文章主题：关键词：关注留言点赞，ChatGPT API，提示工程，OpenAI。
关注留言点赞，带你了解最流行的软件开发知识与最新科技行业趋势。
了解云原生 JuiceFS 如何赋能量化对冲基金以增强 AI 训练并在云端实现弹性吞吐。
在这里，我们将探讨在使用ChatGPT API时需要掌握的关键思想和要点，而不仅仅局限于编程或ChatGPT API的集成教程。
作为一名专业的文章写作高手，我将重新组织原文内容，使其表达更为丰富和准确。大型语言模型为软件产品带来了史无前例的功能优势。对于开发人员而言，掌握这种技术并将其成功融入到我们的项目中，显得尤为重要。幸运的是，诸如OpenAI等平台，为我们提供了与这些先进模型互动的API接口。我们可借此机会，进一步提升和优化我们的软件应用。
最近，我成功完成了名为“面向开发人员的 ChatGPT 提示工程”的一门课程，该课程由 OpenAI 提供。通过这门课程，我掌握了一系列令人叹为观止的技术，旨在充分利用 OpenAI 的 ChatGPT API。我热衷于将这些宝贵的见解分享给大家，希望这篇文章能为您带来启发。
准则
与 ChatGPT 交互时，清晰度至关重要。以下是一些有用的策略：
为了更好地测试您的指令，我们可以采用多种方式对其进行输入。首先，我们可以将单独的指令和输入文本分开，这样可以更自由地测试各种输入情况。举例来说，如果你想让ChatGPT总结一篇特定的文章，你可以把“总结以下文章：”这个指令与文章的实际内容分开，以便于更精确地测试其效果。其次，我们还可以使用定界符来明确指令和输入之间的界限，从而降低提示注入的可能性。这些定界符可以是冒号、换行符等简单但有效的分隔符。另外，如果你需要以编程方式解析ChatGPT的响应，我们也可以要求它按照特定的方式构建输出。比如，你可以要求“将以下文本中的关键点列为要点：”，这样就能更清晰地了解其输出内容。同时，为了减少模型产生不相关或不准确响应（也就是所谓的“幻觉”）的机会，你需要为输入设定一些必要的条件。例如，“如果文本包含日期，请提供该日期是星期几。”这样的规定就能有效地约束模型的行为。最后，如果可能的话，我们也可以提供一些所需的输入输出模式的示例，以引导模型产生类似的结果。这种方式可以帮助我们更好地理解和预测模型的行为，从而更有效地利用其功能。
迭代提示开发
要创建出完美的提示，使用 ChatGPT 是一个不断迭代的过程，这需要对目标有着敏锐的洞察力，以及勇于尝试和学习的心态。
让我们将其分解为可操作的步骤：
实现目标的第一步在于明确所需产出。首先，你需要询问自己，期待ChatGPT完成何种任务？例如，若你的目标是从文本中提炼核心信息，那么你的目标就是找出输入文本的主要观点。接下来，你需要制定初始提示，它是向ChatGPT发送的指令或问题，以便引导其给出相应的回答。针对上述目标，初始提示可设定为“在以下的文本中提取主要思想：”。然后，你需要测试这个提示，通过模型运行，观察其生成的结果是否符合你的预期。如果结果不尽如人意，就需要进一步分析输出内容，从中找出哪些部分达到了你的目标，哪些部分并未达到。基于这些分析，你可以调整提示，例如，如果模型未能充分捕捉到主要思想，你可以将提示更加具体化，比如“将以下文本总结为要点：”。接着，你需要重复之前的步骤，继续测试、分析和优化你的提示，直至其能够一直生成符合你预期的结果。请记住，这是一个不断迭代的过程，可能需要多次调整才能取得理想的效果。同时，当你们有了一个适用于某个特定案例的提示后，可以尝试将它概括为其他类似的案例，也就是说，使用各种输入文本来测试提示，确保其在各种场景下都能适用。
总结
摘要是 ChatGPT API 的一个强大用例，但了解如何有效使用它至关重要。以下是一些准则：
定义目的：如果要以特定方式使用摘要，请确保在说明中明确说明。保持专注：如果需要，让模型专注于输入的特定部分。例如，如果您只对商业报告的财务方面感兴趣，您可能会问，“总结以下报告中的财务信息：”。提取而不是总结：在某些情况下，提取关键信息而不是总结可能更有用。例如，您可以提示“列出以下文本中提到的所有人的姓名：”。
推理
ChatGPT 还可以从文本中推断出见解，执行情感分析、分类、分类和标记等任务。以下是您可以利用此功能的一些方法：
多任务：您可以要求模型在同一指令中执行多个任务，并以特定格式生成输出。例如，“分析以下评论的情绪并将其分类为正面、负面或中性：”。测试多个示例：在一组输入上运行良好的提示可能在其他输入上表现不佳。为确保您的指令在广泛的输入范围内都能正常工作，请使用各种示例对其进行测试。包含您自己的标签：如果您有一组预定义的类别，您可以将它们包含在指令中，并要求模型为给定的输入选择最相关的类别。例如，“将以下文本归入以下类别之一：技术、环境、政治或文化：”。
转型
ChatGPT 还能够执行各种文本转换，包括语言翻译和格式转换。
语言识别和翻译：您可以要求模型识别输入文本的语言，或将其翻译成另一种语言。例如，“将以下西班牙语文本翻译成英语：”。语气转换：您可以将输入文本转换为不同的语气，例如正式、随意或对话。例如，“用随意的语气重写以下正式文本：”。格式转换：该模型可以将文本从一种格式转换为另一种格式，例如从 JSON 到 HTML 或从 CSV 到 JSON。例如，“将以下 JSON 数据转换为 HTML 表格格式：”。校对：您可以要求模型校对文本，对语法、标点符号和拼写进行更正。例如，“校对并更正以下文本中的任何错误：”。
扩展
ChatGPT 还可以将简短的输入文本扩展为更长、更详细的文章，例如博客文章、文章或电子邮件回复。这里有一些要考虑的事情：
提供上下文：如果在特定上下文中使用输出，请确保在提示中提供该上下文。例如，“写回复以下邮件，对发件人的建议表示感谢并同意实施：”。披露 AI 参与：如果将输出传达给用户，建议披露它是 AI 生成的以保持透明度。调整温度：温度参数控制模型的创造力。较低的温度（接近0）使模型的输出更具确定性，而较高的温度（接近1）允许更具创造性的响应。
开发聊天机器人
您可以使用 ChatGPT 创建具有特定行为的聊天机器人：
设置角色：使用“系统”角色来构建对话。此消息告诉模型它应该如何响应“用户”消息。例如，“你是一个乐于助人的助手，总是提供详细的答复：”。提供用户上下文：在初始用户消息中包括用户的姓名、详细信息和任何其他相关上下文。例如，“用户是一名初级程序员，寻求有关 Python 语法错误的帮助：”。请记住该模型的局限性：ChatGPT 模型无法记住之前的交互，因此您每次发出请求时都必须提供之前的消息。例如，如果用户在之前的消息中问了一个问题，如果它与正在进行的对话相关，则在下一个请求中包含该消息。控制热度：对于旨在呈现给用户的输出，您可以使用更高的热度来获得更不可预测的响应。对于打算以编程方式解析的输出，使用较低的热度以获得更可靠的结果。
了解这些提示工程概念可以显着改善您与 ChatGPT API 的交互，使您的应用程序更加有效和用户友好。
AI时代，拥有个人微信机器人AI助手！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
搜索微信号aigc666aigc999或上边扫码，即可拥有个人AI助手！
