3
功能组合技巧
- 事实性问题开启Web Search确保信息时效性
- 复杂问题拆分为多轮对话（模型并行处理上下文）
Cue word optimization
- 添加角色设定（如”你是一位资深Python工程师”）
- 明确输出格式要求（”用表格对比优缺点”）
补充方案：开发者可通过修改lib/configs/modelConfig.ts调整模型参数，如temperature值控制输出随机性。
This answer comes from the articleOpen-Fiesta: an open source tool for chatting with multiple AI macromodels at onceThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如果遇到模型回答质量不佳的情况，应该如何优化使用体验？
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