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ChatGPT提示工程艺术
特别是对于更复杂或开放式的提示，ChatGPT可能会给出完全出乎意料的响应。 为了处理更大的输出，您需要有策略地制作提示。 提供满意度保证或免费试用以增加购买的可能性】 【感谢收件人考虑产品或服务，并表达对结果的信心】 【鼓励回复并表示赞赏的结束语】 诚挚问候， [您的姓名或公司名称] 串联提示 将问题分解为更小、更容易处理的步骤 编写具有良好SEO性能的博客文章的10步链式提示的示例： ChatGPT，请提供与[主题]相关的常见问题列表。 GPT-3.5的2,000个token到令人惊叹的32,000个token。这种显著的提高让ChatGPT能够更好地理解复杂的文本，并有可能彻底改变我们处理问题解决、沟通等方面的方式。
38330编辑于 2023-09-03 - 来自专栏云微的一点分享
提示词（prompt）工程指南（五）：ChatGPT 提示工程
在本节中，我们介绍ChatGPT的最新提示工程技术，包括提示、应用、限制、论文和其他阅读资料。 完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中，自动持续翻译更新： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com （prompt）工程指南（五）：ChatGPT 提示工程 ChatGPT简介 审查对话任务 ChatGPT的对话 多回合对话 单轮任务 Python笔记本 参考文献 ---- ChatGPT简介 ChatGPT 我在下面添加了一个快照，显示了如何在OpenAI Playground中使用“聊天模式”查看此示例： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-2ysDepa7-1680086209021 ChatGPT API with LangChain ---- ---- 上一部分（应用） 下一部分（对抗提示） 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内
3.2K31编辑于 2023-03-31 - 来自专栏yeedomliu
ChatGPT-4提示工程
思维导图 介绍 GPT、ChatGPT区别 特色 GPT ChatGPT 模型目的 根据提示或上下文生成内容文本 专为对话交互设计/专为人类对话设计 训练数据 大量多样化文本源的语料库（例如，书籍、文章 提示工程本质上是指制定精确和有效的提示技术，引导AI模型生成期望的回应。 使用步骤 确定目标 明确要求 提供背景信息 提示工程是一种设计有效提示或指令的艺术，以从AI模型（如ChatGPT-4）获取期望的输出。 2.分析数据：使用人工智能工具分析数据并找出趋势。这可以包括用户最活跃的时间、偏好、对不同类型提示的反应等。 不过于正式也不过于随意 迭代：不断调整期望结果 实验：从不同角度提问 提示工程高级技术 从人类反馈中学习是AI成长的重要组成部分。
45710编辑于 2023-09-03 - 来自专栏yeedomliu
掌握ChatGPT提示工程的艺术
思维导图 导言 通过精准实用的解释，结合每种提示技巧的例子和公式，本书将引导你从头到尾了解启发提示工程的过程，提供你需要创作引人入胜启发题的工具和技巧 引导工程介绍 为什么引导工程很重要？ 提示工程对于确保AI或聊天机器人能正确回应你的请求，节省你的时间和提高效率非常重要。 13种不同引导类型概述 开放式提示：这些提示允许AI提供自由形式的回答，对于收集反馈或征集开放式问题很有用。 共情提示 "你认为[目标受众]对于[产品/服务]会有什么感受？" 引导工程的实际应用 角色引导 通过提供一个特定的角色或视角来指导生成的文本。 知识整合提示 生成连贯且信息丰富的输出 "利用你在[领域1]、[领域2]和[领域3]的知识，以简单方式解释[复杂概念]。" 450+杀手级ChatGPT提示 https://www.aoml.online/gpt
43220编辑于 2023-09-03 - 来自专栏技术专家成长之路
面向Java开发者的ChatGPT提示词工程（2）
在这篇博客文章中，我将分享一些关于提示词的关键原则，帮助你在使用语言模型时获得更好的结果。具体来说，我将介绍两个关键原则，帮助你编写有效的提示词。 同时，我也鼓励你在阅读文章的过程中运行代码，亲自体验不同提示词的输入和输出效果。 我将在本文中概述一些基本原则和策略，这些内容对于像ChatGPT这样的语言模型非常有帮助。 getCompletion方法只需要输入一个提示，就会返回该提示的完成结果： package one.more.chatgpt.prompt.engineering; import com.plexpt.chatgpt.ChatGPT 不要将编写清晰的提示词与编写简短的提示词混淆，因为在许多情况下，较长的提示词实际上为GPT提供了更多的清晰度和上下文，这实际上可以导致更详细和相关的输出。 "id": 1, "title": "失落的城市", "author": "张三", "tag": "奇幻" }, { "id": 2,
