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
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。
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