2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。
每日一猜答案分析：

chat type,chap怎么配置,chatplus,chatplatform

出处&#【【网址】】/download/weixin_45766780/87746321

• 感谢中文版翻译【【网址】】/datawhalechina/prompt-engineering-for-de【【微信】】/tree/main/content

• 国内

== 需要对openapi的endpoint做一个反向代理，并修改本地openai包的源代码== 如下图：

• completion

你应该通过提供尽可能清晰和具体的指令来表达您希望模型执行的操作。这将引导模型给出正确的输出，并减少你得到无关或不正确响应的可能。编写清晰的指令不意味着简短的指令，因为在许多情况下，更长的提示实际上更清晰且提供了更多上下文，这实际上可能导致更详细更相关的输出。

策略一：使用分隔符清晰地表示输入的不同部分，**分隔符可以是：```，“”，<>，<tag>，< ag>**等（区分指示和内容）

你可以使用任何明显的标点符号将特定的文本部分与提示的其余部分分开。这可以是任何可以使模型明确知道这是一个单独部分的标记。使用分隔符是一种可以避免提示注入的有用技术。提示注入是指如果用户将某些输入添加到提示中，则可能会向模型提供与您想要执行的操作相冲突的指令，从而使其遵循冲突的指令而不是执行您想要的操作。即，输入里面可能包含其他指令，会覆盖掉你的指令。对此，使用分隔符是一个不错的策略。

以下是一个例子，我们给出一段话并要求 GPT 进行总结，在该示例中我们使用 ```来作为分隔符

策略二：要求一个结构化的输出，可以是 Json、HTML 等格式

第二个策略是要求生成一个结构化的输出，这可以使模型的输出更容易被我们解析，例如，你可以在 Python 中将其读入字典或列表中。在以下示例中，我们要求 GPT 生成三本书的标题、作者和类别，并要求 GPT 以 Json 的格式返回给我们，为便于解析，我们指定了 Json 的键。

策略三：要求模型检查是否满足条件

如果任务做出的假设不一定满足，我们可以告诉模型先检查这些假设，如果不满足，指示并停止执行。你还可以考虑潜在的边缘情况以及模型应该如何处理它们，以避免意外的错误或结果。

在如下示例中，我们将分别给模型两段文本，分别是制作茶的步骤以及一段没有明确步骤的文本。我们将要求模型判断其是否包含一系列指令，如果包含则按照给定格式重新编写指令，不包含则回答未提供步骤。

反例

策略四：提供少量示例(few-shot learning)

即在要求模型执行实际任务之前，提供给它少量成功执行任务的示例。

例如，在以下的示例中，我们告诉模型其任务是以一致的风格回答问题，并先给它一个孩子和一个祖父之间的对话的例子。孩子说，“教我耐心”，祖父用这些隐喻回答。因此，由于我们已经告诉模型要以一致的语气回答，现在我们说“教我韧性”，由于模型已经有了这个少样本示例，它将以类似的语气回答下一个任务。

如果模型匆忙地得出了错误的结论，您应该尝试重新构思查询，请求模型在提供最终答案之前进行一系列相关的推理。换句话说，如果您给模型一个在短时间或用少量文字无法完成的任务，它可能会猜测错误。这种情况对人来说也是一样的。如果您让某人在没有时间计算出答案的情况下完成复杂的数学问题，他们也可能会犯错误。因此，在这些情况下，您可以指示模型花更多时间思考问题，这意味着它在任务上花费了更多的计算资源。

策略一：指定完成任务所需的步骤（类似于做数学题，告诉步骤）

接下来我们将通过给定一个复杂任务，给出完成该任务的一系列步骤，来展示这一策略的效果

首先我们描述了杰克和吉尔的故事，并给出一个指令。该指令是执行以下操作。首先，用一句话概括三个反引号限定的文本。第二，将摘要翻译成法语。第三，在法语摘要中列出每个名称。第四，输出包含以下键的 JSON 对象：法语摘要和名称数。然后我们要用换行符分隔答案。

上述输出仍然存在一定问题，例如，键“姓名”会被替换为法语，因此，我们给出一个更好的 Prompt，该 Prompt 指定了输出的格式

策略二：指导模型在下结论之前找出一个自己的解法

有时候，在明确指导模型在做决策之前要思考解决方案时，我们会得到更好的结果。

接下来我们会给出一个问题和一个学生的解答，要求模型判断解答是否正确

但是注意，学生的解决方案实际上是错误的。

我们可以通过指导模型先自行找出一个解法来解决这个问题。

在接下来这个 Prompt 中，我们要求模型先自行解决这个问题，再根据自己的解法与学生的解法进行对比，从而判断学生的解法是否正确。同时，我们给定了输出的格式要求。通过明确步骤，让模型有更多时间思考，有时可以获得更准确的结果。在这个例子中，学生的答案是错误的，但如果我们没有先让模型自己计算，那么可能会被误导以为学生是正确的。