70130编辑于 2023-09-01 - 来自专栏数据派THU
吴恩达新课程：ChatGPT提示工程，ChatGPT Prompt Engineering for Developers
https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-prompt-eng/lesson/1/introduction 在ChatGPT Prompt Engineering for 如何在各种任务的应用程序中使用，包括: 总结(例如，为了简洁而总结用户评论) 推断(例如，情感分类，主题提取) 转换文本(例如，翻译、拼写和语法纠正) 扩展(例如，自动写电子邮件) 此外，您将学习编写有效提示的两个关键原则 ，如何系统地设计良好的提示，并学习构建自定义聊天机器人。
64330编辑于 2023-05-11 Llama 2提示工程完全指南
Llama 2提示工程指南提示大语言模型如Llama 2既是一门艺术也是一门科学。 本文将涵盖探索Llama 2过程中学到的所有知识，包括如何格式化聊天提示、何时使用哪个Llama变体、何时使用ChatGPT而非Llama、系统提示的工作原理以及一些技巧和窍门。 })Llama 2比ChatGPT更好的地方是什么？ 在某机构的Llama 2研究论文中，作者让Llama 2 70b与ChatGPT（大概是gpt-3.5-turbo）对抗，并要求人类注释者选择他们更喜欢的响应。 Llama 2用更少的参数做更多的事情。总结使用INST格式化聊天提示在上下文窗口之后剪切提示使用系统提示（只是不是默认的）。
16210编辑于 2025-10-24- 来自专栏数据派THU
独家 | 新的ChatGPT提示工程技术：程序模拟
资源：图片来自作者并由MidJourney生成 提示工程的世界在不同层次上都是极有吸引力的，从来不缺乏聪明的方法推动ChatGPT这样的代理生成特定类型的响应。 考虑到提示工程领域强烈的创新率和开发新方法的便利性，该技术完全有可能已经以某些形式存在了。 该技术的精髓在于使ChatGPT在模拟程序中工作。程序项目由实现特定任务的一系列指令绑定的函数构成。 2. 用户流程和用户体验应该模仿真实的程序，但仍然像ChatGPT一样具有会话性。 3.该程序应该使用表情符号来帮助传达输出周围的上下文。但这种做法应该有节制地使用，不要过于得意忘形。 如果您希望以一种更具交互性的方式进行操作并亲自测试，可以随意将提示加载到ChatGPT4中。 下面是从ChatGPT到提示符的完成过程。 到目前为止一切顺利。 我接下来的步骤包括对该技术进行更深入的检查，以评估一个全面的测试框架是否可以阐明该方法如何与其他提示工程技术相比较。这种类型的测试也可能有助于确定这种技术最适合于哪些特定的任务(或任务类别)。
45060编辑于 2023-09-27 - 来自专栏从流域到海域
给开发者的ChatGPT提示词工程指南
【中文完整版全9集】第1集 引入-ChatGPT提示词工程师教程 吴恩达xOpenAI官方 【OpenAI官方 | 中文完整版】 吴恩达ChatGPT提示工程师初级到高级（AI大神吴恩达教你写提示词 ） ChatGPT Prompt Engineering for Development 基础大语言模型和指令精调大语言模型的区别： 指令精调大语言模型经过遵从指令的训练，即通过RLHF（ `` Triple dashes: — Angle brackets: <> XML tags: 使用分隔符可以防止指令注入，即误把目标文本中的指令识别为指令，下图为例： Tactic 2: Tactic 1: Specify the steps to complete a task（指定完成任务的详细步骤） Step1: … Step2: … … Step N: … Tactic 通过指定场景让模型切换视角，提示模型在文本末尾加上一些特殊说明，如下： 提示模型输出HTML代码（这个有点秀） 提示词工程师要具备一个良好的迭代流程来产出更好的提示词。
1.1K30编辑于 2023-10-12 - 来自专栏小工匠聊架构
ChatGPT - 提示词
