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/

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。

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

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。

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

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

下面这条让目标按步骤干活，还输出json格式

技巧2：框架式引导思维过程，而不是让直接给答案

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。

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。。

示例

最后输出网页

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。