ChatGPT 不好用？那你看下这份 Prompt 工程指南

作为大型语言模型接口，ChatGPT 生成的响应令人刮目相看，然而，解锁其真正威力的关键还是在于提示工程。

在本文中，我们将揭示制作提示的专家级技巧，以生成更准确、更有意义的响应。无论你使用 ChatGPT 是为了服务客户、创建内容，还是仅仅为了娱乐，本文提供的知识和工具可以帮助你优化 ChatGPT 的提示。

成本优化

在考虑高级提示时，不经意间很容易生成冗长且占用大量资源的提示，非常不利于成本控制，有一个行之有效的解决方案是：精简提示响应。

精简响应

为了缩减 ChatGPT 响应的长度，你可以在提示中注明长度或字符限制，例如：创建一个不超过 280 个字符的推特帖子。

更通用的方法是，将如下内容添加到提示中：

• Respond as succinctly as possible.（响应尽可能简洁。）

简化提示术语

• Zero-shot（零示例）：不需要提供示例。

• One-shot（单示例）：只提供一个例子。

• Few-shot（少量示例）：提供几个例子。

模式

利用 ChatGPT 生成文本的最佳方法取决于大型语言模型执行的特定任务。如果你不确定使用哪种方法，可以尝试不同的方法，看看哪种方法最适合自己。下面，我们将介绍 5 种方法来帮助你快速上手。

思维链（Chain-of-Thought，CoT）

思维链方法需要为 ChatGPT 提供一些可用于解决特定问题的中间推理步骤示例。