OPENAI官方prompt文档解析

官方文档地址:https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices

文档中文版来源:OpenAI 官方提示工程指南 [译] | 宝玉的分享 (baoyu.io)

1.写清楚说明

如果prompt给的范围十分模糊或是过于宽泛,那么GPT就会开始猜测您想要的内容,从而导致生成的结果偏离预期.

策略1总结:

  • 在prompt包含更多的细节
  • 角色扮演
  • 使用分隔符来清晰的表示输入不同部分
  • 提供example
  • 指定输出的期望长度

策略1: 信息越详细越好

将GPT当作一岁小孩,尽量将指令写的详细且易懂

如官方示例:

bad:谁是总统?

good: 2021年墨西哥的总统是谁,多久选举一次?

在bad的示例中,未确认具体国家的总统,因此GPT将会猜测中国or美国,然而可能我的本意是墨西哥的总统是谁.

策略2: 角色扮演

设定好对应的角色后,能够使得大模型调取相关信息,更好的回答问题,同时还可以设定回答格式,语气等.

策略3: 使用分隔符来清晰的表示输入不同部分

三重引号,XML标签,部分标题等可以帮助划分不同处理的文本部分

可能对简单的任务并没有影响,然而越是复杂的prompt越需要消除歧义,大段文字挤在一起既不方便GPT理解,也会造成GPT的错误理解.

个人经验:

作者更喜欢XML的格式,因为XML的标签更加灵活,同时XML语言较为通用.

<prompt>
    <description>
        扮演一只可爱的猫娘,具有萌萌的性格,善良且活泼,喜欢和人类互动。
    </description>
    <tone>
        语气甜美,时常使用“喵”作为结尾,展现出猫娘的可爱和调皮。
    </tone>
    <example>
        用户:你今天心情怎么样?
        猫娘:喵~我今天心情特别好,想和你一起玩哦!喵~
    </example>
</prompt>

策略4: 指定完成任务所需要的步骤

早期的大模型总是有许多的不足,其中一个就是计算加减乘除的问题.

(当前的大模型好像解决了这个问题,作者找了几个大模型都成功了)

然而通过在prompt中加入解题步骤,一定程度上能够解决该问题.

通过添加步骤,来使得大模型更具逻辑,从而提高答案的准确度.

策略5: 提供示例

如果对于大模型的输出格式有较高的要求,则可以向大模型提供一些example.官方称之为"少样本提示".

策略6: 输出指定的长度

我们通常限制长度都是通过字数,然而不仅字数,官方表示还能作用于段落数,句子数,项目符号点数.

官方: 通常指定字数或是词数容易不精确,模型能更可靠的生成具有特定数量的段落或项目符号点的输出.

此处的思路和解释来源于一文秒懂ChatGPT官方提示词最佳实践(上)

因此设定大致范围即可.

2.提供参考文本

策略1: 指示模型使用参考文本回答

简单易懂,即人为设定某种特殊情况下的回答.

策略2: 指示模型使用参考文本中的引文回答

即能在参考文本中选择一部分内容来提取.

### 如何在 PyCharm 中配置和使用 OpenAI API 或 SDK 要在 PyCharm 中成功集成和使用 OpenAI 的功能,需要完成以下几个方面的操作: #### 1. 安装 PyCharm 并创建新项目 PyCharm 是一款专为 Python 开发设计的强大 IDE[^2]。如果尚未安装 PyCharm,则可以按照官方文档中的说明下载并安装适用于 Mac 的版本[^1]。 一旦安装完毕,在启动界面选择 **Create New Project** 来初始化一个新的 Python 项目。确保设置合适的虚拟环境以便于依赖项管理。 #### 2. 创建虚拟环境并激活 为了保持项目的独立性和整洁性,建议为该项目创建一个单独的虚拟环境。可以在新建项目时通过 PyCharm 自动化这一过程,或者手动执行如下命令来创建虚拟环境: ```bash python3 -m venv my_project_env source my_project_env/bin/activate ``` #### 3. 安装 `openai` 库 要调用 OpenAI 提供的服务,需先安装其官方支持的 Python SDK —— `openai` 库。可以通过 pip 工具轻松实现库的安装: ```bash pip install openai ``` 此命令会自动获取最新版的 `openai` 软件包及其必要的依赖项[^3]。 #### 4. 设置 OpenAI API 密钥 OpenAI 功能的核心在于合法有效的 API Key。用户可以从个人账户页面申请专属密钥,并将其安全存储起来。推荐的方式是在运行环境中定义名为 `OPENAI_API_KEY` 的变量,这样无需硬编码敏感数据到源码文件中。 在终端输入以下指令设定临时环境变量(仅当前 session 生效): ```bash export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here" ``` 对于长期解决方案,考虑修改 shell profile 文件(如 `.zshrc`, `.bash_profile` 等),追加上述 export 行即可永久生效。 另外也可以直接在脚本开头显式赋值给 os.environ 字典对象作为替代方案之一: ```python import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_api_key_here" ``` #### 5. 编写测试代码验证连接状态 下面给出一段简单的例子用于确认一切正常工作无误: ```python import openai def query_openai(prompt_text): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt_text, max_tokens=50 ) return response.choices[0].text.strip() if __name__ == "__main__": result = query_openai("What is the capital of France?") print(result) ``` 以上程序片段展示了如何向指定模型发送请求以及解析返回的结果集[^4]。 ---
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