虚假知识：模型偶尔会生成一些看似真实实则编造的知识

如果模型在训练过程中接触了大量的知识，它并没有完全记住所见的信息，因此它并不很清楚自己知识的边界。这意味着它可能会尝试回答有关晦涩主题的问题，并编造听起来合理但实际上并不正确的答案。我们称这些编造的想法为幻觉。

例如在如下示例中，我们要求告诉我们 Boie 公司生产的 AeroGlide UltraSlim Smart Toothbrush 产品的信息，事实上，这个公司是真实存在的，但产品是编造的，模型则会一本正经地告诉我们编造的知识。

模型会输出看上去非常真实的编造知识，这有时会很危险。因此，请确保使用我们在本节中介绍的一些技巧，以尝试在构建自己的应用程序时避免这种情况。这是模型已知的一个弱点，也是我们正在积极努力解决的问题。在你希望模型根据文本生成答案的情况下，另一种减少幻觉的策略是先要求模型找到文本中的任何相关引用，然后要求它使用这些引用来回答问题，这种追溯源文档的方法通常对减少幻觉非常有帮助。

在本教程中，我们使用 \ 来使文本适应屏幕大小以提高阅读体验，GPT 并不受 \ 的影响，但在你调用其他大模型时，需额外考虑 \ 是否会影响模型性能

当使用 LLM 构建应用程序时，我从来没有在第一次尝试中就成功使用最终应用程序中所需的 Prompt。但这并不重要，只要您有一个好的迭代过程来不断改进您的 Prompt，那么你就能够得到一个适合任务的 Prompt。我认为在提示方面，第一次成功的几率可能会高一些，但正如上所说，第一个提示是否有效并不重要。最重要的是为您的应用程序找到有效提示的过程。

因此，在本章中，我们将以从产品说明书中生成营销文案这一示例，展示一些框架，以提示你思考如何迭代地分析和完善你的 Prompt。

如果您之前与我一起上过机器学习课程，您可能见过我使用的一张图表，说明了机器学习开发的流程。通常是先有一个想法，然后再实现它：编写代码，获取数据，训练模型，这会给您一个实验结果。然后您可以查看输出结果，进行错误分析，找出它在哪里起作用或不起作用，甚至可以更改您想要解决的问题的确切思路或方法，然后更改实现并运行另一个实验等等，反复迭代，以获得有效的机器学习模型。在编写 Prompt 以使用 LLM 开发应用程序时，这个过程可能非常相似，您有一个关于要完成的任务的想法，可以尝试编写第一个 Prompt，满足上一章说过的两个原则：清晰明确，并且给系统足够的时间思考。然后您可以运行它并查看结果。如果第一次效果不好，那么迭代的过程就是找出为什么指令不够清晰或为什么没有给算法足够的时间思考，以便改进想法、改进提示等等，循环多次，直到找到适合您的应用程序的 Prompt。

? 这里有一个椅子的产品说明书，描述说它是一个中世纪灵感家族的一部分，讨论了构造、尺寸、椅子选项、材料等等，产地是意大利。假设您想要使用这份说明书帮助营销团队为在线零售网站撰写营销式描述

它似乎很好地写了一个描述，介绍了一个惊人的中世纪灵感办公椅，很好地完成了要求，即从技术说明书开始编写产品描述。但是当我看到这个时，我会觉得这个太长了。

所以我有了一个想法。我写了一个提示，得到了结果。但是我对它不是很满意，因为它太长了，所以我会澄清我的提示，并说最多使用50个字。

因此，我通过要求它限制生成文本长度来解决这一问题

• LLM在遵循非常精确的字数限制方面表现得还可以，但并不那么出色。有时它会输出60或65个单词的内容，但这还算是合理的。这原因是 LLM 解释文本使用一种叫做分词器的东西，但它们往往在计算字符方面表现一般般。有很多不同的方法来尝试控制你得到的输出的长度。

我们会发现的第二个问题是，这个网站并不是直接向消费者销售，它实际上旨在向家具零售商销售家具，他们会更关心椅子的技术细节和材料。在这种情况下，你可以修改这个提示，让它更精确地描述椅子的技术细节。