PromptBase Prompt 提示词网站 - PromptBase https://promptbase.com/ 支持的提示词有 ---- chatgpt 提示词 https://promptbase.com /chatgpt ---- 开源项目 awesome-chatgpt-prompts 官网： https://prompts.chat/ https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts 可以看这个CSV文件 ---- https://huggingface.co/datasets/fka/awesome-chatgpt-prompts
97380编辑于 2023-05-01 - 来自专栏技术专家成长之路
面向Java开发者的ChatGPT提示词工程（8）
GPT 的一大优势在于，对于许多此类任务，只需编写一个简单的提示，即可立即生成结果。这在应用程序开发方面具有显著的速度优势。 识别情感 我们以识别情感为列，写一个提示词来分析这段文本表达的情感。 在前面例子中，我们探讨了如何编写提示词来识别文本中的情感，判断是否存在愤怒情绪，从文本中提取时间、地点和人物关键信息。 然而，在实际应用中，我们可以通过精心设计一个综合性的提示词，从而实现一次性提取所有相关信息的目的。 你可以尝试修改这个提示词，以使其输出JSON而不是像这样的列表，然后拥有更健壮的方法来确定特定文章是否是关于父爱的文本。
44620编辑于 2023-09-01 - 来自专栏技术专家成长之路
面向Java开发者的ChatGPT提示词工程（5）
在探讨开发大型语言模型应用程序时，我们必须认识到 GPT 存在一些局限性。这些限制对于我们保持清醒的头脑至关重要。
40140编辑于 2023-09-01 - 来自专栏技术专家成长之路
面向Java开发者的ChatGPT提示词工程（6）
\n" + "\n" + "芯片\n" + "- A15 仿生芯片\n" + "- 6 核中央处理器，具有 2 个性能核心和 4 个能效核心 手机的摄像头包括1200万像素主摄和1200万像素超广角，支持2倍光学变焦和最高可达5倍数码变焦。 芯片采用A15仿生芯片，摄像头有1200万像素主摄和超广角，支持2倍光学变焦和5倍数码变焦。 这实际上看起来是一个更好的简短描述，介绍了一款手机。让我们再检查一下手机描述的长度，有137个字。 主摄像头和超广角摄像头都有1200万像素，支持2倍光学变焦和5倍数码变焦。外观有多种颜色可选，配备超瓷晶面板、玻璃背板和铝金属边框，容量可达512GB。 然而，成为一名成功的提示词工程师并不在于知道完美的提示词，而在于拥有一个好的开发过程，以开发出对我们的应用程序有效的提示词。 在本文中，我们仅提供了一个例子来说明如何开发提示词。
48640编辑于 2023-09-01 - 来自专栏技术专家成长之路
面向Java开发者的ChatGPT提示词工程（7）
以 ChatGPT 为例，它提供了一个简洁的网页界面，让用户能够轻松地对文章进行摘要。这种方式极大地提高了阅读效率，使我们能够在有限的时间内获取更多的信息。 假设你的时间有限，无法阅读整篇文章，我们可以编写关键词提示，让 GPT 为我们生成一份简洁的摘要，字数不超过 50 个。这样一来，您便能快速了解文章的主要内容，提高阅读效率。 为了实现这一目标，我们也可以修改提示词，这样他们就可以生成一个更适用于你业务中的一个特定目标的总结。 我们可以再修改一下提示词，这样他们就可以生成一个更适用于你业务中的一个特定目标的总结。 第2段的总结：父亲为了还债变卖典质，办丧事，赋闲，儿子陪同南京谋事，自己回北京念书。 第3段的总结：父亲送儿子去南京，担心茶房不妥帖，最终决定亲自送行。儿子已二十岁，父亲仍不放心。
32920编辑于 2023-09-01 - 来自专栏技术专家成长之路
面向Java开发者的ChatGPT提示词工程（3）
写示例时提示词要尽量少一些。 编写清晰明确的指令 要求 GPT 检查是否满足条件 如果任务做出了不一定满足的假设，那么我们可以告诉模型先检查这些假设，如果不满足，就指出这一点，并停止尝试完成整个任务。 现在我要尝试在不同的文本上使用相同的提示词： public static void main(String[] args) { String text = "天空落着雨，灰蒙蒙的。 如果我们使用之前使用过的相同提示词，而是在这个文本上运行它，那么GPT将尝试提取步骤。如果它找不到任何步骤，我们将要求它只说“没有提供步骤”。 写示例时提示词要尽量少一些 在要求GPT执行你想要执行的任务之前提供成功执行任务的示例，这时你的提示词要尽量少一些。 写示例时提示词要尽量少一些。 在接下来的文章中，我们将继续了解第二个关键原则：给 GPT 一定的“思考”时间，尽请期待。
46620编辑于 2023-09-01 - 来自专栏全栈技术
