与大型语言模型对话，使用生成性人工智能，取得成功的关键是提示语。
为什么与ChatGPT聊天之后，你觉得不过如此？而别人则惊呼过瘾？
为什么使用文心一格，人家做出了很美的绘画作品，而你没有？
根源就在你的提示语和提示语工程。
那还等什么？快快发现快速提示语工程的秘密，
让你的生成性人工智能技能更上一层楼！
1、理解'上下文”的重要性
设计提示语时要考虑的最重要因素是上下文。
确保上下文相关，对于从 ChatGPT 中获得连贯和准确的响应至关重要。
如果没有足够的上下文，ChatGPT 可能会生成偏离主题、不相关或与提示语目标不一致的响应。
为确保提示语具有足够的上下文，请包括所有相关背景信息。
2、定义明确的任务
为ChatGPT提供上下文后，设计有效提示语的下一步是为 ChatGPT 定义明确具体的任务。
这就要求你对要完成的任务有清晰的认识，任务定义要具体、简洁，避免含糊不清。
你为大型语言模型提出的任务应当与模型或 ChatGPT 的功能保持一致。
例如，如果您的大型语言模型仅限于生成代码，那么，给它一个写论文的任务是毫无意义的。
3、具体，具体，具体！
设计提示语时的下一个有用技巧是确保提示语是具体的。
提示语中包含的细节和精度越多，ChatGPT 就越有可能生成有针对性和准确的响应。
为了实现这一点，应该指定重要的细节，例如，目标是什么、起点和终点、涉及的人物或任何相关背景信息。如果提示语太含糊，可能会导致回答偏离主题、不相关或不一致。
4、迭代，不断尝试
迭代是设计有效提示语的有效方法。
提示语设计通常是一个迭代过程，涉及设计、测试和评估的多次尝试和循环。
每次迭代都提供了改进或改进提示的机会。
例如，如果 ChatGPT 生成了一个偏离主题的响应，您可以在提示语中添加更具体的说明或其他上下文。
此外，通过采用迭代方法，它允许对生成的内容进行持续改进和优化。
5、结合四个提示语工程因素
结合上下文、任务定义、特异性和迭代这四个因素是创建有效且高效的提示语工程的关键。
上下文为任务提供了总体主题；任务定义列出了提示语的目标；指定提示语中所需的元素和详细信息有助于创建准确性和相关性；通过设计、测试和评估提炼和改进提示语，迭代可以持续改进和优化生成的内容。
提示语工程是聊天系统、大型语言模型以及其他生成性人工智能领域的一个新概念，随着我们进一步进入 21 世纪，它变得越来越重要。
编写最佳提示语的关键是确保考虑到相关上下文，并为大型语言模型完成定义明确的任务。
概括起来，提示语工程需要仔细、详细地考虑上面列出的每个提示，以便编写有效且与结果一致的提示语。
使用聊天机器人
如同使用搜索引擎
会打字输入，不见得会搜索
懂得搜索语法是搜索的基础
学会提示语是使用聊天机器人的关键
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