在大模型（LLM）中，提升回答问题的准确性的一个好方法是组织你的提示（prompt）和上下文的顺序。这个建议的格式可以帮助模型更好地理解你的问题和相关的上下文，从而给出更准确的回答。

使用这种格式的时候，你首先设定一个场景，就好像你在给模型一个角色扮演的任务。你告诉模型它是什么角色，应该关注什么主题，然后提出你的问题。这样做的好处是它为模型提供了一个明确的框架，让它知道应该怎样思考和回答。

然后，你提供相关的上下文信息。这些信息就像是给模型的背景资料或者案件现场，帮助它理解问题的背景。

最后，你再次强调模型的角色和关注的主题，并告诉它你期望的回答格式。这一步骤确保了模型在回答时不会偏离主题，也按照你的要求来组织答案。

总结一下，就是像编剧一样，先设定场景和角色，然后给出情节（问题和上下文），最后指导模型怎样表演（回答）。这样做可以提高模型理解和回答问题的能力。

用大白话说，就是像导演一样告诉模型：“你现在是这个角色，在这个情况下，我要你这样回答我的问题。”