【AIGC】OpenAI API在快速开发中的实践与应用：优化ChatGPT提示词Prompt加速工程

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本文专栏: AIGC | ChatGPT

文章目录

  • 💯前言
  • 💯使用最新型号确保最佳实践
    • 利用最新模型进行高效任务处理
    • 为什么要选择最新模型？
    • 结论
  • 💯指令与上下文的分隔最佳实践
    • 分隔指令和上下文的重要性
    • 使用符号进行分隔
    • 示例对比
    • 结论
  • 💯具体化的描述的最佳实践
    • 为什么具体化描述很重要
    • 如何进行具体化描述
    • 示例对比
    • 结论
  • 💯示例化的输出格式的最佳实践
    • 指令输出的规范化重要性
    • 如何使用示例化输出格式
    • 示例对比
    • 结论
  • 💯采用不同样本数的方法的最佳实践
    • 为何要灵活使用不同样本数
    • 样本数的灵活应用：零样本、少样本与微调
    • 结论
  • 💯减少不精确的描述的最佳实践
    • 如何改进指令的精确度
    • 示例对比
    • 结论
  • 💯明确指出应做之事的最佳实践
    • 如何明确指出应做之事
    • 示例对比
    • 结论
  • 💯针对代码生成的特定指示的最佳实践
    • 如何提供有效特定指示
    • 实例对比
    • 结论
  • 💯小结

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💯前言

  • 在这篇文章中，我们将探讨如何利用OpenAI的API进行高效的工程实践。文章的重点在于如何最大化这些工具的潜力，以助力项目的成功推进。基于OpenAI官方文档，我们将深入了解一些有效提示的格式化方法和实用技巧，帮助你更好地运用AI技术，提升工程效率。
    Best practices for prompt engineering with the OpenAI API
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💯使用最新型号确保最佳实践

使用 OpenAI API 进行快速工程的最佳实践
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利用最新模型进行高效任务处理

  • 在使用OpenAI API时，选择最新的模型至关重要。新的模型往往包含最新的技术与算法，不仅能够提供更强大的性能，还能提升任务完成的准确度和创造性。
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为什么要选择最新模型？

  • 最新技术
    最新的模型通常采用了更先进的技术和算法，能够提供更优越的性能。不论是生成文本、总结信息还是编程任务，最新的模型在处理复杂问题时表现更加出色。

  • 更好的理解与生成能力
    更新的模型在理解复杂语境方面表现更好，同时也能够生成更高质量的内容。这意味着，最新的模型能更有效地应对多样化和复杂的任务需求。
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不同模型的应用场景

  • text-davinci-003
    适合处理文本生成类任务，如文章创作、总结、问答等。该模型能够显著提高文本的准确性、连贯性与创造性，优化复杂问题的理解与回答。

  • code-davinci-002
    专注于代码生成和编程相关问题，支持多种编程语言和框架。通过这个模型，用户可以有效地编写和调试代码，并解决复杂的编程难题。
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了解模型的功能与限制

  • 功能范围
    了解模型的强项和适用场景能够更好地利用其特性，解决不同领域的问题。

  • 限制和注意事项
    每个模型都有其特定的局限性，比如处理特定类型数据的能力。了解这些限制有助于更合理地使用它们。
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更新策略

  • 定期检查更新
    OpenAI 不断更新其API和模型，建议定期检查以确保使用最新的技术。

  • 适应新模型
    在新模型出现时，及时适应并学习其新特性和优势。
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结论

  • 使用OpenAI API时，优先选择最新的模型如 text-davinci-003 和 code-davinci-002，能够显著提高任务的完成质量与效率。同时，理解和适应这些模型的特性和限制，能帮助更好地利用它们解决特定问题。
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💯指令与上下文的分隔最佳实践

使用 OpenAI API 进行快速工程的最佳实践
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分隔指令和上下文的重要性

  • 在使用OpenAI API时，确保指令与上下文的清晰分隔至关重要。通过这种分隔，模型可以更准确地理解和响应指令，进而提升处理效率。
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    • 清晰的界定

