学习 OpenAI 的官方提示工程指南，释放 ChatGPT 真正潜力！
本文是 OpenAI 官方发布的提示工程指南，旨在帮助用户更好地使用 ChatGPT。
指南分享的策略和方法，可以组合使用以获得最佳的效果，你可以通过试验找到最适合自己需求的方法。
💡 六大提示策略：
1. 写下清晰的指示
这些模型无法读懂你的想法。如果输出太长，请要求简短答复。如果输出太简单，请要求专家级别的写作。如果您不喜欢这种格式，请演示您希望看到的格式。模型猜测你想要什么的次数越少，你得到它的可能性就越大。
2. 提供参考文字
语言模型可以自信地发明假答案，特别是当被问及深奥的主题或引文和 URL 时。就像一张笔记可以帮助学生在考试中取得更好的成绩一样，为这些模型提供参考文本可以帮助减少作答次数。
3. 将复杂的任务拆分为更简单的子任务
正如软件工程中将复杂系统分解为一组模块化组件是良好实践一样，提交给语言模型的任务也是如此。复杂的任务往往比简单的任务具有更高的错误率。此外，复杂的任务通常可以被重新定义为更简单任务的工作流程，其中早期任务的输出用于构造后续任务的输入。
4. 给模型时间“思考”
如果要求将 17 乘以 28，您可能不会立即知道，但随着时间的推移仍然可以算出来。同样，模型在尝试立即回答而不是
5. 使用外部工具
通过向模型提供其他工具的输出来弥补模型的弱点。例如，文本检索系统（有时称为 RAG 或检索增强生成）可以告诉模型相关文档。像 OpenAI 的代码解释器这样的代码执行引擎可以帮助模型进行数学运算并运行代码。如果一项任务可以通过工具而不是语言模型更可靠或更有效地完成，那么可以卸载它以充分利用两者。
6. 系统地测试变化
如果您可以衡量性能，那么提高性能就会更容易。在某些情况下，对提示的修改将在一些孤立的示例上实现更好的性能，但会导致在一组更具代表性的示例上整体性能变差。因此，为了确保更改对性能有净积极作用，可能有必要定义全面的测试套件（也称为“评估”）。
这些策略可以帮你更好地利用 ChatGPT，提高模型的准确性和可靠性。更多详细信息，可以访问 OpenAI 官方文档：
2023-12-19
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Prompt engineering
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