解决方法：要求它专注于与目标受众相关的方面。

我可能进一步想要在描述的结尾包括产品ID。因此，我可以进一步改进这个提示，要求在描述的结尾，包括在技术说明中的每个7个字符产品ID。

以上是许多开发人员通常会经历的迭代提示开发的简短示例。我的建议是，像上一章中所演示的那样，Prompt 应该保持清晰和明确，并在必要时给模型一些思考时间。在这些要求的基础上，通常值得首先尝试编写 Prompt ，看看会发生什么，然后从那里开始迭代地完善 Prompt，以逐渐接近所需的结果。因此，许多成功的Prompt都是通过这种迭代过程得出的。我将向您展示一个更复杂的提示示例，可能会让您对ChatGPT的能力有更深入的了解。

这里我添加了一些额外的说明，要求它抽取信息并组织成表格，并指定表格的列、表名和格式，还要求它将所有内容格式化为可以在网页使用的 HTML。

本章的主要内容是 LLM 在开发应用程序中的迭代式提示开发过程。开发者需要先尝试编写提示，然后通过迭代逐步完善它，直至得到需要的结果。关键在于拥有一种有效的开发Prompt的过程，而不是知道完美的Prompt。对于一些更复杂的应用程序，可以对多个样本进行迭代开发提示并进行评估。最后，可以在更成熟的应用程序中测试多个Prompt在多个样本上的平均或最差性能。在使用 Jupyter 代码笔记本示例时，请尝试不同的变化并查看结果。

? 这里我们举了个商品评论的例子。对于电商平台来说，网站上往往存在着海量的商品评论，这些评论反映了所有客户的想法。如果我们拥有一个工具去概括这些海量、冗长的评论，便能够快速地浏览更多评论，洞悉客户的偏好，从而指导平台与商家提供更优质的服务

? 有时，针对不同的业务，我们对文本的侧重会有所不同。例如对于商品评论文本，物流会更关心运输时效，商家更加关心价格与商品质量，平台更关心整体服务体验。

我们可以通过增加Prompt提示，来体现对于某个特定角度的侧重。

在2.2节中，虽然我们通过添加关键角度侧重的Prompt，使得文本摘要更侧重于某一特定方面，但是可以发现，结果中也会保留一些其他信息，如价格与质量角度的概括中仍保留了“快递提前到货”的信息。有时这些信息是有帮助的，但如果我们只想要提取某一角度的信息，并过滤掉其他所有信息，则可以要求LLM进行“文本提取(Extract)”而非“文本概括(Summarize)”。

在实际的工作流中，我们往往有许许多多的评论文本，以下展示了一个基于for循环调用“文本概括”工具并依次打印的示例。当然，在实际生产中，对于上百万甚至上千万的评论文本，使用for循环也是不现实的，可能需要考虑整合评论、分布式等方法提升运算效率。

在这节课中，你将从产品评论和新闻文章中推断情感和主题。

这些任务可以看作是模型接收文本作为输入并执行某种分析的过程。这可能涉及提取标签、提取实体、理解文本情感等等。如果你想要从一段文本中提取正面或负面情感，在传统的机器学习工作流程中，需要收集标签数据集、训练模型、确定如何在云端部署模型并进行推断。这样做可能效果还不错，但是这个过程需要很多工作。而且对于每个任务，如情感分析、提取实体等等，都需要训练和部署单独的模型。

大型语言模型的一个非常好的特点是，对于许多这样的任务，你只需要编写一个prompt即可开始产生结果，而不需要进行大量的工作。这极大地加快了应用程序开发的速度。你还可以只使用一个模型和一个 API 来执行许多不同的任务，而不需要弄清楚如何训练和部署许多不同的模型。

这是一盏台灯的评论。

现在让我们来编写一个prompt来分类这个评论的情感。如果我想让系统告诉我这个评论的情感是什么，只需要编写 “以下产品评论的情感是什么” 这个prompt，加上通常的分隔符和评论文本等等。

然后让我们运行一下。结果显示这个产品评论的情感是积极的，这似乎是非常正确的。虽然这盏台灯不完美，但这个客户似乎非常满意。这似乎是一家关心客户和产品的伟大公司，可以认为积极的情感似乎是正确的答案。

如果你想要给出更简洁的答案，以便更容易进行后处理，可以使用上面的prompt并添加另一个指令，以一个单词 “正面” 或 “负面” 的形式给出答案。这样就只会打印出 “正面” 这个单词，这使得文本更容易接受这个输出并进行处理。

对于很多企业来说，了解某个顾客是否非常生气很重要。所以你可能有一个类似这样的分类问题：以下评论的作者是否表达了愤怒情绪？因为如果有人真的很生气，那么可能值得额外关注，让客户支持或客户成功团队联系客户以了解情况，并为客户解决问题

?