      • 将指令和上下文明确分开，能够帮助模型更精确地解析任务。例如，使用特定符号如###或"""将指令和文本内容隔开，能够减少解析过程中混淆的可能性，使模型更快地理解并作出响应。

    • 提高效率

      • 通过清晰的分隔，模型可以快速区分需要处理的指令和文本，从而减少处理时间。特别是在需要处理长段文本或复杂指令时，合理的分隔能够有效提升任务完成的效率。
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使用符号进行分隔

  • ### 或 “”" 的使用
    • 在指令和文本之间使用特定符号如###或"""进行明确的分隔，有助于模型准确区分待处理的指令和文本内容。这种方式可以减少模型的混淆，使指令解析更加顺畅。
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示例对比

  • 效果较差的示例❌：
将下面的文字总结为最重要的要点列表。{在此处输入文本}
  • 更好的示例✅：
将下面的文字总结为最重要的要点列表。文字：“” 
{在此处输入文本} 
“”

结论

  • 在使用OpenAI API时，正确地分隔指令和上下文是关键。通过使用###或"""等符号，可以显著提升模型解析指令的准确性和效率。这种做法尤其适用于需要处理较长文本或复杂指令的任务。正确的分隔不仅让模型处理速度更高效，也让指令的编写和调试更加简便。
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💯具体化的描述的最佳实践

使用 OpenAI API 进行快速工程的最佳实践
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为什么具体化描述很重要

  • 提高准确性
    通过提供具体的描述，模型能够更加精准地理解任务要求。这种明确的指令可以让模型在处理时减少歧义，保证输出的内容更符合预期。

  • 定制化输出
    详细的说明可以让模型生成更符合特定需求的内容，这样可以帮助用户获得定制化的输出结果，满足特定场景的需求。
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如何进行具体化描述

  • 明确背景
    提供足够的背景信息，帮助模型理解上下文，能够更好地生成符合需求的内容。

  • 具体结果要求
    清楚地描述预期的输出结果，如内容的风格、观点或结构。越详细的说明，模型生成的结果就越符合期望。

  • 指定长度和格式
    如果有特定的长度或格式要求，应明确指出。比如，要求模型生成一篇不少于500字的文章，或者要求输出为某种格式，模型会据此进行调整。

  • 风格描述
    如果需要特定的写作风格，如正式、幽默或学术风格，也应具体说明，确保模型能够以正确的风格进行输出。
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示例对比

  • 效果较差的示例❌：
写一首关于 OpenAI 的诗。
  • 更好的示例✅：
以{著名诗人}的风格写一首关于 OpenAI 的简短励志诗，重点介绍最近的 DALL-E 产品发布（DALL-E 是一个文本到图像的 ML 模型）

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结论

  • 在使用OpenAI API时，具体、描述性和详细的指令对于提高模型输出的质量至关重要。通过明确的背景、结果要求、长度、格式和风格描述，可以确保模型生成的内容更加符合用户的具体需求。这不仅提升了用户体验，也提高了工作效率。
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💯示例化的输出格式的最佳实践

使用 OpenAI API 进行快速工程的最佳实践
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指令输出的规范化重要性

  • 在指令与模型输出中，确保指令的格式和示例规范化至关重要。通过明确的格式，模型能够按照特定方式组织和呈现信息，从而有效提升结果的准确性和可用性。
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通过格式组织指令输出

  • 通过示例化的格式，指引模型以特定的方式组织和展示信息。比如，可以要求模型生成列表、表格或段落等特定格式的输出，这样有助于生成结构化的内容。

提高准确性和可用性

  • 明确的格式要求能够帮助提升输出的准确性和一致性。尤其当任务涉及复杂的数据处理时，清晰的格式说明会确保模型生成的信息易于进一步分析或处理。
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如何使用示例化输出格式

