user: 在使用大语言模型进行翻译的时候，除了待翻译文本，还可以增加哪些输入内容或者指令，让翻译结果更符合特定专业领域的风格，相关术语和表达更加准确？

ai:
嗯，用户问的是如何通过添加额外的输入或指令来提升翻译在特定专业领域内的准确性。首先我需要回想一下大语言模型的工作原理，尤其是在处理翻译任务时的影响因素。

用户可能是在某个专业领域工作，比如医学、法律或者技术文档翻译，他们希望翻译结果不仅准确，还要符合该领域的术语和表达习惯。这时候，除了原文之外，应该提供哪些信息呢？

首先想到的是领域特定的术语表。如果用户提供相关术语列表，模型就能在翻译时优先使用这些词汇，避免通用词带来的歧义。比如医学中的“cardiac arrest”不能随便替换成其他说法。

然后是风格指南或格式要求。不同行业可能有不同的表达习惯，比如法律文件需要正式严谨，而技术文档可能更注重简洁和准确性。告诉模型目标语言的风格特点会帮助它调整用词和句子结构。

还有参考翻译的例子也很重要。如果用户能提供之前成功翻译过的类似文本，模型可以模仿这些例子的风格和术语使用方式，这样一致性更好。

另外，上下文信息也不能忽视。有时候专业术语在不同语境下有不同的含义，补充背景知识能让模型更准确地判断正确的译法。比如“bank”在金融和河流中的区别。

可能用户还会需要排除某些词汇或表达，避免模型使用不合适的俚语或者过时的术语。设置禁止使用的词语列表可以提升准确性。

还有目标受众的信息也很关键。翻译是给同行专家看还是普通读者？这会影响用词复杂度和解释方式。比如面向学术界的文档可能需要更专业的术语，而大众读物则要通俗易懂。

最后，多次迭代和反馈机制也是必要的。用户可以在初步翻译后提供反馈，让模型不断调整优化结果。不过这可能超出当前问题的范围，但可以作为建议提到。

总结下来，应该分点列出这些方法，并给出具体例子，让用户明白如何应用。同时要确保语言简洁明了，符合中文表达习惯。

在使用大语言模型进行翻译时，若需让结果更贴合特定专业领域的风格和术语准确性，可以通过以下方式增强输入内容或指令：

1. 提供领域术语表

• 作用：明确目标领域的核心术语及其对应译法（例如医学、法律、技术等）。

• 示例指令：

  "请使用[[医疗行业术语表]]中的词汇进行翻译，确保'cardiac arrest'译为'心脏骤停'而非其他表述。"

2. 添加领域背景信息

• 作用：帮助模型理解上下文，避免歧义。

• 示例指令：

  "这段文本涉及量子计算，请参考[[量子物理基础]]中的术语定义进行翻译。"

3. 引入风格指南或格式要求

• 作用：指定目标语言的表达风格（如正式、技术性、口语化等）。

• 示例指令：

  "请按照[[法律文件翻译规范]]，确保句子结构符合法律文本严谨性的要求。"

4. 提供参考译文或样例

• 作用：通过已有成功案例引导模型模仿特定风格和术语使用方式。

• 示例指令：

  "请参照[[过往技术文档翻译样本]]的格式，保持与之相同的术语一致性和表达习惯。"

5. 排除干扰词汇或表述

• 作用：避免模型误用通用但不适用领域的词汇。

• 示例指令：

  "在金融领域翻译时，请勿使用'杠杆'以外的词汇表示'leverage'，并排除非专业口语化表达。"

6. 明确目标受众

• 作用：调整术语复杂度和解释深度（如专家 vs. 普通读者）。

• 示例指令：

  "此翻译面向生物医学研究人员，请优先使用[[学术期刊常用术语]]并保持专业严谨性。"

7. 结合领域知识库或文档

• 作用：利用用户提供的相关笔记或资料增强上下文理解。

• 示例指令（结合@vault）：

  "@vault 搜索'航空航天工程术语'，将结果作为参考进行翻译，并确保与[[航天器设计规范]]中的表述一致。"

8. 分阶段细化指令

• 步骤示例：

  1. 初步翻译：直接输入原文。
  2. 校准术语：要求模型对比领域术语表修正结果。
  3. 风格调整：根据反馈优化表达方式。

通过以上方法，可以显著提升翻译在特定领域的准确性与专业性。若需进一步结合 Obsidian 的知识库功能（如@vault搜索），可提供更多上下文以实现更精准的指令设计。