ChatGPT提示词优化,提高互动效果

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1️⃣ 从简单开始

提示设计是一个迭代的过程,开始时应从简单的提示入手,然后逐渐添加更多的元素和上下文,以便获得更好的结果。以下是一些步骤和要点:

📝 版本控制:对提示进行版本控制,以便跟踪不同版本的改进和结果。

📝 任务分解:将复杂任务分解为更简单的子任务,逐步构建更复杂的提示。

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2️⃣ 使用清晰的指令

明确的指令有助于模型理解任务。常用的指令包括“写入”、“分类”、“总结”、“翻译”、“排序”等。

📝 实验多样性:尝试使用不同的关键字、上下文和数据,以查看哪种方法最适合您的任务。

📝 分隔符:使用清晰的分隔符(如“###”)来分隔指令和上下文。

例如:

### 指令 ###将以下文本翻译成法语:文本:“Good morning!”### 输出 ###Bonjour !

3️⃣ 具体性

对您希望模型执行的任务和指令非常具体。具体和详细的提示通常能获得更好的结果。

📝 格式和描述:良好的格式和描述性提示是关键。在提示中提供示例非常有效。

📝 相关细节:包含的细节应与任务相关,避免过多不必要的细节。

例如:

提取以下文本中的日期。所需格式:日期:<日期列表>输入:“会议安排在2023年5月5日和2023年6月20日举行。”### 输出 ###日期:2023年5月5日, 2023年6月20日

4️⃣ 避免不精确

具体和直接的提示能更有效地传递信息。避免过于笼统或不明确的描述。

例如:

不好的提示:解释量子计算的概念。保持解释简短,只有几句话,不要过于描述。更好的提示:用 2-3 句话向中学生解释量子计算的基本概念。

5️⃣ 积极指令

设计提示时,尽量避免使用负面指令(告诉模型不要做什么),而是使用正面指令(告诉模型应该做什么)。

例如:

不好的提示:以下是推荐餐厅的助手程序。不要询问用户饮食偏好。不要询问用户是否有食物过敏。更好的提示:以下是推荐餐厅的助手程序。助手负责从热门餐厅中推荐。它应该避免询问用户的饮食偏好和过敏信息。如果助手没有推荐,请回答“抱歉,今天没有合适的推荐。”用户:推荐一家餐厅。助手:抱歉,我没有关于您饮食偏好的信息。不过,这是一些热门餐厅:[餐厅列表]。希望您能喜欢!

6️⃣ 添加上下文

提供上下文信息可以帮助模型更好地理解任务,并生成更相关的输出。

例如:

请将以下文本分为积极、中性或消极。示例:文本:今天真是太美好了。情绪:积极文本:天气一般。情绪:中性文本:这真是太糟糕了。情绪:消极现在请分类以下文本:文本:我对这次会议感到满意。情绪:

总结

通过以下技巧,您可以设计出更有效的提示:

1. 从简单开始:逐步构建更复杂的提示。

2. 使用清晰的指令:明确指令,使用分隔符。

3. 具体性:提供具体和详细的指令和格式。

4. 避免不精确:具体和直接。

5. 积极指令:告诉模型应该做什么,而不是不应该做什么。

6. 添加上下文:提供必要的背景信息。

通过这些技巧,您可以优化提示,获得高质量的模型输出。