明确格式要求

  • 在指示中明确指出所需的输出格式，如列表、表格、段落等。这样可以帮助模型生成符合预期的输出形式，避免生成与要求不符的结果。

提供具体示例

  • 给出一个或多个符合期望格式的示例，作为参考。这使得模型能够更好地理解任务的格式要求。

使用标准化格式

  • 使用尽可能标准化和通用的格式，以便于模型理解和实现。这不仅简化了任务要求，还能提高模型输出的质量和一致性。
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示例对比

  • 效果较差的示例❌
提取以下文本中提到的实体。提取以下 4 种实体类型：公司名称、人名、特定主题和主题。文本：{text}
  • 更好的示例✅
提取下面文本中提到的重要实体。首先提取所有公司名称，然后提取所有人名，然后提取符合内容的特定主题，最后提取一般的总体主题所需格式：
公司名称：<comma_separated_list_of_company_names>
人名：-||-
特定主题：-||-
一般主题：-||-文本：{text}

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结论

  • 在使用OpenAI API时，确保通过示例化的输出格式来明确结果的结构与结论是至关重要的。这种做法不仅提升了模型输出的质量，还简化了后续数据处理和分析的流程。尤其在处理复杂数据或需要结构化输出的任务中，示例化格式有助于保证结果的准确性和可操作性。
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💯采用不同样本数的方法的最佳实践

使用 OpenAI API 进行快速工程的最佳实践
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为何要灵活使用不同样本数

  • 在处理不同类型的任务时，选择适当的样本数能够显著影响模型的理解和执行效果。合理的样本选择可以在准确性和效率之间取得平衡，确保模型输出高质量的结果。
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灵活适应任务需求

  • 不同的任务可能需要不同数量的样本来引导模型更好地理解任务。对于简单的任务，可能无需提供示例，而对于复杂的任务，适当的样本则有助于模型准确执行。

平衡效率与准确性

  • 样本数量的选择不仅影响处理速度，也影响结果的准确性。根据任务的复杂性和具体需求，选择合适的样本数能够帮助模型在效率和准确性之间找到最佳平衡点。
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样本数的灵活应用：零样本、少样本与微调

  • 在使用OpenAI API时，选择适当的样本数对任务的成功执行至关重要。根据任务的复杂性和具体需求，可以选择零样本、少样本或微调的方式来优化模型的性能和准确性。

零样本 (Zero-Shot)

适用场景：
当任务已经非常明确，或者模型具备充足的训练数据和知识时，可以采用零样本模式。在这种模式下，用户无需提供示例，模型可以直接根据指令执行任务。

示例：

从以下文本中提取关键字。文本：{text}关键字：

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在这种情况下，模型可以根据简单的指令迅速提取出关键词。

少样本 (Few-Shot)

适用场景：

  • 当模型需要通过少量的示例来学习如何执行任务时，少样本方法是非常有效的。通常提供1-3个示例，帮助模型理解任务的格式和要求。
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示例：

从下面相应的文本中提取关键词。文本 1：Stripe 提供 API，Web 开发人员可以使用这些 API 将支付处理集成到他们的网站和移动应用程序中。
关键词 1：Stripe、支付处理、API、Web 开发人员、网站、移动应用程序
##
文本 2：OpenAI 训练了非常擅长理解和生成文本的尖端语言模型。我们的 API 提供对这些模型的访问，可用于解决几乎任何涉及处理语言的任务。
关键词 2：OpenAI、语言模型、文本处理、API。
##
文本 3：{text}
关键词 3：

通过提供几个示例，模型能够更准确地理解任务并输出符合预期的结果。

微调 (Fine-Tuning)

适用场景：
当标准模型无法满足特定任务的需求时，尤其是在有大量特定领域数据的情况下，微调是提升模型性能的有效方式。用户可以使用大量领域特定数据对模型进行定制化训练。

注意点：
微调需要专业知识和额外资源，通常用于处理复杂或非常特定的任务。
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结论

  • 在使用OpenAI API时，选择合适的样本数方法（零样本、少样本或微调）至关重要。灵活应用这些方法能够显著提升任务的执行效率和结果的准确性。对于常规任务，零样本和少样本方法通常足够，而对于高度专业化或复杂的任务，微调则更为适用。
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💯减少不精确的描述的最佳实践

