提示工程：優化大型語言模型輸出的策略與技巧

本指南分享了如何從大型語言模型（如 GPT-4）中獲得更好結果的策略和技巧。這些方法可以單獨使用，也可以組合使用以達到更好的效果。

六大策略獲得更好的結果

撰寫清晰的指令

解說：清晰的指令能幫助模型更準確地理解您的需求，從而提供更相關的回答。
- 包含詳細資訊以獲得相關答案例子：不要只問「如何在 Excel 中添加數字？」，而是問「如何在 Excel 中自動將一整行美元金額相加，並將總數放在名為”總計”的列中？」
- 要求模型採用特定角色例子：「當我請求寫作幫助時，請以幽默作家的身份回覆，每個段落中至少包含一個笑話或俏皮話。」
- 使用分隔符明確區分輸入的不同部分例子：使用三重引號、XML 標籤或章節標題來分隔不同的文本部分。
- 指定完成任務所需的步驟例子：「請遵循以下步驟回答用戶輸入：步驟 1 - 總結文本；步驟 2 - 將總結翻譯成西班牙語。」
- 提供範例例子：給出幾個問題和答案的範例，讓模型理解您期望的回答風格。
- 指定所需輸出的長度例子：「請用大約 50 字總結以下文本。」或「請用 3 個要點總結以下文本。」
提供參考文本

解說：提供相關的參考資料可以幫助模型生成更準確、更有根據的回答。
- 指示模型使用參考文本回答例子：「使用提供的文章（由三重引號分隔）回答問題。如果無法在文章中找到答案，請寫”我找不到答案”。」
- 指示模型引用參考文本中的內容回答例子：「回答問題時，請引用提供文件中的相關段落。使用以下格式進行引用：{“引用”：…}」
將複雜任務分解為簡單子任務

解說：將複雜任務分解可以提高準確性，並使處理過程更加清晰。
- 使用意圖分類來識別用戶查詢最相關的指令例子：首先將客戶服務查詢分類（如計費、技術支援等），然後根據分類提供相應的處理指令。
- 對於需要非常長對話的應用程序，總結或過濾先前的對話例子：定期總結對話歷史，將摘要作為新的上下文，以保持對話的連貫性。
- 分段總結長文件，並遞迴地構建完整摘要例子：將長文件分成幾個部分，分別總結，然後將這些總結再次總結，直到得到整個文件的簡潔摘要。
給模型思考時間

解說：允許模型進行更深入的思考可以產生更準確、更全面的回答。
- 指示模型在得出結論前先制定自己的解決方案例子：「在評估學生的解決方案之前，請先自己解決這個問題。」
- 使用內心獨白或一系列查詢來隱藏模型的推理過程例子：要求模型將推理過程放在特定格式中（如三重引號內），以便後續處理時可以將其過濾掉。
- 詢問模型是否遺漏了先前通過的內容例子：「你是否遺漏了任何相關的摘錄？請仔細檢查，確保不要重複已提到的內容。」
使用外部工具

解說：結合外部工具可以彌補模型的弱點，提高回答的準確性和實用性。
- 使用基於嵌入的搜索實現高效的知識檢索例子：使用文本嵌入來檢索與查詢最相關的文檔片段，然後將這些信息提供給模型。
- 使用代碼執行來執行更準確的計算或調用外部 API 例子：「你可以使用三重反引號編寫和執行 Python 代碼。使用這個功能來執行計算。」
- 讓模型能夠訪問特定功能例子：提供 API 文檔或代碼示例，讓模型學會如何使用特定的外部功能。
系統地測試變更

解說：系統性的測試可以幫助確定所做的更改是否真正改善了模型的性能。
- 參考黃金標準答案評估模型輸出例子：使用包含已知正確答案的測試集，比較模型的輸出與標準答案的匹配程度。