提升ChatGPT答案质量和准确性的方法Prompt专家

文章目录 1、提供示例 2、分步推理 3、表格格式 4、prompt转换器 5、批判性提示 6、比较提示 7、逆向提示生成器 1、提供示例 当你想模仿 某个事物的时候,比如:文案/风格/语气/语法的时候,模仿李白、马云、马斯克 当你想复制 一种难以明确描述,抽象形式的时候; 我们为chatgpt提供一些示例,示例可以是一个也可以是多个,让chatgpt来捕捉关键信息、风格;然后创作出 我们想要的形式内容...

与AI对话,如何写好prompt?

玩转AIGC,优质的Prompt提示词实在是太重要了!同样的问题,换一个问法,就会得到差别迥异的答案。你是怎样和AI进行对话交流的呢?我来分享几个: 请告诉我…我想知道…对于…你有什么看法?帮我解决一个问题…有没有关于…的最新资讯?请给我提供一些关于…的建议。你有什么经验或者案例可以分享? 希望这些提示词可以帮助你更好地和AIGC进行有效沟通。...

express promise async await promisify

Promise 概述 Promise 是 JavaScript 中异步编程解决方案,可以解决回调函数方案中的回调地狱问题可以将 Promise 理解为容器,用于包裹异步 API的容器,当容器中的异步 API执行完成后,Promise 允许我们在容器的外面获取异步API的执行结果,从而避免回调函数嵌套。Promise 翻译为承若,表示它承若帮我们做一些事情,既然它承若了它就要去做,做就会有一个过程、就会有...

提升ChatGPT答案质量和准确性的方法Prompt engineering

文章目录 怎么获得优质的答案 设计一个优质prompt的步骤: Prompt公式: 示例 怎么获得优质的答案 影响模型回答精确度的因素 我们应该知道一个好的提示词,要具备一下要点: 清晰简洁,不要有歧义; 有明确的任务/问题,任务如果太复杂,需要拆分成子任务分步完成; 确保prompt中包含解答问题的必要说明/信息; 指定输出长度,避免浪费token/生成内容过长; 使用分隔符,划分prompt的不同部...

OpenAI官方吴达恩《ChatGPT Prompt Engineering 提示词工程师》(2)如何迭代开发提示词

果。然后您可以查看该输出,进行错误分析,找出哪些地方工作或不工作,然后甚至可以改变您要解决的问题或如何处理它的确切想法,并更改实现并运行另一个实验等,一遍又一遍地迭代,以获得有效的机器学习模型。 在写prompt提示词的时候,该过程可能非常相似,您可以有一个关于您想要完成的任务的想法,然后尝试编写第一个提示,希望它清晰具体,并可能在适当的情况下给系统一些时间来思考,然后运行它并查看结果。 Be clear...

OpenAI官方吴达恩《ChatGPT Prompt Engineering 提示词工程师》(1)指南:提示LLM的原则

为在环境中设置了API密钥。 定义帮助函数 定义帮助函数,以便更轻松地使用提示并查看生成的输出。 函数getCompletion接收提示并返回该提示的完成结果。 def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"): messages = [{"role": "user", "content": prompt}] response = openai.ChatC...

Promise同时获取n个接口数据的几种方式

先使用Promise封装, 以便使用它的链式调用方法: const url1 = './data1.json' const url2 = './data2.json' const url3 = './data3.json' const getData = async(url) => { return new Promise((resolve, reject)=> { axios({ method: 'ge...

OpenAI官方吴达恩《ChatGPT Prompt Engineering 提示词工程师》(4)推理/Inferring

nd_dotenv()) # read local .env file openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"): messages = [{"role": "user", "content": prompt}] response = openai.ChatC...

OpenAI官方吴达恩《ChatGPT Prompt Engineering 提示词工程师》(5)转换 / Transforming翻译

nd_dotenv()) # read local .env file openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo", temperature=0): messages = [{"role": "user", "content": prompt}] response...

OpenAI官方吴达恩《ChatGPT Prompt Engineering 提示词工程师》(7)聊天机器人 / ChatBot

tenv()) # read local .env file openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') 定义函数 def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"): messages = [{"role": "user", "content": prompt}] response = openai.ChatC...
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2024-05-07 03:33:07 1715023987