大型语言模型的一个很酷的应用是推断主题。给定一段长文本，这段文本是关于什么的？有什么话题？

假设我们有一个新闻网站或类似的东西，这是我们感兴趣的主题：NASA、地方政府、工程、员工满意度、联邦政府等。假设我们想弄清楚，针对一篇新闻文章，其中涵盖了哪些主题。可以使用这样的prompt：确定以下主题列表中的每个项目是否是以下文本中的主题。以 0 或 1 的形式给出答案列表。

? ChatGPT非常擅长不同格式之间的转换，例如JSON到HTML、XML、Markdown等。在下述例子中，我们有一个包含餐厅员工姓名和电子邮件的列表的JSON，我们希望将其从JSON转换为HTML

扩展是将短文本，例如一组说明或主题列表，输入到大型语言模型中，让模型生成更长的文本，例如基于某个主题的电子邮件或论文。这样做有一些很好的用途，例如将大型语言模型用作头脑风暴的伙伴。但这种做法也存在一些问题，例如某人可能会使用它来生成大量垃圾邮件。因此，当你使用大型语言模型的这些功能时，请仅以负责任的方式和有益于人们的方式使用它们。

在本章中，你将学会如何基于 OpenAI API 生成适用于每个客户评价的客户服务电子邮件。我们还将使用模型的另一个输入参数称为温度，这种参数允许您在模型响应中

【盘中宝】ChatGPT联网和插件功能来了！真正迈向“可定制化的AI伙伴”，这类厂商估值或将受益于OpenAI波浪式创新，这家公司相关产品已在做接入测试

盘中宝骗局,盘中宝vip快讯,盘中宝股票,盘中宝下载

财联社资讯获悉，人们期待已久的ChatGPT联网和插件功能要来了。ChatGPT开发商OpenAI公司5月13日发文称，本周将向所有ChatGPT Plus用户开放联网功能和众多插件。

一、ChatGPT 真正迈向“可定制化的AI伙伴”

到目前为止，ChatGPT的官方数据截止点是在2021年底，这也是ChatGPT的主要限制之一，也是它落后于微软的必应、以及谷歌的巴德的关键一点。而联网功能将使得ChatGPT不再局限于回答2021年9月之前的信息，能直接联网查询最新消息。

ChatGPT插件是专门设计用于扩展ChatGPT功能的互联网连接工具。插件功能相当于给ChatGPT配备了一套工具箱，将更大范围地扩展其理解力、集成性和实用性。

2023年3月23日，OpenAI发表博客表示在ChatGPT中实现了对插件(plugins)的初步支持，此次向ChatGPT Plus用户开放，意味着插件功能由AIpha阶段步入Beta阶段，主要评估插件的性能、稳定性和用户体验。

3月发布的第一批插件包括2个官方插件和11个第三方插件，涵盖在线购物、旅行服务、语言学习、自动化等多个领域。目前ChatGPT插件更新至70多个，新增网页生成、菜谱生成、流程图生成等插件，ChatGPT应用生态持续扩大。拥有更多插件的ChatGPT将不再只是一个健谈的AI，而是一个多功能的AI。这项新功能将ChatGPT定位为“真正可定制的AI伙伴”。

二、这类厂商估值或将受益于OpenAI波浪式创新

华西证券指出，AI技术正式打开了一个全新阶段，围绕GPT形成的插件生态将更繁荣、更易用，会有大量第三方插件和今天还无法想象的介入真实生活的新玩法被创造，一个全新的生态正在形成。应用层：境外业务占主导、海外用户基础大、有实际应用场景的公司会尽快接入GPT生态，先发优势下，这类厂商的估值将直接受益于OpenAI的波浪式创新。

三、相关上市公司：中文在线 智度股份 国光电器

中文在线海外产品Chapters和My Escape已在做接入ChatGPT测试，应用在故事创作生成、剧本生成及改编、用户与AI交互聊天等方面，可大幅降低成本，提高创作效率、剧情多样性，同时AI交互聊天让用户拥有更好沉浸感和情感体验。

智度股份海外子公司目前在部分业务中已经接入ChatGPT（3.5版本）, 如在桌面端的数字媒体业务方面，使用ChatGPT为内容网站生成文章；在移动端业务方面，在App中接入ChatGPT，丰富了与用户的交互功能及输出的内容，提升了用户体验以及粘性。

国光电器积极布局ChatGPT 相关产品，目前已与多个客户在该领域展开合作，公司与某国内客户合作研发的一款能搭载ChatGPT的智能音箱将于本月推出，公司与海外客户在类似的产品上也有开展合作。

本文地址： https://www.528683.com//show-410191.html

版权声明：除非特别标注原创，其它均来自互联网，转载时请以链接形式注明文章出处。

• ChatGPT中文教程

分享到：