|
|
将以下内容复制到 Markdown在线编辑器查看： https://markdown.com.cn/editor/
### ChatGPT提示词策略汇总及案例
#### 一、编写清晰的指令
1. **详细信息**
- **策略**：在查询中包含详细信息，以获得更相关的答案。
- **案例**：
```
用户：请解释Python中列表和元组的区别，并提供代码示例和应用场景。
```
2. **角色扮演**
- **策略**：要求模型扮演某个角色。
- **案例**：
```
用户：你是我的编程导师，请用通俗易懂的语言解释如何在Python中使用for循环，并提供一个实际应用的示例。
```
3. **分隔符**
- **策略**：使用分隔符清晰地表示输入的不同部分。
- **案例**：
```
用户：请总结以下两篇文章的主要观点，用XML标记分隔。
<article>第一篇文章内容</article>
<article>第二篇文章内容</article>
```
4. **指定步骤**
- **策略**：明确写出完成任务所需的步骤。
- **案例**：
```
用户：请按照以下步骤计算5的阶乘：
1. 从1开始。
2. 依次乘以2、3、4、5。
```
5. **提供示例**
- **策略**：提供示例以明确要求。
- **案例**：
```
用户：请用Python写一个函数来计算一个列表的平均值。示例如下：
def calculate_average(numbers):
# 你的代码
```
6. **长度要求**
- **策略**：指定输出的期望长度。
- **案例**：
```
用户：请用不超过100个字总结一下以下段落的内容：
<文本内容>
```
7. **提供参考文本**
- **策略**：提供参考文本以减少模型猜测。
- **案例**：
```
用户：根据以下参考文本解释遗传算法的基本原理。
参考文本：遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的搜索算法……
```
#### 二、提供参考文本
1. **使用参考文本回答**
- **策略**：指示模型使用参考文本进行回答。
- **案例**：
```
用户：根据以下参考文献回答问题：
参考文本：《中华人民共和国合同法》第52条规定……
问题：合同在什么情况下无效？
```
2. **引用参考文本**
- **策略**：指示模型使用参考文本中的引用进行回答。
- **案例**：
```
用户：请使用以下参考文本中的引用回答问题：
参考文本：《中华人民共和国劳动法》第36条规定……
问题：劳动者的工作时间是如何规定的？
```
#### 三、将复杂任务分解为简单子任务
1. **任务细化**
- **策略**：将复杂任务分解为多个简单子任务。
- **案例**：
```
用户：请帮我完成市场调研报告：
步骤1：收集市场数据，包括市场规模和增长率。
步骤2：分析主要竞争对手的市场策略和产品特点。
步骤3：总结目标消费者的需求和偏好。
步骤4：基于以上分析提出产品改进建议。
```
2. **逐步引导**
- **策略**：在每个子任务中逐步引导模型完成。
- **案例**：
```
用户：请帮我完成以下计算：
步骤1：计算3的平方。
步骤2：将结果乘以5。
步骤3：最后加上10。
```
#### 四、给予GPT足够的时间进行“思考”
1. **逐步推理**
- **策略**：在得出结论前，要求模型进行详细的推理过程。
- **案例**：
```
用户：请解释二次函数的解法：
步骤1：写出二次方程。
步骤2：计算判别式。
步骤3：根据判别式判断根的情况。
步骤4：求出根并解释其意义。
```
2. **内心独白**
- **策略**：使用内心独白或一系列查询隐藏推理过程。
- **案例**：
```
用户：请用内心独白的方式解决以下数学问题，并解释每一步的思路。
问题：求解x^2 + 5x + 6 = 0
```
3. **自我检查**
- **策略**：询问模型是否在之前的处理中漏掉了任何内容。
- **案例**：
```
用户：请检查以下步骤中的任何遗漏：
步骤1：准备材料。
步骤2：混合材料。
步骤3：加热混合物。
步骤4：检查混合物的状态，确保完全溶解。
```
#### 五、使用外部工具
1. **嵌入搜索**
- **策略**：利用基于嵌入的搜索实现高效的知识检索。
- **案例**：
```
用户：请使用以下数据库查找最新的AI研究成果：
数据库链接：<链接>
请总结关键研究发现，并解释其潜在应用。
```
2. **代码执行**
- **策略**：使用代码执行进行更精确的计算或调用外部API。
- **案例**：
```
用户：请编写并执行Python代码，计算100以内的所有质数。
代码：
```python
def is_prime(n):
if n <= 1:
return False
for i in range(2, int(n**0.5) + 1):
if n % i == 0:
return False
return True
primes = [x for x in range(100) if is_prime(x)]
print(primes)
```
#### 六、系统地测试变更
1. **全面测试**
- **策略**：使用多样化的测试用例，覆盖不同场景和问题类型。
- **案例**：
```
用户：请测试以下用例的答案准确性：
用例1：什么是Python的列表？
用例2：解释二次函数的图像特点。
用例3：什么是遗传算法？
```
2. **持续改进**
- **策略**：根据测试结果持续改进提示词和模型输出。
- **案例**：
```
用户：请根据以下反馈改进你的回答：
反馈1：解释不够详细。
反馈2：示例不够明确。
反馈3：语言不够简洁。
```
3. **反馈机制**
- **策略**：建立反馈机制，收集用户反馈和改进建议。
- **案例**：
```
用户：请收集以下问题的用户反馈：
反馈问题1：你对模型的回答满意吗？
反馈问题2：你认为模型可以在哪些方面改进？
```
### 结论
通过这些策略和案例，用户可以更好地理解和应用ChatGPT提示词的最佳实践，从而提高互动效率和输出质量。这些方法不仅适用于一般的日常互动，还可以在复杂的业务和专业场景中发挥重要作用，帮助用户实现高效、准确的AI应用。 |
|
发表于 2024-6-30 14:27:03