GPT最佳实践记录

GPT最佳实践记录

文章来源说明: openai 官方文档,连接查看参考文档

本文只是对官方文档的摘录和学习.

获取更好的结果的六种策略

1. 写清楚说明

  • 在查询种包含详细信息已获得更相关答案
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Prompt:帮我写一个排序函数 
优化后: 使用 golang 编写一个冒泡排序,并解释每一行代码的作用以及为什么这么写
  • 设定角色: 让GPT扮演特定角色,比如很有意思的智囊团
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假设你是我的智囊团,团内有6个不同的董事做我的教练。6个董事分别是乔布斯、伊隆马斯克、马云、柏拉图、Ray Dalio 和慧能大师,他们都有自己个性、世界观、价值观.对问题有不同的看法、建议和意见。我会在这里说出我的处境和我的决策,请分别以这6个身份,以他们的视角来审视我的决策,给出他们的评判和建议。
  • 使用定界符标记输入的部分:用来清晰的标记不同的输入内容.

三重引号、XML 标记、章节标题等分隔符可以帮助区分要区别对待的文本部分。

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1. 总结引号内的内容 
‘’‘
<需要总结的内容〉
’‘’

2 你将获得一对关于同一主题的文章(用 XML 标记分隔)。先总结一下每篇文章的论点。然后指出他们中的哪一个提出了更好的论点并解释原因。
<article>在这里插入第一篇文章</article>
<article>在这里插入第二篇文章</article>
  • 指定任务完成所需要的步骤;对于复杂任务,把它分解成一系列清晰的步骤,这样GPT会更容易理解。
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使用一下分步响应用户的输入.
第一步:总结引号内的文本,格式为:
[总结]:<总结内容>
第二步:为第一步的总结生成观点
[观点]:<内容>
  • 提供示例;在合适的情况下,提供示例可以让GPT更清楚地了解你的需求。
  • 指定输出所需要的长度
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用 **大约 50 个单词/两个段落** 总结由三重引号分隔的文本。"""在此插入文本"""

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2. 提供参考文本

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使用由引号分隔的提供的文章来回答问题。如果在文章中找不到答案,写“我找不到答案”。
'''<插入文章,每篇文章用三重引号分隔>'''
问题:<在此处插入问题>

提供参考能够让内容限定在某个范围

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-Prompt:“讲述拿破仑的历史。”
-优化后:“根据史蒂芬·克拉克的书《拿破仑:人生、立场和遗产》,讲述拿破仑的历史。

3. 将复杂的任务拆分为更简单的子任务

处理复杂任务时,将其分解为更简单的子任务通常更有效。这样不仅可以降低错误率,还可以创建一个工作流,其中每个任务建立在前一个任务的结果上。

  • 如果需要大量独立指令处理任务,可以讲指令分为一系列的阶段.
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您将收到需要在技术支持环境中进行故障排除的客户服务查询。通过以下方式帮助用户: 
- 要求他们检查所有进出路由器的电缆是否已连接。请注意,电缆随时间松动是很常见的。
- 如果所有电缆都已连接但问题仍然存在,请询问他们使用的是哪种路由器型号 - 现在您将建议他们如何重新启动他们的设备:
- 如果型号是 MTD-327J,建议他们按下红色按钮并按住它 5 秒钟,然后等待 5 分钟,然后再测试连接。
- 如果型号是 MTD-327S,建议他们拔下并重新插入,然后等待 5 分钟,然后再测试连接。
- 如果客户的问题在重启设备并等待 5 分钟后仍然存在,请通过输出 {"IT support requested"} 将他们连接到 IT 支持。
  • 分段总结长文档,并递归构建完整摘要

要总结一个很长的文档,比如一本书,我们可以使用一系列查询来总结文档的每个部分。节摘要可以被连接和总结生成摘要的摘要。这个过程可以递归地进行,直到总结了整个文档。

4. 给 GPT 时间“思考”

将简单的询问,修改为带有 ’思考‘ 的提问

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-Prompt 判断学生的答案是否正确。
-优化后 首先想出你自己解决问题的方法。然后将您的解决方案与学生的解决方案进行比较,并评估学生的解决方案是否正确。在您自己完成问题之前,不要判断学生的解决方案是否正确。

这里有点类似观点3,将问题修改为多个子问题,

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1. 首先找到自己的答案
2. 将答案和用户的回答对比,评估是否正确
3. 如果用户错误,在不给出答案的情况下,给出提示
4. 如果用户步骤正确,继续执行直到结果正确.

这里也可以做一些限定范围

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-Prompt:“为什么天空是蓝色的?”
-让GPT“思考”的查询:“当我们看天空时,我们通常看到蓝色。这是因为大气和光的相互作用。请从光的散射和大气的组成两个方面,解释为什么天空在大多数情况下呈现蓝色。”

询问模型是否有遗漏内容

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系统:
您将获得一份由三重引号分隔的文件。你的任务是选择与以下问题相关的摘录:“人工智能历史上发生了哪些重大的范式转变。” 确保摘录包含解释它们所需的所有相关上下文——换句话说,不要提取缺少重要上下文的小片段。以 JSON 格式提供输出,如下所示:[{"excerpt": "..."}, ... {"excerpt": "..."}]
用户:
"""<在此处插入文档>"""
助手:
[{“摘录”:“模型在这里写了一个摘录”},... {“摘录”:“模型在这里写了另一个摘录”}]
用户:
有更多相关的摘录吗?注意不要重复摘录。还要确保摘录包含解释它们所需的所有相关上下文——换句话说,不要提取缺少重要上下文的小片段。

5. 使用外部工具

GPT 提供了一些插件,利用插件可以得到更加准确的结果. 比如时间 、天气、金融数据等.

6. 系统地测试更改

这里我并没有做一些记录,需要明确的是 GPT 是一个语言生成工具,并不是知识生成工具.

它生成的内容可能是胡乱编造的,虽然 GPT4 在这方面做的更好. 但是从原理上讲,是不可避免的,毕竟人类说话也会胡说八道.

所以我们在使用时需要依靠它,让它帮我们完成80%的工作,剩下留给自己,把自己想象成公司的老板,雇佣了一个叫 GPT 的员工.

参考文章

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