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ChatGPT、GPT-4等大语言模型的出现，让Prompt工程变得也越发重要，使用合适的Prompt可以提升ChatGPT对话质量。
在人工智能的浪潮中，Prompt工程正成为与大型语言模型（LLM）对话的关键技能。
OpenAI最近发布了一份官方Prompt工程指南，帮助我们更好地调教ChatGPT和GPT-4等LLM，以获得更精确、更高质量的输出。
指南链接：
https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering
以下是截取的六个策略
策略一：清晰明确的指令
Prompt的清晰度至关重要。OpenAI建议，用户应提供详细的查询信息，如指定输出风格或内容要求。
例如，在总结会议记录时，要求模型「用一个段落总结会议记录。然后用Markdown 形式写下演讲者的列表以及要点。最后，列出演讲者讲述的后续行动（如果有）。」，这样效果会更好。
此外，提供一些示例、明确任务步骤、指定输出长度，以及使用分隔符划分文本部分，都能提升模型的理解能力。
策略二：提供参考文本
为了减少模型的错误输出，提供参考文本是有效的方法。
OpenAI建议，用户可以指示模型使用特定的参考文本回答问题，并在必要时引用这些文本。这种方法有助于模型生成更准确的信息。
策略三：拆分复杂任务
将复杂任务分解为简单子任务，可以提高模型的准确性。
OpenAI建议使用意图分类、对话总结和递归摘要等方法，将长文档或复杂对话分解为更易处理的部分。
策略四：给予思考时间
模型需要时间来推理和生成答案。
OpenAI建议，用户可以通过指示模型找出自己的解决方案、使用内省式对话或询问模型是否遗漏内容等方式，给予模型时间去思考，从而提高答案的可靠性。
策略五：利用外部工具
结合外部工具可以弥补模型的不足。
例如，文本检索系统（RAG）可以帮助模型检索相关信息，而OpenAI的Code Interpreter则可以帮助模型进行数学运算或推理。这些工具的结合使用，可以提升模型在特定任务上的表现。
策略六：系统性测试
在优化Prompt时，系统性地测试变化是必要的。OpenAI建议，开发者应定义全面的测试套件，以确保Prompt的修改对最终性能产生积极影响。
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