ChatGPT Prompt Engineering for Developers 学习笔记

Auth:balconychy       Date:2023/04/28       Cat:技术分享       Word:共742字       Views:158

Andrew Ng的开一个视频课程教你如何开发基于ChatGPT的应用。这里总结个人感觉有启发的点。

ChatGPT Prompt Engineering for Developers

https://learn.deeplearning.ai/
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Indroduction

所用语言模型类型:教程针对ChatGPT之类的经过intstucted的大语言模型

目标受众:正对使用LLM进行程序开发的开发人员

Guidlines

给清晰的指令

可以达到效果:

更好的答案

直接输出json格式

避免注入

技巧1:用引号之类的标记将用户输入文本和指令区分开

这样即可告诉模型区分什么事指令什么是附加信息。同时避免注入导致的安全问题。

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技巧2:告诉模型直接输出Json格式的结果,方便后续编程处理

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技巧3:处理意外情况(类似于编程语言的错误处理)。让AI对无效输入回答特定文字。

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技巧4:Few shot给案例。

PS这个用我个人让AI将笑话的案例会非常直观的看到效果提升

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给模型足够时间思考

其实就是你现将问题拆解成大纲一样的步骤,这样AI就会一步一步去思考。

技巧一:直接列出步骤

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下面这条让目标按步骤干活,还输出json格式

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技巧2:框架式引导思维过程,而不是让直接给答案

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避免AI幻想

让AI先回顾相关信息,然后再回答问题

教程没有给案例,我测试比较好的prompt是:

先回顾相关的3条事实信息,然后再回答问题

看下图片对比效果还是蛮明显的。

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第二章 Iterative 迭代式的Prompt开发

精髓在这一句:

成为一名有效的提示工程师的关键不在于知道完美的提示,而在于有一个良好的流程来开发对你的应用有效的提示。

测试,发现问题,修改,测试,发现新问题。。

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示例

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最后输出网页

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其他章节

干货较少。如果你想不知道如何做对应的开发,视频中的示例可以是一个不错的开始。

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作者: 简介:积极的问题解决者和创新者

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