OpenAI Prompt Engineering 摘录和总结

这篇文章是指导如何写出比较好的prompt,本文是我的摘录和总结。

原文链接:https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering/strategy-write-clear-instructions

策略:

  • 写出清晰的指令

    • 写清楚,写详细。比如”Who’s president?“就不清晰,OpenAI就得猜测你的意思,写成 “Who was the president of Mexico in 2021, and how frequently are elections held?” 就清晰很多
    • 明确告诉OpenAI它要扮演的角色。例如,生成SQL时,写上”You’re a MySQL expert”,生成的SQL就会更符合MySQL标准,质量也更高
    • 用户的输入,要明确的分隔符包裹起来,例如:

      Summarize the text delimited by triple quotes with a haiku.
      
      """insert text here"""
      
    • 明确告诉OpenAI,完成任务所需要的步骤(step-by-step 很重要),例如:

      Use the following step-by-step instructions to respond to user inputs.
      
      Step 1 - The user will provide you with text in triple quotes. Summarize this text in one sentence with a prefix that says "Summary: ".
      
      Step 2 - Translate the summary from Step 1 into Spanish, with a prefix that says "Translation: ".
      
    • 如果希望用户按照你的模板输出,可以给OpenAI举一个例子

    • 可以明确告诉OpenAI希望的输出长度。OpenAI很喜欢废话文学,如果你希望简练一些,或者讲的更详细一些,那么你就得明确告诉它。

  • 给出参考链接

    • 当你希望OpenAI从你给定的资料里查找答案时,需要明确给出资料
    • OpenAI 遇到不会的问题的时候,它会开始瞎编而且编的有模有样。避免这种现象,可以要求OpenAI列出引用来源。
  • 把复杂的问题拆分成简单的子任务

    • 比如对于长文章的总结,可以每章总结,然后再往上一层再次总结
  • 给模型时间“思考”

    • 一些简单的问题,OpenAI为了节省时间,可能会乱说,比如问他某个问题是不是正确的,OpenAI可能会直接说问题是正确的。可以加上一些指示,要求它必须确认没问题,才进行回答:”Don’t decide if the student’s solution is correct until you have done the problem yourself.”
    • 明确告诉OpenAI,质量很重要,可以慢慢回答,这个是我在实践中总结的一条经验,效果还是很不错的
  • 使用外部工具

    • 比如embeddings-based search,例如,如果用户询问有关特定电影的问题,将有关电影的高质量信息(例如演员、导演等)添加到模型的输入中可能会有用。嵌入可用于实现高效的知识检索,以便在运行时动态地将相关信息添加到模型输入中。
    • 比如给一段代码,要求OpenAI执行
  • 逐步改进prompt,系统的测试。日常实践中,构建的AI应用,一套评估测试体系是很有必要的,这样可以及时反馈出AI在生成结果中的变化

    • 改善prompt是一个循环:先尝试写出第一版清晰具体的prompt,测试并分析结果,改进prompt,继续分析测试不断循环不断迭代

ref:

这里也有一个吴恩达和OpenAI联合推出的视频教程,涵盖了上面的内容,还包括一些其他的主题例如翻译、文本扩写等:


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