“目前最权威的GPT Prompt提示指南”

“目前最权威的GPTPrompt提示指南”OpenAI官方GPTPrompt指南来了！！！我觉得只要认真看这个用心琢磨体悟，就能打败很多人成为ChatGPT高手。[呲牙]一份无价之宝，一个能帮你快速学会如何更精确使用GPT的武功秘籍。图片方便手机阅读，原文链接放在最后。OpenAI提出了六种策略来提高ChatGPT的输出准确性1.写清楚说明2.提供参考文本3.将复杂任务拆分为更简单的子任务4.给GPT时间“思考”5.使用外部工具6.系统地测试更改附上链接：https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices/six-strategies-for-getting-better-results

OpenAI 官方推出的 Prompt 制作指南

OpenAI官方推出的Prompt制作指南一、精细调整你的查询1包含详细信息：在你的查询中加入具体信息，这样GPT能够给出更相关的回答。2设置角色：告诉GPT扮演一个特定的角色，比如教授或编辑，这有助于获取专业化的回答。3使用分隔符：通过使用例如三重反引号或XML标签等，来清晰标记输入的不同部分。4明确步骤：对于复杂任务，把它分解成一系列清晰的步骤，这样GPT会更容易理解。5提供示例：在合适的情况下，提供示例可以让GPT更清楚地了解你的需求。6设置输出长度：告诉GPT你需要的回答长度，比如是一句话还是一段文字。例1：-Prompt：“告诉我一个故事。”-优化后：请以一个童话作家的身份，告诉我一个以中世纪为背景、关于一位骑士和一条龙的冒险故事，你可以先给我讲这个故事的背景、再讲故事主人公的介绍、最后讲故事本身。以Markdown格式，不低于800字输出。二、使用参考资料GPT可能会无意中编造信息，特别是在涉及复杂话题时。提供可信的参考资料，可以帮助GPT生成更准确和少错误的答案。例2：-Prompt：“讲述拿破仑的历史。”-优化后：“根据史蒂芬·克拉克的书《拿破仑：人生、立场和遗产》，讲述拿破仑的历史。”三、将任务分解处理复杂任务时，将其分解为更简单的子任务通常更有效。这样不仅可以降低错误率，还可以创建一个工作流，其中每个任务建立在前一个任务的结果上。例3：Prompt：我想学习编程。-优化后：1哪些编程语言适合初学者？2为学习Python，推荐一些在线课程。3Python基础知识学习后，推荐一些进阶项目。四、让GPT“思考”与人一样，GPT也需要时间来处理信息。通过引导GPT进行一系列的推理，而不是立即给出答案，可以帮助它更可靠地得出结论。例4-Prompt：“为什么天空是蓝色的？”-让GPT“思考”的查询：“当我们看天空时，我们通常看到蓝色。这是因为大气和光的相互作用。请从光的散射和大气的组成两个方面，解释为什么天空在大多数情况下呈现蓝色。”五、利用外部工具结合其他工具的使用，可以提升GPT的能力。例如，当需要执行复杂数学计算时，可以使用专业工具而不是依赖GPT。例5：天气查询应用如果你正在开发一个可以告诉用户当前天气的应用，你可能想要整合一个天气API来获得实时天气数据，而不是依靠GPT模型的预测能力。六、用测试确认改善要提高性能，需要看到真实的数字。单独改一点可能在一两个例子里有效，但总体表现可能变差。所以，要用一系列的测试检查是否真的有所改善。一个好办法是用“标准答案”来对比模型的输出：假如我们知道一个问题的完美答案应该有哪些内容，我们就可以检查模型回答里包含了多少必要的内容。原文地址：https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices/strategy-test-changes-systematically

