在探索如何从ChatGPT获得高质量答案的旅程中,我们发现了一份珍贵的秘籍——《向ChatGPT寻求高质量答案的艺术:提示工程技术的完整指南》。这份秘籍由Ibrahim John所著,他不仅是一位在科技界和商业界有着丰富经验的大佬,也是多家公司的创始人。他将他在技术领域的深厚背景,融入了这本指南中,为我们揭示了如何通过巧妙的提示工程技术,来引导ChatGPT生成令人满意的文本。
什么是提示工程Prompt?提示工程Prompt是一门艺术,也是一门科学,它涉及到创建一系列指令来引导ChatGPT这样的语言模型,以产出符合我们需求的文本。就像是一位宝藏猎人,在语言模型的迷宫中,通过提示这张藏宝图,来寻找到那一个个装满宝藏的宝箱。
核心要素:任务、指令和角色任务:你希望模型完成的具体内容。
指令:你希望模型在生成文本时遵循的规则。
角色:模型在生成文本时所扮演的身份。
这三者结合起来,就能形成一个强大的提示公式。
指令提示技术(Instructions Prompt Technique)通过提供清晰的任务和指令来指导ChatGPT。例如,如果你需要生成一个客户服务响应,你的任务可能是“生成对客户咨询的响应”,而你的指令可能是“回答应当专业并提供准确信息”。将这些结合起来,你的提示公式可能看起来像这样:“按照以下指令生成对客户咨询的响应:回答应当专业并提供准确信息。”
角色提示(Role Prompting)通过指定模型在生成文本时应该扮演的角色,来引导文本的风格和语调。例如,如果你需要生成一个产品描述,你可以让ChatGPT扮演营销代表的角色,并给出指令:“描述应提供信息、具有说服力并突出智能手机的独特功能”。这样,你的提示公式可能看起来像这样:“作为营销代表,生成内容丰富、有说服力的产品描述,突出新智能手机的创新功能。”
标准提示(Standard Prompts)提供了一个基本的任务,让ChatGPT生成文本。例如,如果你想要生成一篇新闻文章的摘要,你的任务就是“总结这篇新闻文章”。你的提示公式可能很简单:“生成这篇新闻文章的摘要。”
零样本、单样本、小样本提示(Zero, One and Few Shot Prompting)这些技术在没有示例、只有一个示例或只有几个示例的情况下使用。例如,如果你没有一个用于生成文本的示例,你可以使用零样本提示技术,提供一个通用的任务,如“生成一篇关于气候变化的议论文”。
“让我们想一下”提示("Let’s think about this” Prompt)这种提示鼓励ChatGPT进行深入思考和反思。例如,如果你想写一篇关于个人成长的反思性文章,你的提示可能是:“让我们想一下:个人成长”。
自洽提示(Self-Consistency Prompt)确保输出与提供的信息一致。例如,如果你需要生成产品评论,你可以提供产品信息,并指示ChatGPT:“生成与以下产品信息一致的产品评论”。
种子词提示(Seed-word Prompt)通过提供特定的关键词或短语来引导文本的生成。例如,如果你想写一个关于龙的故事,你可以提供种子词“龙”并指示ChatGPT:“请根据以下种子词生成文本:龙”。
知识生成提示(Knowledge Generation Prompt)用于从ChatGPT中获取新的和原始的信息。例如,如果你想要了解关于可持续农业的新信息,你的提示可能是:“生成关于可持续农业的新的准确信息”。
多项选择提示(Multiple Choice Prompts)提供了一个问题和一组预定义的选项。例如,如果你要回答一个多项选择题,你的提示可能是:“通过选择以下选项之一回答以下问题:什么颜色的花吸收最多的热量?红色,白色,还是蓝色?”
对抗性提示(Adversarial Prompts)用于生成能够抵抗某些类型攻击或偏见的文本。例如,如果你想要生成难以归类为特定情绪的文本,你的提示可能是:“生成难以归类为具有某种情感的文本”。
通过这些提示技术Prompt,我们可以更精确地控制ChatGPT的输出,无论是生成文章、故事、诗歌,还是进行情感分析、文本分类等任务。这些提示技术Prompt就像是我们与ChatGPT之间的桥梁,帮助我们以最有效的方式传达我们的需求。