文章强调,与其记住大量具体的指令,不如掌握Prompt的结构和模板。首先,基础用法是直接输入指令,如请求翻译或生成摘要。进阶用法是通过提供示例让AI按照期望的格式输出。高级用法涉及链式思考和慢思考,即分步骤解决问题并打印中间结果,以减少错误。文章还提供了一个模板,包括角色、技能、个性、目标、具体上下文、关键词、输入输出规则和例子,这个模板适用于大多数场景。文章推荐了几个开源项目和资源,如Prompt提示工程指南和Awesome ChatGPT Prompts,以供参考和学习。
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这篇文章的核心内容是介绍如何写出高质量的 Prompt,以提高与 ChatGPT 等人工智能交互的效率和效果。文章分为三个层次:基础用法、进阶用法和高级用法。
基础用法:文章指出,直接输入清晰的指令即可满足大部分需求,例如要求翻译、生成摘要或解释概念等。进一步地,为 GPT 指定角色(如“专业翻译”)可以提升效果,因为角色设定能让模型更好地理解上下文和期望的输出风格。
进阶用法:通过提供示例来引导 GPT 按照期望的格式输出。例如,给出一个翻译示例,明确指出哪些部分需要翻译,哪些部分不需要翻译,这样可以让 GPT 更准确地完成任务。这种方法有助于解决一些较为复杂的指令,尤其是当直接的指令可能不够清晰时。
高级用法:对于复杂的推理或问题解决任务,文章建议采用“链式思考”和“慢思考”的方法。即让 GPT 逐步解决问题,并打印出每一步的结果,而不是直接给出最终答案。这种方法可以帮助发现和纠正错误,同时也能更好地理解问题的解决过程。文章还提到了 OpenAI 官方文档中的一个例子,展示了如何通过分步骤的方式来引导学生思考,而不是直接给出答案。
文章最后提供了一个通用的 Prompt 模板,包括角色、技能、个性、目标、上下文、关键词、输入输出规则以及示例等要素。这个模板几乎可以适用于所有场景,而无需记忆大量的具体指令。此外,文章还推荐了一些 Prompt 编写相关的开源项目和资源,供读者参考。