如何AI给你打工？提示词（Prompt）的秘密文件

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02 一个另加餐机械仿真（通过标识符充分利用）

如何利用ChatGPT重构一个另加餐机械？我们可以通过Prompt Engineering来充分利用。

这个另加餐机械系统性来自DeepLearning.ai的课程章节。DeepLearning.ai 创始人吴恩达与OpenAI开发者Iza Fulford合谋，发行了人文科学立足于开发者的Prompt Engineering课程章节。吴恩达是AI层面的明星在副教授，是麻省理工学院普林斯顿大学另有和电气扩建工程另有的客座在副教授，出任伯克利人脑的实验室主任。

ChatGPT是一个聊天沟通的图形，我们可以由此重构一个图标特性的聊天机械，比如给酒咖啡店的AI客户服务代理，或是AI点餐员等角色。

但由于这是商用一幕，我们须要ChatGPT的完全恢复有用而有利于，这时候用计算机句法比可称译文来得为合适，所以我们须要先部署OpenAI Python包内。

对于这种图标聊天机械仿真，其本质上我们是要锻炼一个这样的机械：它必均需将一另有列消息作为读取，然后把仿真分解成的消息驱动。在这个事例上面，用的是GPT-3.5，3.5在现阶段或许来得适当商用，因为GPT-4太贵了。

这个另加餐机械的层面一幕是一家点心咖啡店，所充分利用的特性是：首先祝福消费者，然后搜罗另加购，并查问究竟须要取货或碰巧。如果是碰巧，另加餐机械可以查问住址。再行次，另加餐机械不会交纳偿还贷款。

在实际的沟通上面，另加餐机械不会根据Gmail的读取和另有统对的示意来分解成表示：

Gmail感叹：“嗨，我希望要另加一份馅饼”

另加餐机械不会表示：“不太好，您希望另加哪种馅饼？我们有博洛尼亚辣肠、奶酪和菱角馅饼，它们的价格是多少”

在整个沟通迭代上面，另加餐机械不会根据Gmail的读取和另有统对的示意来分解成表示，从而使沟通来得加自然引畅，同时又可能会在沟通上面插入明显的预设名词资讯。

首先，我们度量“尽力线性”，它不会搜罗Gmail消息，以可能会我们手动读取。这个线性将从Gmail图形上面搜罗预设，并将它们附加到一个称为正则表达式（context）的列表上面，然后每次都不会用作该正则表达式来调用仿真，这上面包内括了另有统对资讯，也包内括了菜单。

ChatGPT的应答和Gmail的应答都不会添加到context上面，这个context不会变得越来越长。以致于，ChatGPT就仅有了它所均需的所有资讯，来暂时下一步该想到。表列是context所部署的预设名词：“你是另加餐机械，一个搜罗馅饼咖啡店另加购的自动服务。你首先祝福消费者，然后搜罗另加购，并查问究竟要取货或碰巧。”（详细见示意图）

如果实际行驶痛快，将是：Gmail感叹“嗨，我希望要另加一份馅饼”。然后另加餐机械感叹：“不太好，您希望另加哪种馅饼？我们有博洛尼亚辣肠、奶酪和菱角馅饼，它们的价格是多少”

由于预设名词上面不太可能包内含了价格，这里不会以致于请注意。Gmail不太可能不会完全恢复：我喜欢一份上面号的菱角馅饼。于是Gmail和另加餐机械可以直至继续这个沟通，包内括究竟要碰巧、均需不须要额外的配料、再行次确认究竟还须要其他进去（比如水？或是薯条？）……

再行次，我们建议另加餐机械创建一个基于沟通的、可发送到另加购另有统对的章节可：

在再行次这个驱动环节，驱动的章节包内括：产品大类（点心、配料、饮品、菜肴……）、类型、个数、价格、究竟须要配送及住址。由于我们希望结果是完全有利于、可预测、不须要任何创意病态的，所以我们不会把temperature设为0。终究可以以致于把这样的结果，审批给另加购另有统对。

03 一些不可或缺准则与善于

再行次，我们来概述一下两个不可或缺准则，以及大句法仿真目前为止的局限病态，你须要告诉大句法仿真控制能力目前为止的也就是说在哪里，来得有助于寻找具体情况的层面一幕。

两大准则是：编撰明了具体情况的同义一时间、给仿真充足的思考等待时间。

准则一：编撰明了具体情况的同义一时间。

这个准则强调了在用作ChatGPT等句法仿真时，须要注意到到所述具体情况的同义一时间，明了不等于简短，过于简短的预设名词往往不会让仿真陷入猜测。这个准则尚有4个具体情况提高效率：

1）用作定界符似乎地限定版读取的不同大部分。

定界符可以是所谓省略、省略等等，核心思希望是要明了地标识读取的不同大部分，有助于仿真阐释和处理驱动。定界符就是为了让仿真所述告诉，这是一个独立的大部分，它必均需有效可能会“预设汇入”。所谓预设汇入，是同义在一些Gmail上新添加读取的才会，或许说是造成一些冲突的同义一时间，致使结果不对。

