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DMflow.chat
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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。
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。
提示工程是優化大型語言模型輸出的關鍵技術。通過運用本指南中介紹的六大策略及其相應的技巧,用戶可以顯著提高與AI模型互動的效果:
這些策略不僅可以單獨使用,更可以靈活組合,以達到最佳效果。隨著AI技術的不斷發展,提示工程的重要性將日益凸顯。熟練掌握這些技巧,能夠幫助用戶更好地利用AI模型,實現更高效、更精準的人機協作。
然而,值得注意的是,提示工程是一個需要不斷實踐和調整的過程。每個具體應用場景可能需要不同的策略組合。因此,鼓勵用戶在實際應用中保持創新精神,根據具體需求和反饋不斷優化提示策略,以獲得最佳的AI輔助效果。
您可以透過此文章了解更多詳細介紹。
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