提示工程的工作原理

由于指令跟随模型的训练方式或它们训练的数据，有一些特定的提示格式特别有效，并且与手头的任务更好地对齐。下面我们介绍了一些我们发现工作可靠的提示格式，但您可以随意探索可能最适合您的任务的不同格式。

经验法则和例子

注意：“ {text input here} ”是实际文本/上下文的占位符

1.使用最新型号

为获得最佳效果，我们通常建议使用最新、功能最强大的型号。截至 2022 年 11 月，最佳选择是用于文本生成的“text-davinci-003” 模型和用于代码生成的“code-davinci-002”模型。

2.将指令放在提示符的开头，用###或“””分隔指令和上下文

不太有效的❌：

将下面的文本总结为最重要的要点列表。

{此处输入文字}

更好的✅：

将下面的文本总结为最重要的要点列表。

文本：""" 
{此处输入文本} 
"""

3. 对期望的背景、结果、长度、格式、风格等尽可能具体、描述和详细

具体说明上下文、结果、长度、格式、样式等

不太有效的❌：

写一首关于 OpenAI 的诗。

更好的✅：

以{著名诗人}的风格写一首关于 OpenAI 的鼓舞人心的短诗，重点介绍最近推出的 DALL-E 产品（DALL-E 是一种文本到图像的 ML 模型）

4. 通过示例（示例 1、示例 2）阐明所需的输出格式。

不太有效的❌：

提取下面文本中提到的实体。提取以下 4 种实体类型：公司名称、人名、特定主题和主题。

文字：{文字}

显示并告知 - 当显示特定格式要求时，模型会更好地响应。这也使得以编程方式可靠地解析出多个输出变得更加容易。

更好的✅：

提取下面文本中提到的重要实体。首先提取所有公司名称，然后提取所有人员姓名，然后提取适合内容的特定主题，最后提取一般总体主题

所需格式：
公司名称：<comma_separated_list_of_company_names>
人员名称：-||-
特定主题：-||-
常规主题：-||-

文本：{text}

5. 从零镜头开始，然后是小镜头，两者都不起作用，然后进行微调

✅ 零射击

从下面的文本中提取关键字。

文本：{text}

关键词：

✅ Few-shot - 提供几个例子

从下面相应的文本中提取关键词。

文本 1：Stripe 提供 API，网络开发人员可以使用这些 API 将支付处理集成到他们的网站和移动应用程序中。
关键字 1：Stripe、支付处理、API、Web 开发人员、网站、移动应用程序
##
文本 2：OpenAI 训练了非常擅长理解和生成文本的尖端语言模型。我们的 API 提供对这些模型的访问，可用于解决几乎任何涉及处理语言的任务。
关键词二：OpenAI，语言模型，文本处理，API。
##
文本 3：{text}
关键词 3：

6. 减少“蓬松”和不精确的描述

不太有效的❌：

这个产品的描述应该很短，只有几句话，不要太多。

更好的✅：

使用 3 到 5 句话的段落来描述该产品。

7.与其说什么不该做，不如说什么该做

不太有效的❌：

以下是代理和客户之间的对话。不要询问用户名或密码。不要重复。

客户：我无法登录我的帐户。
代理人：

更好的✅：

以下是代理和客户之间的对话。代理将尝试诊断问题并提出解决方案，同时避免询问与 PII 相关的任何问题。不要询问用户名或密码等 PII，而是让用户参阅帮助文章 www.samplewebsite.com/help/faq

客户：我无法登录我的帐户。
代理人：

8. 特定于代码生成——使用“引导词”将模型推向特定模式

不太有效的❌：

# 编写一个简单的 python 函数
# 1. 问我一个以英里为单位的数字
# 2. 它将英里转换为公里

在下面的代码示例中，向模型添加“ import ”提示它应该开始用 Python 编写。（类似地，“SELECT”是 SQL 语句开始的一个很好的提示。）

更好的✅：

# 编写一个简单的 python 函数
# 1. 问我一个以英里为单位的数字
# 2. 它将英里转换为公里
 
import