2）建议图形化驱动：为了使解析仿真驱动来得容易，可以劝告图形化驱动。

在预设名词上面，你可以所述：分解成三个中的人物的书籍篇名，以及它们的所写和引派，用作表列JPEG备有：书籍ID、篇名、所写和引派。

3）建议仿真检查和究竟受限制先决条件。

如果训练任务有论点先决条件并且这些先决条件一般来说被受限制，那么可以告诉仿真首先检查和这些论点先决条件，如果不受限制则示意造出来，并停止训练任务以致于应答，以可能会意外的差错结果。

比如在表列事例上面：我们将复制一段揭示如何泡茶的章节，然后再行复制预设名词，预设名词是如果译文包内含一另有列示意，请将这些示意重写为表列JPEG，然后写造出迭代感叹明。如果译文不包内含一另有列示意，则只均需写下“未备有迭代”。

4）先期预设：在建议仿真未完成实际训练任务在此之前备有督导训练任务的事与愿违下述。

这个提高效率比较简单而重要，就是我们在预设名词上面，可以包内含一个无论如何的下述。比如我们建议仿真用大表现手法一致的嘲讽来问，读取的训练任务是“以一致的大表现手法问情况”，然后备有了一个孩子和外孙两者之间的沟通下述，孩子感叹：“在教我什么是冷静”，外孙用类比的方式问。

过去我们建议仿真用一致的语气来问，到底一个情况是：“在教我什么是韧病态”。由于仿真不太可能有了这个少量下述，它不会用相似的语气问下一个训练任务，它不会问：“韧病态就像能被大风吹弯，却从不折断的树”。

准则二：给仿真充足的思考等待时间。

如果仿真因急于得造出差错的论断，而造出现了解谜差错，应该尝试原先构造预设名词，核心思希望是建议仿真在备有终究答案在此之前，先进行一另有列相关解谜。这个准则尚有2个提高效率：

1）选定未完成训练任务的迭代：

所述感叹明未完成训练任务所均需的迭代，可以尽力仿真来得好地阐释训练任务并造成来得正确地的驱动。

2）监督仿真（在急于得造出论断在此之前）另加定自己的提高效率：

所述监督仿真在做造出论断在此之前，自行解谜造出提高效率，可以尽力仿真来得正确地地未完成训练任务。

附加争辩：如何看待仿真的局限病态？

目前为止大句法仿真商用最大的情况是“狂喜”。因为在其锻炼迭代上面，大仿真被暴露于大量科学知识之上面，但它并没有人完美地潜意识所见到的资讯，也一般来说似乎科学知识边界在哪里。这意味着大仿真不会尝试问所有情况，有时不会中的人物造出来一些听痛快很有道义，但无论如何不无论如何的进去。

一种降低狂喜的提高效率是，首先建议大句法仿真从译文上面，找到所有相关的大部分，然后建议它用作那些引文来问情况，并将答案更早回源文件，这种提高效率可以降低狂喜的引发。

那时候这文章比较实操，我们通过2个系统性（一个可称译文、一个通过Smalltalk），来解释了Prompt Engineering（预设扩建工程）一些来得了解的层面。

像GPT-3.5、GPT-4这样的大句法仿真，它什么都说什么，但只不过也是因为太广泛，而致使如果你不给它预设的话，你得到的问经常是车轱辘话。

这时候Prompt（预设）的重要病态不言而喻，并且仅仅是一个名词，或是一个比较简单的句子，如果你希望充分利用来得繁复的特性，也某种持续性须要来得繁复的预设名词。

Prompt也须要大家开脑洞里，希望造出来得上新堪或是来得适当自己的玩法，它的“独家病态”也很强。比如在此之前的《太空飞行歌剧院》，所写号称自己兰花了80多个小时、900多次迭代才造出来这幅创所写，至今也拒绝回馈Midjourney用了什么预设名词。

当然，Prompt本身，或许只是一种终究目标的均需求，Sam Altman曾感叹：五年之后，或许不再行须要预设扩建工程师这个行政官员，因为AI不会造成自我自学的控制能力。但不可否认的是，这个“终究目标均需求”，是真正助力AI切入商业各个环节的重要利器。

我们过去也不须要从零开始所希望，国内外有很多不太好的Prompt社区内，大家都在交引预设名词用作用心，甚至请注意了有哪些到底首选的预设名词，我们不会在整版序言上面请注意。

从初创/投资并一般来说感叹，如今大家都在争辩层面层的机不会没错在哪里，常去这些预设名词首选网站看看，不太可能能从那些上新发布上新闻的首选预设名词上面，找到一些层面一幕的创上新灵感。看得再行多，不如下场一试。

序言：一些预设名词争辩网站

1、 AI Prompts社区内：

（一个海外首选的预设名词网站，可以按大大的先后顺序，构成一幕非常齐全。）

2、 Writing Prompts on Reddit (r/WritingPrompts)：

（Reddit上的Writing Prompts版块是一个非常热衷的社区内，Gmail可以发布上新闻和表示各种写诗预设名词。）

3、 列举了100条最佳预设名词

（为您的实习引备有支持的100个最佳ChatGPT预设名词。）

4、 一个上面文预设名词网站：

（可以按大大的先后顺序，构成的一幕非常齐全，从写诗、Smalltalk到金融、医疗保健等等。）

5、 另一个上面文预设名词网站：预设精灵

（小红书宣传品先后顺序最高，对预设名词有来得精确的展览。）

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