Prompt 工程最佳实践：ChatGPT 版

注意：”{text input here}” 是实际文本/内容的占位符

1. 使用最新版本的模型

使用最新版本的模型，往往可以获得更好的结果。

2. 使用 ### 或 """分隔指令和上下文

Bad ❌

(资料图片仅供参考)

将下面的文本总结为要点列表。

Better ✅

将下面的文本总结为要点列表。文本: """这里是文本内容"""

3. 在背景、结果、长度、格式、风格等方面描述的尽可能具体和详细

Bad ❌

写一首关于 OpenAI 的诗

Better ✅

以{某位著名诗人}的风格，写一首关于OpenAI的鼓舞人心的短诗，重点关注最近推出的DALL-E产品（DALL-E是一个文本到图像的机器学习模型）

4. 通过例子说明所需的输出格式

Bad ❌

从下面的文本中提取出提到的实体。提取以下四种类型的实体：公司名称，人名，具体的主题和主旨。文本：{文本}

Better ✅

提取下面文本中提到的重要实体。首先提取所有的公司名称，然后提取所有的人名，接着提取符合内容的特定主题，最后提取概括性的主题。期望的格式：公司名称：<逗号分隔的公司名称列表>人名：-||-特定主题：-||-一般主题：-||-文本：{文本}

在上述例子中，使用”-||-“作为一个占位符，表示这些部分需要根据实际的文本内容来提取并填充。

5. 先从 zero-shot 开始，然后尝试 few-shot，如果这两者效果都不好，就试试微调

Zero-shot 零样本

从下面的文本中提取关键词。文本：{文本}关键词：

Few-Shot 少样本，即提供示例

从下面的相应文本中提取关键词。文本1：Stripe提供了API，网页开发者可以用来在他们的网站和移动应用中集成支付处理。关键词1：Stripe，支付处理，API，网页开发者，网站，移动应用文本2：OpenAI已经训练了前沿的语言模型，这些模型在理解和生成文本方面非常出色。我们的API提供了访问这些模型的途径，可以用来解决几乎所有涉及语言处理的任务。关键词2：OpenAI，语言模型，文本处理，API。文本3：{文本}关键词3：

6. 减少不精确的描述

Bad ❌

这个产品的描述应该相当简短，只有几句话，不要太多。

Better ✅

用一个包含3到5句的段落来描述这个产品。

7. 不要只说不应该做什么，而要说应该做什么

Bad ❌

以下是代理人和客户之间的对话。不要询问用户名或密码。不要重复。客户：我无法登录我的账户。代理人：

Better ✅

以下是代理人和客户之间的对话。代理人将尝试诊断问题并提出解决方案，同时避免提出任何与个人身份信息（PII）相关的问题。代理人不会询问像用户名或密码这样的个人身份信息，而是将用户引导至帮助文章 www.samplewebsite.com/help/faq客户：我无法登录我的账户。代理人：

8. 特定代码生成：使用”引导词“将模型推向一个特定的模式

Bad ❌

# 编写一个简单的Python函数，该函数要求如下# 1.输入一个以英里为单位的数# 2. 它将英里数转换为公里数

Better ✅

# 编写一个简单的Python函数，该函数要求如下# 1. 输入一个以英里为单位的数# 2. 它将英里数转换为公里数import

import引导词告诉模型写 Python 代码时应该以什么内容为开始。类似的，如果你要写 SQL 语句，可以选择SELECT为引导词。

OpenAI API 调用参数介绍

model：要调用的 AI 模型，表现越好的模型价格越贵、延迟越高；

temperature：温度，此参数值越高，生成的内容越随机；

max_tokens：内容的最大长度；

stop：终止符，碰到此类字符则终止生成内容；

logit_bias：设置指定字符出现的概率，可以避免在最终内容中生成指定字符。

关键词：