探索聊天型AI进阶：从ChatGPT到提示工程入门
本文旨在介绍如何从使用ChatGPT开始，逐步深入探索提示工程（Prompt Engineering），为想要将聊天型AI应用于实际场景的读者提供一个进阶的指南。 1. 在探索提示工程之前，了解ChatGPT的基本原理和用法是必要的。 2. 提示工程的概念 提示工程是指通过在模型输入中使用适当的提示（prompt）或指令，来引导模型生成特定类型的回复。 调试和优化 设计完提示后，需要进行测试、调试和优化： 尝试不同的提示： 尝试不同的提示工程方法，看看哪种方式产生的回复最符合你的预期。 高级提示工程技巧 一旦掌握了基本的提示工程技巧，你可以尝试更高级的方法： 温度和顶点： 调整生成回复的温度和顶点参数，以控制回复的多样性和准确性。 伦理和合规： 在设计提示时要注意避免生成有害、歧视性或违规的内容。 7. 总结 从初步的ChatGPT使用到进阶的提示工程，探索聊天型AI的世界需要一步一步的实践和学习。
43720编辑于 2023-08-24 - 来自专栏技术专家成长之路
面向Java开发者的ChatGPT提示词工程（9）
之前我曾经用一堆正则表达式做文本的处理，现在使用大型语言模型和几个提示词肯定更简单。我现在几乎用 ChatGPT 来校对我写的所有东西，下面我向大家展示一些示例。 因此，在这个第一个示例中，提示是将以下中文文本翻译成俄语。 你怎么才来呀？ 只输出语言名称）：\n" + msg); System.out.printf("原始问题：%s（%s）\n", msg, response); String response2 = getCompletion("把下面文本翻译为中文：\n" + msg); System.out.printf("中文翻译：%s\n", response2, msg); ChatGPT 实际上也可以帮助产生不同的语气。 首先，在下面的例子中，我们把王哥，我是阿杰，帮我看看衣柜的大小。这样口语化的句子转化为商业信函。
52460编辑于 2023-10-23 - 来自专栏技术专家成长之路
面向Java开发者的ChatGPT提示词工程（1）
在这里，我将和大家分享ChatGPT提示词工程的系列文章，希望能够和大家一起学习和探讨提示词的最佳实践。 虽然互联网上已经有很多有关提示词的材料，比如那些“每个人都必须知道的30个提示”，但是这些材料大都集中在ChatGPT的用户界面上，主要用于完成特定的、经常是一次性的任务。 因此，如果模型无法按照您的期望工作，很可能是因为提示词不够清晰。举个例子，如果您只说“请写一些关于艾伦·图灵的东西”，这并不足够明确。 总结 有了以上的铺垫，我们将进行后续的学习： 首先，您将学习一些Java开发中的提示词最佳实践。然后，我们将涵盖一些常见的用例：总结、推断、转换、扩展。然后，您将使用大型语言模型构建一个聊天机器人。
60420编辑于 2023-09-01 - 来自专栏技术专家成长之路
面向Java开发者的ChatGPT提示词工程（4）
写示例时提示词要尽量少一些。 接下来，我们将继续了解第二个关键原则：给 GPT 一定的“思考”时间。 ", "persons_num": 2 } 有趣的是，英文概要和人物的说明都是英文的，这可能不是我想要的。我们用另一个提示词来完成同样的任务。 ，我们在询问了类似的东西，提示词的开头是一样的。 ", "persons_num": 2} 正如你所看到的，GPT 使用了我们要求的格式。我们已经给它了文本，然后它给我们了中文概要、英文概要、人物和JSON。 因此，我们使用了相同的技巧来优化了提示词。
41840编辑于 2023-09-01 - 来自专栏圣杰的专栏
.NET+AI | MEAI | 提示工程基础（2）
MEAI 提示工程实战：从零构建企业级意图识别系统 一句话简介 本文以铁路票务意图识别为例，演示如何使用 Microsoft.Extensions.AI (MEAI) 构建高质量提示词，掌握 7 大核心技巧和参数调优方法 解决：加入 1-2 个高质量示例显著提升准确率。 让模型充当提示工程师： var improvementRequest = $""" 你是一名提示工程师，专注于提升提示词的清晰度和执行效果。 请分析以下提示词，并给出优化建议。 **优化后提示**：给出改进后的完整提示词 2. **改进说明**：说明做了哪些改进以及为什么 3. **进一步建议**：列出 2-3 条可选的进一步优化思路 待优化的原始提示如下： {原始提示} """; 总结 通过本文，我们系统学习了使用 MEAI 进行提示工程的核心技巧： ✅ 四大基础组件：指令
15910编辑于 2025-12-28
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