Nova AI需通过三步实现垂直场景精准响应：①首轮输入精准角色定义与【知识约束】；②每轮提问显式带入关键上下文；③提问末尾用中文标点明确格式指令。
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你想让Nova AI在医疗咨询、法律文书起草或跨境电商客服等垂直场景中准确理解专业术语、记住对话上下文、按固定格式输出结论，而不是每次都要重复解释背景或答非所问。
设定角色与行业知识边界
第一步：在对话初始输入框中，直接粘贴一段不超过80字的精准角色定义，例如：“你是一名有10年经验的三甲医院心内科主治医师，只回答高血压、冠心病、心衰相关问题，不提供用药剂量建议。”
第二步：紧接着换行，用“【知识约束】”开头写一句硬性限制，比如：“【知识约束】所有回答必须基于《内科学》第9版和2023年ESC高血压指南，不引用网络博文或患者经验帖。”
这一步不能省略——缺少明确边界会导致AI在后续对话中自行扩展解释范围，把科普内容混入诊疗建议，引发合规风险。角色定义必须放在第一轮输入的最开头，中间插入任何问候语或空行都会削弱指令权重。
强制保留关键上下文
方法一：每轮新提问前，手动在句首加“接上文”，再写问题。例如：“接上文，患者服用氨氯地平后出现踝部水肿，是否需换药？”
方法二：在连续对话中，将前一轮AI回复中的核心实体（如药品名、诊断结论、数值指标）用中文括号标注并复述进新问题，例如：“（氨氯地平）导致的踝部水肿，（收缩压142mmHg）情况下，是否优先考虑联合ARB类药物？”
【关键点】 Nova AI不会自动记忆超过3轮外的数值型数据，必须人工显式带入，否则它会默认使用最新一轮提到的数字，可能把前次的160mmHg误当作当前值。
控制输出结构与格式
在提问末尾用英文冒号加具体格式指令，例如：“请用‘①诊断依据：’‘②处理建议：’‘③随访要点：’三段式输出，每段不超过两行。”
若需表格，直接写明行列要求：“用两列表格呈现，左列为检查项目，右列为正常参考值，仅列出血常规、生化七项、甲状腺功能三项。”
这一步操作起来很简单，直接把格式要求写在问句最后就行，但必须用中文标点结尾，如果结尾是英文句号，Nova会忽略格式指令。
