OpenAI 提示工程指南详解

一、介绍

提示工程（Prompt Engineering）是创建有效提示以引导语言模型生成所需输出的艺术与科学。随着语言模型的不断发展，学会有效地与它们交互变得至关重要。本指南旨在为用户提供有关如何设计和优化提示的实用建议，以便从语言模型中获取最佳结果。

二、提示的组成部分

1. 指令

这是明确告知语言模型你希望它执行的任务的部分。例如，“请总结以下文本”就是一个指令，它告诉模型要进行文本总结的任务。

指令应该清晰、具体，避免模糊或歧义，以便模型准确理解任务要求。

2. 上下文

提供与任务相关的背景信息，帮助语言模型更好地理解指令。

上下文可以是问题的背景、特定的场景描述或相关的历史信息等。

例如，如果要求模型回答关于某个特定历史事件的问题，可以提供一些关于该事件的背景信息作为上下文。

3. 输入数据

如果任务需要特定的输入数据，将其包含在提示中。

输入数据可以是文本、数字、列表等各种形式的数据。

例如，在要求模型进行文本翻译时，提供要翻译的文本作为输入数据。

4. 输出格式

指定你期望语言模型生成的输出格式。

输出格式可以是特定的文本结构、特定的语言风格、特定的回答格式等。

例如，要求模型以列表形式回答问题，或者要求输出的文本具有特定的字数限制等。

三、设计有效的提示

1. 明确具体

确保提示清晰、具体地传达了你希望语言模型执行