其实关于 ChatGPT plugins 的大部分 myth，读 OpenAI 这个简短的开发文档都可以得到解答 [1]。

其实关于ChatGPTplugins的大部分myth，读OpenAI这个简短的开发文档都可以得到解答[1]。比如说，这是不是意味着ChatGPT变成了一个操作系统？从操作系统的经典定义[2]来说，肯定不是。ChatGPTplugins做的事情，是在「适当时候」让ChatGPT可以和外界打交道。现在的ChatGPT是一个受过良好本科教育的知识工作者，不幸在2021年9月就被你抓到了一个白房子里面关着，就跟美国那个JonyIve一样。你问它的很多问题它凭借自己的积累是可以解答的，只是不知有汉，无论魏晋。现在，你和它说，我问你某些问题的「适当时候」我允许你出去走走，看看外面的世界是不是有更好的答案、更好的办法。比如，机票价格怎么样了？TikTok的听证会怎么样了？你不是理科不好吗，让人帮忙解个方程怎么样？有些事情，干脆你也帮我办了吧。比如，既然问了机票价格，就顺便订个机票吧！[3]它说好啊，但我怎么知道应该去哪儿解决你的问题呢？其实世界上这些工作都已经有不同的仆人做得很好了，让这些仆人先来我们这儿登记一下。这样我们就知道，机票可以去找这个叫KAYAK的，新闻可以去问Bing，解方程可以找WolframAlpha。它在「适当时候」照着登记册出去问了问题，然后回来用它的语言告诉我答案。这里还有一个厉害的地方是，在这个世界中这些仆人是不说人话的。它们用一种叫API的机读语言和其他人进行交互。过去，我们日常用的手机app可以代替我们将界面上的操作转化成这种特殊的语言，但我们这位被关了两年的朋友，却能自动把我们说的人话自动翻译成这种语言。这不是操作系统，而是一种对世界上已有服务的API通过自然语言进行索引和整合的方式，也给所有已有服务提供了自然语言界面。通过它你可以利用已有的服务获取数据，也进行少量的行动（这一点实际上是出于安全的限制）。当然，你可以说着这有点儿像一个操作系统，毕竟用户可以交付任务给它……那么它也有点像一个浏览器，有点像一个应用商店，有点像手机桌面，有点像搜索引擎，虽然我觉得它最像的还是……3721中文网址导航。用比喻来讨论问题总是不精准的，取决于你关心什么方面，希望获得什么样的隐含暗示。就好像说现在到底是AI的BlackBerry时刻还是iPhone时刻还是iPhone3GS时刻还是iPhone4时刻……Depends。至于说这个plugins系统可以自己给自己写plugin……至少在目前是不准确的。OpenAI联合创始人Greg在Twitter上说的不错，一个plugin的开发很简单，你就是为一个自然语言模型来写API文档。但这个前提是你得先有API。如果你已经做出一个WolframAlpha了，要接入的确是很简单的。就好像给Chrome写一个webapp其实也很简单，因为本质上那只是一个已有网站的书签。当然了，既然GPT已经可以帮忙写代码了，所以你用GPT从0开始写出一个plugin理论上是可能的，但这不是plugins系统的开箱体验。Greg说的「为自然语言模型写API」，并不是大家所理解的「用自然语言模型来写API」。目前plugin的接口仍然需要写成机读语言——尽管理论上，如果你写出足够详细的prompt，也可以让GPT来生成。这中间的区别也许没有那么重要，也许就是差一层窗户纸。但总之，描述的还不是已经实现的体验。ChatGPT的plugin系统的设计和之前类似系统比，真的新颖之处在哪里呢？前面说到「适当时候」，在接口中，你可以用自然语言告知ChatGPT你这个API能干啥，ChatGPT用自然语言理解了这一点后，就可以自动根据用户的输入来判断什么时候应该找谁来满足用户的需求。你只需要告诉它一次「买机票去KAYAK」，它就知道下次你问它UA888的时候可以去找KAYAK。这是不是就是我们中国人熟悉的……流量分发？大家都很熟悉，在PC时代我们抢注文件扩展名、Android上我们抢注Intent、iOS上抢注schema、搜索引擎上做竞价排名……干的是同一件事情。ChatGPT想用自然语言来解决流量分发的问题。所以，套用一句话，这是流量分发机制的自然语言界面。这么一想，什么SEO、growthhacking……说不定还有用武之地。振作吧！（给不熟的人：这是开玩笑...我不喜欢这些事情）其实这也不是ChatGPT首创。GoogleAssistant接入第三方服务的方式也是类似的，只是开发者体验要复杂一些。说时迟那时快，写这段的时候去查了Google的文档，发现这个服务即将在6月13日被Google亲手干掉。[4]这也不是否定plugins的创新。事实上，大部分革命性的创新也就是在前人的基础上稍作改动而已。OpenAI的研究和工程能力当然是让人惊叹的，但我越来越觉得他们的产品和市场能力也是让人惊叹的。MITTechReview关于ChatGPT开发过程的访谈非常值得一读[5]，ChatGPT本身也许可以称之为有史以来最成功的hackathon项目（虽然远比一般的hackathon要昂贵，但相比于GPT本身的投入相信只是个零头）。ChatGPT把GPT重新包装成了人人都能看懂的能力，也许是其意外成功让OpenAI不甘于只做基础设施了，他们现在看起来决心直接面向消费者，不给中间商赚差价的机会了。也许，OpenAI就是第四次工业革命的Google或Apple了。Plugins这个系统相信是在很短时间内拼凑出来的，却足够优雅、有想象力。Go-tomarket的能力、连接用户需求和技术的能力、商业化的能力、设计生态系统的能力...不就是古典产品经理的核心能力么？怪不得老王也要招产品经理[6]。可惜，想来想去好像不认识什么活人有这个能力。你看，为了拖延写稿我宁愿写这么大一段[7]。没有仔细校对，有错漏请指正。[1]:https://platform.openai.com/docs/plugins/introduction[2]:https://en.wikipedia.org/wiki/Operating_system[3]:https://openai.com/blog/chatgpt-plugins[4]:https://developers.google.com/assistant/conversational/overview[5]:https://www.technologyreview.com/2023/03/03/1069311/inside-story-oral-history-how-chatgpt-built-openai/[6]:https://m.okjike.com/originalPosts/641aa79e40db2e7567d6ed98?s=ewoidSI6ICI1NjU1OTg0MjVhMDNmOTEzMDBlMGE5YTgiCn0=[7]:https://m.okjike.com/originalPosts/641c207e1ccc7f6510882c2b?s=ewoidSI6ICI1NjU1OTg0MjVhMDNmOTEzMDBlMGE5YTgiCn0=