🔹 引言：CO-STAR 框架與語言模型應用 隨著人工智慧（AI）技術的發展，大型語言模型（LLM, Large Language Models） 在自然語言處理（NLP）領域的應用愈加廣泛。其中，如何透過最佳化的方法來提升語言模型的應答準確性與可用性，成為學術研究與教育應用的重要課題。 在華語教學領域，LLM 已被應用於 華語教材編寫、學習者詞典製作 以及智能輔助教學。然而，當模型產生內容時，可能面臨詞義模糊、語境不準確、學習者適應度低等問題。因此，本文探討如何利用 CO-STAR 框架 來優化大型語言模型的應答品質，並以 華語教材開發 與 學習者詞典編寫 為應用場景，提供具體的實踐方案。 🔹 什麼是 CO-STAR 框架？ CO-STAR 框架是一種專為增強 AI 模型應答能力而設計的策略，包含以下六個核心要素： 應用 CO-STAR 框架，可以有效提升語言模型在特定教育場景的輸出品質，進而提高華語教材與詞典內容的準確性與可讀性。 🔹 CO-STAR 框架在華語教材編寫中的應用 1️⃣ Context（上下文）：針對不同學習階段提供適切內容 在編寫華語教材時，需要考量學習者的語言程度，如初級、中級、高級。因此，在模型輸入提示（prompt）時，可加入以下資訊： ✅ 初級學習者：提供基本詞彙與簡單句型，避免過於複雜的文法結構。✅ 中級學習者：強調語境運用，適當加入常用搭配詞與例句。✅ 高級學習者：提供專業詞彙與文化語境，幫助學習者理解深層語義。 📌 示例： 輸入：「請為初級學習者編寫 ‘吃飯’ 的解釋與例句。」 CO-STAR 優化後的 AI 回應：吃飯（chī fàn）：吃東西，特別是指正餐。例句：我每天中午十二點吃飯。 2️⃣ Objective（目標）：明確教材的教學功能 華語教材的編寫應明確目標，例如： 📌 示例： […]