上次的ChatGPT101-1 还蛮受大家欢迎的，我很受鼓舞，于是，铛铛铛~ 下一期来啦。编写有效的提示（prompts）是与ChatGPT进行对话的关键。这一篇文章我会和大家详细深入地研究【Prompt Engineering】----如何和ChatGPT对话、下指令，来让它给你你想要的结果。
如何编写有效的提示呢？
1. 目标：确保你的提示中包含具体的问题或明确的指示。避免模糊的问题或含糊不清的陈述，给模型提供清晰的方向。
2. 上下文：提供与之前对话相关的上下文信息，这有助于模型理解问题的背景并提供更准确的回答。
有哪些具体的目标可以问呢？
技术问题：例如，“解释一下神经网络是如何工作的？”或者“什么是自然语言处理的常见算法？”
产品建议：例如，“你能给我一些建议，如何改进产品的用户界面？”或者“有什么方法可以提高软件的性能？”
学术讨论：例如，“请谈谈关于人工智能伦理的问题和挑战。”或者“对于机器学习模型的可解释性有什么看法？”
实用技巧：例如，“你能分享一些提高工作效率的软件工具或方法吗？”或者“有没有什么快捷键可以加速编码过程？”
行业趋势：例如，“对于未来的自动驾驶技术有什么预测？”或者“你对区块链技术的应用前景怎么看？”
概念解释：例如，“什么是云计算？有哪些常见的云计算服务提供商？”或者“区块链技术是如何实现去中心化的？”
项目建议：例如，“我正在开发一个新的移动应用程序，有什么推荐的开发框架或工具？”或者“如何更好地管理软件开发团队的项目？”
编程问题：例如，“如何在Python中实现快速排序算法？”或者“如何处理在C++中的内存泄漏问题？”
有哪些信息可以加入到上下文中？
领域专业知识：
提供特定领域的相关背景知识，如计算机科学、医学、物理学等。尤其是当你问的问题的关键词有其他含义时，特别需要提供一些背景信息。
举一个例子：我想知道，我看到的农业导航套件里面显示的，RTK接收器解算出浮点解是什么意思？我如果直接问，“浮点解是什么？” ChatGPT的解释如下：
没有告诉ChatGPT我想要了解的是RTK接收器结算出来的浮点解，ChatGPT就只能告诉我最笼统的一个答案，对我的帮助有限。但如果我提供背景信息，得到的答案就合理了。
角色：
问这个问题的时候，你的角色是什么？是产品经理，喜欢旅行的网红博主，还是其他的什么？
比如说，我想让ChatGPT给我写一个tweet：
我还可以让ChatGPT扮演一个角色，比如：
之后我们的对话，ChatGPT就会始终保持那个角色，不需要我重复下命令了。你会让ChatGPT act as 什么呢？
特定要求或条件：明确指出问题的要求、条件或限制。
举一些例子：
1. 偏向使用简短、有重点的句子。
2. 添加关键词，避免不必要的信息。
3. 定义目标受众。
4. 控制输出的语气、风格和长度。
5. 控制输出的格式（文本、JSON、未格式化的Markdown等）。
给出更细致的指令或引导：
我们在prompt里面，可以给出更具体的指令或引导来以引导模型生成特定类型的回答。比如说，可以用解释、比较、对比、总结、列举步骤等词汇。
举例：当我使用RTK定位的时候，RTK接收器计算出浮点解，解释一下浮点解是什么？
先前对话内容：
将前几轮对话的上下文包含在提示中，这样模型可以建立对话的连贯性并回应先前的问题或回答。
比如之前我问ChatGPT关于RTK浮点解的问题，接着我问了一个有点含糊的问题：“对比一下各种解？” 但ChatGPT根据之后的chat history，知道我问的是什么范围的内容。
我们还可以加入一些关于文化、历史、情况的因素进去：
比如，“consider the current shift towards ___ in your response.” 这一条对有使用plug in KeyMate AI Search 的用户来说特别有帮助。
最后，当我们在写Prompt的时候，我们可以把一个复杂的问题，分成许许多多明确的小问题。让ChatGPT一个一个回答。
学废了嘛？
接下来我们来一起尝试几个完整的练习。
之前有朋友反应，ChatGPT的答案让他们觉得不太满意。我觉得是的，尤其是当我们在使用中文版本的时候。我自己平时其实更倾向用英文和ChatGPT对话，英文的答案比中文的显示快，答案更接近自然语言。所以，下面的例子我就直接用英文的了。
1. 写一个新产品的社交媒体宣传post。
第一次训练，我嫌生成的文字不够engaging，于是我又加上了“highly engaging & high-converting”这个形容词。
我们也可以给ChatGPT一个例子：让它仿照这个例子来写。
2. 生成一个用Python把文档里所有的图片都删掉的码。
