OpenAI 最近推出了一份有价值的指南，旨在帮助用户充分利用与 ChatGPT 的互动。对于任何希望从 AI 获得更精确和相关答案的人来说，本指南都是一个重要的资源，无论他们的技术背景如何。通过应用指南中概述的策略，用户可以显着提高与 ChatGPT 的对话质量，无论他们使用其 API 还是只是非正式聊天。OpenAI 解释了更多关于他们为帮助 ChatGPT 用户获得更好的结果而创建的新提示工程指南。
“本指南分享了从 GPT-4 等大型语言模型（有时称为 GPT 模型）中获得更好结果的策略和策略。这里描述的方法有时可以组合使用，以获得更大的效果。我们鼓励您进行实验，以找到最适合您的方法。
这里演示的一些示例目前仅适用于我们功能最强大的模型 gpt-4。一般来说，如果你发现一个模型在某项任务中失败了，并且有一个更强大的模型可用，那么通常值得再次尝试使用更强大的模型。
您可能已经知道，如果您希望增强与 ChatGPT 的互动，请务必从明确的说明开始。提供详细的上下文可以使响应更符合您的需求。如果您正在为特定场景寻找答案，请考虑使用角色采用，这涉及指示 ChatGPT 扮演特定角色或角色，以根据您的情况定制响应。
对于更复杂的提示，使用分隔符分隔输入的不同部分会很有帮助。这使 AI 更容易理解和有效地响应您的请求。如果您正在处理一系列操作，请务必清楚地概述步骤。这种组织方法有助于 ChatGPT 以合乎逻辑的方式构建其响应。
全新 OpenAI ChatGPT 提示工程指南
指出输出所需的格式，并在必要时提供示例也是有益的。这可以指导人工智能制定其响应。如果您需要简明扼要的答案，请确保指定所需的长度，以确保响应切中要害。
来自 OpenAI 的 6 个 ChatGPT 提示工程原理
- 清晰的指示：直接传达您的需求。为了简明扼要的答案，要求简洁;如需更高级的内容，请请求专家级回复。清楚地说明您喜欢的格式。指令中的精度可提高模型的响应准确性。否则，你就要让模型来猜测你的意思。战术：
- 为定制响应提供详细查询。
- 请求模型承担特定角色。
- 使用清晰的标记来分隔输入的不同部分。
- 定义完成任务所需的步骤。
- 提供示例。
- 指示所需的输出长度。
- 提供参考文本。
- 使用参考文本：语言模型可能会生成不正确的信息，尤其是在晦涩难懂的主题或要求提供特定参考时。如果我们能够为模型提供与当前查询相关的可信信息，那么我们可以指示模型使用提供的信息来撰写其答案。提供参考资料可以显著减少不准确之处。战术：
- 指示模型使用参考文本作为答案。
- 请求从提供的文本中引用答案。
- 将复杂任务划分为更小、更易于管理的子任务。
- 简化复杂任务：对于需要大量独立指令集来处理不同情况的任务，首先对查询类型进行分类并使用该分类来确定需要哪些指令可能是有益的。这可以通过定义与处理给定类别中的任务相关的固定类别和硬编码指令来实现。将复杂的请求分解为更简单的组件，类似于模块化编程。这样可以减少错误，并将任务重新定义为一系列更简单的步骤。战术：
- 应用意向分类来查明相关指令。
- 在长对话中，总结或过滤以前的互动。
- 将大量文档分部分进行总结，然后编制一份全面的摘要。
- 深思熟虑的处理：有时，当我们明确指示模型在得出结论之前从第一性原理进行推理时，我们会得到更好的结果。就像解决数学问题一样，模型会从“思考”中获益。鼓励循序渐进的推理方法会带来更准确的回答。战术：
- 指示模型有条不紊地完成其答案。
- 使用内心独白或一系列查询来指导模型的推理。
- 要求模型查看并添加到其以前的响应中。
- 使用外部工具：利用工具解决模型的局限性。例如，文本检索系统可以通知模型相关文档，代码执行引擎可以协助计算。如果模型作为其输入的一部分提供，则可以利用外部信息源。这可以帮助模型生成更明智和最新的响应。例如，如果用户询问有关特定电影的问题，则将有关电影的高质量信息（例如演员、导演等）添加到模型的输入中可能很有用。战术：
- 实施基于嵌入的搜索，实现高效的知识检索。
- 利用代码执行进行精确计算或使用外部 API。
- 为模型提供特定的功能。
- 系统测试：有时很难判断更改（例如，新指令或新设计）是使您的系统变得更好还是更糟。为确保改进有效，请对其进行彻底测试。在孤立情况下效果良好的更改总体上可能表现不佳。全面的测试套件有助于验证修改。策略：
- 将模型输出与一组黄金标准答案进行比较。
有关从 ChatGPT 获得更好结果的所有 6 个 OpenAI 提示工程原则的示例，请跳转到 OpenAI 网站上发布的官方 ChatGPT 提示工程指南。
当涉及到更先进的提示工程技术时，如果你要整合外部信息，最好提供参考文本来帮助为ChatGPT的响应提供信息。对于特别复杂的任务，请考虑将它们分解为更小、更易于管理的子任务。这不仅简化了您的交互，也简化了 AI 的交互。
希望进一步优化响应的开发人员可以通过集成外部知识库或 API 来实现，这可以增强 AI 检索信息的能力。让 ChatGPT 有时间处理信息也可以带来更深思熟虑的回应。
系统地测试不同的提示以确定哪些提示最有效，然后根据你学到的知识改进你的方法，这是很有用的。
OpenAI 的指南带有实际示例，并以可下载的 PDF 形式提供，使其易于访问和用户友好。对于那些想要更深入地研究人工智能世界和提示工程的人，Skill Leap AI 提供了全面的课程。这些教育资源可以大大提高您与 ChatGPT 和类似 AI 系统交互的能力。
通过实施 OpenAI 指南中的策略，用户可以在与 ChatGPT 交互时获得更细致入微的响应和更令人满意的体验。这些技巧对开发人员和日常用户来说都是无价的，使他们能够更有效地与人工智能进行沟通，并充分利用这个复杂工具的全部潜力。
