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一站式整合Facebook、Instagram、Telegram、LINE和网站的聊天机器人,支持ChatGPT和Gemini模型,具备保留历史记录、推送通知、营销活动和客服转接功能。
本指南分享了如何从大型语言模型(如 GPT-4)中获得更好结果的策略和技巧。这些方法可以单独使用,也可以组合使用以达到更好的效果。
撰写清晰的指令
解释:清晰的指令能帮助模型更准确地理解您的需求,从而提供更相关的回答。
包含详细信息以获得相关答案 例子:不要只问“如何在 Excel 中添加数字?”,而是问“如何在 Excel 中自动将一整行美元金额相加,并将总数放在名为‘总计’的列中?”
要求模型采用特定角色 例子:“当我请求写作帮助时,请以幽默作家的身份回复,每个段落中至少包含一个笑话或俏皮话。”
使用分隔符明确区分输入的不同部分 例子:使用三重引号、XML 标签或章节标题来分隔不同的文本部分。
指定完成任务所需的步骤 例子:“请遵循以下步骤回答用户输入:步骤 1 - 总结文本;步骤 2 - 将总结翻译成西班牙语。”
提供范例 例子:给出几个问题和答案的范例,让模型理解您期望的回答风格。
指定所需输出的长度 例子:“请用大约 50 字总结以下文本。”或“请用 3 个要点总结以下文本。”
提供参考文本
解释:提供相关的参考资料可以帮助模型生成更准确、更有根据的回答。
指示模型使用参考文本回答 例子:“使用提供的文章(由三重引号分隔)回答问题。如果无法在文章中找到答案,请写‘我找不到答案’。”
指示模型引用参考文本中的内容回答 例子:“回答问题时,请引用提供文件中的相关段落。使用以下格式进行引用:{‘引用’:…}”
将复杂任务分解为简单子任务
解释:将复杂任务分解可以提高准确性,并使处理过程更加清晰。
使用意图分类来识别用户查询最相关的指令 例子:首先将客户服务查询分类(如计费、技术支持等),然后根据分类提供相应的处理指令。
对于需要非常长对话的应用程序,总结或过滤先前的对话 例子:定期总结对话历史,将摘要作为新的上下文,以保持对话的连贯性。
分段总结长文件,并递归地构建完整摘要 例子:将长文件分成几个部分,分别总结,然后将这些总结再次总结,直到得到整个文件的简洁摘要。
给模型思考时间
解释:允许模型进行更深入的思考可以产生更准确、更全面的回答。
指示模型在得出结论前先制定自己的解决方案 例子:“在评估学生的解决方案之前,请先自己解决这个问题。”
使用内心独白或一系列查询来隐藏模型的推理过程 例子:要求模型将推理过程放在特定格式中(如三重引号内),以便后续处理时可以将其过滤掉。
询问模型是否遗漏了先前通过的内容 例子:“你是否遗漏了任何相关的摘录?请仔细检查,确保不要重复已提到的内容。”
使用外部工具
解释:结合外部工具可以弥补模型的弱点,提高回答的准确性和实用性。
使用基于嵌入的搜索实现高效的知识检索 例子:使用文本嵌入来检索与查询最相关的文档片段,然后将这些信息提供给模型。
使用代码执行来执行更准确的计算或调用外部 API 例子:“你可以使用三重反引号编写和执行 Python 代码。使用这个功能来执行计算。”
让模型能够访问特定功能 例子:提供 API 文档或代码示例,让模型学会如何使用特定的外部功能。
系统地测试变更
解释:系统性的测试可以帮助确定所做的更改是否真正改善了模型的性能。
提示工程是优化大型语言模型输出的关键技术。通过运用本指南中介绍的六大策略及其相应的技巧,用户可以显著提高与 AI 模型互动的效果:
这些策略不仅可以单独使用,更可以灵活组合,以达到最佳效果。随着 AI 技术的不断发展,提示工程的重要性将日益凸显。熟练掌握这些技巧,能够帮助用户更好地利用 AI 模型,实现更高效、更精准的人机协作。
然而,值得注意的是,提示工程是一个需要不断实践和调整的过程。每个具体应用场景可能需要不同的策略组合。因此,鼓励用户在实际应用中保持创新精神,根据具体需求和反馈不断优化提示策略,以获得最佳的 AI 辅助效果。
您可以通过此文章了解更多详细介绍。
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