api-Key
要说 Prompt 就不得不说大模型(LLM),要说LLM 就不得不说密钥(api-key),API Key(应用程序编程接口密钥)是一种用于识别和验证应用程序、开发者和用户的唯一代码。当我们在后端需要调用大模型时,就不得不用到所需要的唯一密钥了。
既是唯一 我们自然要好好保护好 可不能被人家拿去了
API-key 就相当于钥匙,对于一把锁(接口),我们一般都只会使用一把钥匙。当然也可以有 1+ 个 API-key,分别对应不同的接口或使用场景。
在实际应用中,为了方便管理和提高安全性,API-key 通常不会直接放在代码中。如同出门在外带着钥匙可能不太方便,因此我们会将 API-key 放在一个藏身之地——.env 文件中。
.env 文件是一个隐藏文件,通常会存储在项目的根目录下,用于存储敏感信息,如 API-key、数据库连接信息等。这种做法可以避免将敏感信息直接写入代码,提高项目的安全性。
在使用过程中,我们可以使用一些工具或库来读取 .env 文件中的信息,并在需要时使用这些信息。这种方法可以确保 API-key 的安全性,同时也方便管理和维护。
运用环境变量来读取
//这是用来安装 dotenv模块的命令,dotenv 是一个 Node.js 应用程序的零依赖包
//用于加载环境变量。
npm i dotenv
//在 Node.js 中引入 dotenv 模块,调用 config() 方法来加载 .env文件中的环境变量到 process.env 中。
//这样就可以在项目中使用这些环境变量了。
require('dotenv').config()
//将 .env 文件中定义的OPENAI_API_KEY 环境变量的值赋给 apiKey 变量。
//process.env 是 Node.js 中用于访问环境变量的对象
//通过 process.env.OPENAI_API_KEY 可以获取到 OPENAI_API_KEY的值。
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
prompt设计模式
1. 提供清晰、明确的提示(Contextual and Specific)
设计原则:确保提示简洁且具有针对性,避免冗长但不明确的信息。
Prompt中 ‘ `` ’(反引号) 支持多行文本编辑,我们可以尽情地提供描述提示
给它一些例子 few shot 展示LLM的学习能力
大模型的特点就是深度学习 所以比你痴迷 举举例 更省力 否则可能让你一说没停 气得不行
遵循Don't Repeat Yourself (DRY)原则
- 实践应用:避免在多个提示中重复相同的信息。例如,如果多个提示都涉及到API密钥的使用,只在提示开始处提及一次:
> 在使用OpenAI API时,请确保已设置`OPENAI_API_KEY`:
- 在`.env`文件中配置`OPENAI_API_KEY`,如`OPENAI_API_KEY=your_secret_key`
> 接下来,展示如何在提示中引用API密钥:
> 输入:使用`your_secret_key`调用GPT-4,生成一个关于量子物理的解释
Copy
- 封装提示模板:可以创建一个函数或类来生成提示,这样只需更新核心内容,如API密钥,即可适用于多个场景:
const generatePrompt = (apiKey) => {
return `请使用你的API密钥${apiKey},为量子物理提供一个通俗易懂的解释。`;
};
// 在需要的地方调用
const apiKey = process.env.OPENAI_API_KEY;
const prompt = generatePrompt(apiKey);
Copy
这样,每次需要创建提示时,只需传入API密钥,提示内容就会自动保持一致和DRY。
写在最后
总结而言,合理管理和保护API密钥是确保大型模型安全运行的基础,而精心设计的提示则是提升模型性能和效率的关键。通过遵循DRY原则,我们可以更高效地管理和维护提示,确保每一次交互都能达到最佳效果。在未来的开发和应用中,我们应继续探索和优化这些实践,以推动技术的进步和创新。