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引言

众所周知，为ChatGPT提供更合适的Prompt输入，我们就能得到更优质的结果。

为了帮助初学者更好地学习这些知识和技能，吴恩达老师与 OpenAI 合作推出了《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》教程。该课程通过简单易懂的讲解和范例代码演示，深入介绍了如何使用 Prompt 和 OpenAI 的 API 来开发应用程序，包括如何构造 Prompt 并基于 OpenAI 提供的 API 实现多种常用功能，如总结、推断、转换等。这是入门 LLM 开发的经典教程。

本序列文章是深度参考吴恩达老师的教程之后，提炼的一些关键点。希望可以帮助到大家。

本文章主要聚焦于：编写 Prompt 的原则。
了解基本原则后，也可以进一步阅读《这样逐步优化Prompt，让ChatGPT输出你想要的结果！》

大纲

给OpenAI API 提供更优质的Prompt，需要遵循两个原则：

  • 原则一：编写清晰、具体的指令

    策略1：使用合理的分隔符，更清晰地表示输入的不同部分。

    策略2：给模型指示，要求结构化地输出内容。

    策略3：可以要求模型检查是否满足条件。

    策略4：可以给模型提供少量示例，以获得更优的结果。

  • 原则二：给模型可以思考的时间

    策略5：给模型指定完成任务所需的步骤。

    策略6：引导模型在下结论之前找出一个自己的解法。

接下来结合具体的代码实践，来一起学习上面的原则和具体的策略。

提示：在本教程中，我们将使用 OpenAI 开放的 ChatGPT API。为此，您需要先获得 ChatGPT 的 API_KEY（您也可以直接访问官方网站进行在线测试），然后安装 openai 的第三方库。

安装openai库
pip install openai
准备辅助函数

这个辅助函数在后续的示例中经常会用到。主要功能是根据输入的Prompt内容，调用openai API，并获得输出结果。

import openai
​
# 设置key
# Key的查看入口：https://beta.openai/account/api-keys
# 也可以通过环境变量的方式来设置，为了简单起见，这里直接通过设置参数的方式来设置
openai.api_key = "sk-XXX"
​
# 一个封装 OpenAI 接口的函数，参数为 Prompt，返回对应结果
def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=0,  # 模型输出的温度系数，控制输出的随机程度
    )
    return response.choices[0].message["content"]
策略1：使用合理的分隔符

使用合理的分隔符，向模型更清晰地表示输入的不同部分。

分隔符可以是任何标记，只要让模型明确知道这是一个单独的部分即可。例如分隔符可以是：```，“”，<>，，<\tag>等。

以下是一个例子，我们给出一段话并要求 GPT 进行总结，在该示例中我们使用 ```来作为分隔符。

# 原始的内容
text = f"""
    你应该提供尽可能清晰、具体的指示࿰

本文标签： 效果promptchatGPT

版权声明：本文标题：这样设置Prompt，让ChatGPT输出更好的效果！ 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/dianzi/1726838167a1086479.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。