Attempt 1：
Attempt 2: 加一些细节，如下图：
3. 用ChatGPT生成候选人报告
这个功能是我特别经常用的。我平时推荐候选人之前，需要给候选人写一个报告。这里面很多内容是从候选人的简历里直接来的，但我又不想一个个去填写。于是，我说：
Write a HR candidate report for me. +
告诉ChatGPT我想它生成什么样的格式的报告 （加入output Format）
把候选人的整个简历都加入到我的prompt里。
事先声明，这个例子里的简历也是我让ChatGPT生成的：
因为我用这个方法生成过很多次report了，我知道ChatGPT每次生成的时候，work experience都会写好长。所以我在prompt里面加入了“工作经历只需要包括职位和公司名”的提示。
我们来看看结果：
我也可以根据公司的需要，再加入其他的上下文信息，比如这个职位的要求来写这个candidate report。
我还可以加入限制summary字数的prompt，让summary更简短一些。
我们可以通过对话的方式，把你的需求补充进去。于是，ChatGPT会帮我重写Summary这个部分。
学废了嘛~
Ask-Before-Answer Prompt
有时候我们不知道应该提供哪些信息了，我再教你一招：直接问ChatGPT呀！“Before answering, I want you to first ask for any extra information that helps you produce a better answer. If you have no questions, please provide the answer instead. ”
Perspective Prompting:
有点像当年写雅思作文，题目说，请从__的角度写一篇作文。
我们可以让ChatGPT从某一个角色的角度生成结果，还可以让他从正方反方的角度分别生成结果。
Example 1: From the perspective of a wildlife photographer, write a 2-week travel plan in Alaska starting on June 30th. Please include the destination, and animal to see.
Example 2:
From the perspective of a climate change proponent and opponent, write a report on the impact of climate change on bristlecone pine trees.
这样就能得到正方和反方两个角度的回答。
我们甚至可以让ChatGPT自己给自己写Prompt，以及让它自己评价自己的output怎么样，然后重写。
然后我让他自己给自己纠纠错，改写一下：
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我们来总结一下：
1. 一个好的prompt能帮助我们生成好的result。
2. 好的prompt需要明确的目标，和信息充足的上下文。
3. 我们可以规定输出的字数，语气，格式、结构、输出语言等，也可以让ChatGPT扮演一个角色。
4. 我们可以通过Chat来补充信息，也可以点修改重新输入prompt。
5. 我们可以提供输出的范例（可以多个）。 Here are some examples I like.
6. 问ChatGPT我们要给他提供哪些信息来帮助他更好地回答我们的问题。Before answering, I want you to first ask for any extra information that helps you produce a better answer. If you have no questions, please provide the answer instead.
7. 我们可以让ChatGPT站在不同的角色、立场上给出回答。From the perspective of __
8. 可以把一个复杂的问题，分成许许多多明确的小问题。让ChatGPT一个一个回答。
9. 我们可以让ChatGPT自己写一个更合适的prompt出来
10. 其他参考资料：https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts
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