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這不是程式設計或 ChatGPT API 整合教學課程，這些是使用 ChatGPT API 時需要牢記的一些關鍵想法和要點。
大型語言模型為您的軟體產品提供前所未有的功能。作為開發人員，學習這項技術並將其整合到我們的專案中至關重要。像 OpenAI 這樣的平台提供了與這些模型互動的 API，我們可以利用它來增強我們的軟體。
最近，我完成了一門引人入勝的課程，「開發人員的 ChatGPT 提示工程」。我學習了一些令人難以置信的技術來充分利用 OpenAI 的 ChatGPT API，我很樂意在這篇文章中與您分享這些見解。
準則
與 ChatGPT 互動時，清晰度至關重要。以下是一些有用的策略：
- 單獨的指令和輸入文字：這使您可以使用各種輸入來測試您的指令。例如，如果您要求 ChatGPT 總結一篇文章，請將「總結以下文章：」指示與文章文字本身分開。
- 使用定界符：它們有助於指定指令和輸入之間的界限，並減少提示注入的可能性。冒號或換行符號可以作為簡單但有效的分隔符號。
- 請求結構化輸出：如果您需要以程式設計方式解析 ChatGPT 的回應，請要求它以特定方式建構其輸出。例如，您可能會要求「將以下文字中的關鍵點列為要點：」。
- 檢查輸入條件：為減少模型產生不相關或不準確反應（稱為「幻覺」的現象）的機會，請指定輸入必須滿足的任何條件。例如，「如果文字包含日期，請提供該日期是星期幾。」
- Few-Shots Prompting：如果可能，提供一些所需輸入輸出模式的範例可以指導模型產生類似的結果。
迭代提示開發
使用 ChatGPT 製作完美的提示確實是一個迭代過程，它需要對目標有敏銳的理解，並且願意嘗試和學習。
讓我們將其分解為可操作的步驟：
- 定義目標：快速製作的第一步是清楚地了解所需的輸出。問問自己，您希望 ChatGPT 產生什麼？例如，如果您的目標是從文字中提取關鍵點，那麼您的目標就是列出輸入文字中的主要想法。
- 寫初始提示：根據您的目標，編寫初始提示。提示是給 ChatGPT 的命令或問題，以指導其回應。對於上述目標，初始提示可以是「在以下文本中列出主要思想：」。
- 測試提示：現在，是時候測試提示了。透過模型運行它，看看你得到什麼樣的輸出。符合你的目標嗎？如果沒有，是時候迭代了。
- 分析輸出：分析模型的輸出。回應的哪些方面符合您的目標，哪些部分偏離目標？這將為您提供有關如何調整提示的線索。
- 優化提示：根據您的分析，調整您的提示。例如，如果模型沒有完全按照您的預期捕捉主要思想，您可以將提示細化為更具體，例如「將以下文字總結為要點：」。
- 重複這個過程：繼續測試、分析並完善您的提示，直到它一致地產生所需的輸出。請記住，這是一個迭代過程。可能需要幾輪改進才能使其恰到好處。
- 概括提示：一旦你有一個適用於特定案例的提示，請嘗試將其概括為其他類似案例。這意味著使用各種輸入文字測試提示以確保它適用於廣泛的場景。
總結
摘要是 ChatGPT API 的強大用例，但了解如何有效使用它至關重要。以下是一些準則：
- 定義目的：如果要以特定方式使用摘要，請確保在說明中明確說明。
- 保持專注：如果需要，讓模型專注於輸入的特定部分。例如，如果您只對商業報告的財務方面感興趣，您可能會問，「總結以下報告中的財務資訊：」。
- 提取而不是總結：在某些情況下，提取關鍵資訊而不是總結可能更有用。例如，您可以提示「列出以下文字中提到的所有人的姓名：」。
推理
ChatGPT 也可以從文本中推斷出見解，執行情緒分析、分類、分類和標記等任務。以下是您可以利用此功能的一些方法：
- 多任務：您可以要求模型在同一指令中執行多個任務，並以特定格式產生輸出。例如，「分析以下評論的情緒並將其分類為正面、負面或中性：」。
- 測試多個範例：在一組輸入上運行良好的提示可能在其他輸入上表現不佳。為確保您的指令在廣泛的輸入範圍內都能正常運作，請使用各種範例對其進行測試。
- 包含您自己的標籤：如果您有一組預先定義的類別，您可以將它們包含在指令中，並要求模型為給定的輸入選擇最相關的類別。例如，「將以下文本歸入以下類別之一：技術、環境、政治或文化：」。
轉型
ChatGPT 也能夠執行各種文字轉換，包括語言翻譯和格式轉換。
- 語言識別和翻譯：您可以要求模型識別輸入文字的語言，或將其翻譯成另一種語言。例如，「將以下西班牙文文字翻譯成英文：」。
- 語氣轉換：您可以將輸入文字轉換為不同的語氣，例如正式、隨意或對話。例如，「用隨興的語氣重寫以下正式文字：」。
- 格式轉換：該模型可以將文字從一種格式轉換為另一種格式，例如從 JSON 到 HTML 或從 CSV 到 JSON。例如，「將以下 JSON 資料轉換為 HTML 表格格式：」。
- 校對：您可以要求模型校對文本，對語法、標點符號和拼字進行修正。例如，「校對並更正以下文字中的任何錯誤：」。
擴充
ChatGPT 還可以將簡短的輸入文字擴展為更長、更詳細的文章，例如部落格文章、文章或電子郵件回覆。這裡有一些要考慮的事情：
- 提供上下文：如果在特定上下文中使用輸出，請確保在提示中提供該上下文。例如，「寫回覆以下郵件，對寄件者的建議表示感謝並同意實施：」。
- 揭露 AI 參與：如果將輸出傳達給用戶，建議揭露它是 AI 生成的以保持透明度。
- 調整溫度：溫度參數控制模型的創意。較低的溫度（接近 0）使模型的輸出更具確定性，而較高的溫度（接近 1）則允許更具創造性的響應。
開發聊天機器人
您可以使用ChatGPT 建立具有特定行為的聊天機器人：
- 設定角色：使用“系統”角色來建構對話。此訊息告訴模型它應該如何回應“用戶”訊息。例如，「你是個樂於助人的助手，總是提供詳細的答案：」。
- 提供使用者上下文：在初始使用者訊息中包含使用者的姓名、詳細資訊和任何其他相關上下文。例如，「使用者是初級程式設計師，尋求有關 Python 語法錯誤的協助：」。
- 請記住該模型的限制：ChatGPT 模型無法記住先前的交互，因此您每次發出請求時都必須提供先前的訊息。例如，如果使用者在先前的訊息中問了一個問題，如果它與正在進行的對話相關，則在下一個請求中包含該訊息。
- 控制熱度：對於旨在呈現給使用者的輸出，您可以使用更高的熱度來獲得更不可預測的回應。對於打算以程式方式解析的輸出，使用較低的熱度以獲得更可靠的結果。
了解這些提示工程概念可以顯著改善您與 ChatGPT API 的交互，使您的應用程式更加有效且用戶友好。
以上是ChatGPT API 提示指南和優秀實踐的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