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重要性

  • 明确性：精准的描述可以减少模型误解，提升输出的正确性。
  • 执行效率：明确且简洁的指令可以让模型更迅速地理解任务，提升处理速度。
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如何改进指令的精确度

  1. 具体化指令：
    避免使用模糊或宽泛的词汇，确保指令内容明确直观。

  2. 简化表达：
    去掉多余的修饰语和不必要的信息，使指令更加直接简洁。

  3. 明确结果预期：
    清楚描述希望得到的结果类型和格式，避免歧义。
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示例对比

  • 较差的示例 ❌：
该产品的描述应该比较简短，只有几句话，不要太多。
  • 更优的示例 ✅：
使用3到5个句子的段落来描述该产品。

结论

  • 使用OpenAI API时，减少模糊和不精确的描述至关重要。通过简化指令并使其具体化，不仅能提升模型的反应速度和质量，还能优化模型执行复杂任务时的表现。尤其在处理复杂数据或执行精确任务时，明确的指令能大大提高输出的可靠性。遵循这些原则，有助于更好地发挥OpenAI的强大潜能。
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💯明确指出应做之事的最佳实践

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重要性

  • 目标明确：清晰描述任务目标，确保模型能够准确理解并执行指令。
  • 减少歧义：避免模糊或双重否定的语言，确保模型在执行时不会产生混淆。
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如何明确指出应做之事

  • 正面陈述：使用肯定的语言清晰地指出任务。例如，与其说“不要做某事”，不如直接说“请完成某事”。
  • 避免否定指令：减少使用诸如“不要”或“避免”之类的否定词语，直接提出要完成的任务效果更佳。
  • 具体描述：详细说明任务要求的具体步骤和输出结果，避免产生误解。
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示例对比

  • 较差的示例 ❌：
以下是代理与客户之间的对话。请勿询问用户名或密码。请勿重复。客户：我无法登录我的帐户。
代理：
  • 更优的示例 ✅：
以下是代理与客户之间的对话。代理将尝试诊断问题并提出解决方案，同时避免询问任何与 PII 相关的问题。不要询问 PII（例如用户名或密码），而是让用户参考帮助文章 www.samplewebsite.com/help/faq客户：我无法登录我的帐户。
代理：

结论

  • 在使用AI模型时，清晰明确的指令能够帮助提高任务的执行效率和准确性。通过减少语言的模糊性和歧义，正面、明确的指令能够让模型更好地完成任务，提升整体的工作成果。这种方法将有助于充分利用AI的潜力，获得更精准的结果。
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💯针对代码生成的特定指示的最佳实践

在利用 OpenAI 进行代码生成时，给出明确的上下文和指示能够极大地提升生成结果的准确性和相关性。
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重要性

  • 上下文引导：在代码生成的过程中，使用特定的关键词可以帮助模型更好地集中于指定的编程任务。明确的上下文能够让模型在一个更聚焦的范围内生成代码，减少错误。

  • 准确性提升：明确所需的编程语言或框架，并提供相关的关键词，可以有效地提高生成代码的准确性。例如，指定编程语言（如 Python 或 JavaScript），让模型知道你希望使用的技术栈。
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如何提供有效特定指示

  1. 明确编程语言：在指令中清晰指定编程语言，如 Python、JavaScript 等。
  2. 使用相关关键词：提供一些与编程语言相关的起始关键词，比如在 Python 中使用 “import”，或者在 JavaScript 中使用 “function”，能够帮助模型生成相关的代码。
  3. 模板引导：提供初步的代码框架，能够让模型生成更符合预期的代码结构。
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实例对比

  • 较差的示例 ❌：
# 编写一个简单的 Python 函数，
# 1. 询问我一个英里数
# 2. 将英里转换为公里
  • 更优的示例 ✅：
# 编写一个简单的 Python 函数，
# 1. 询问我一个英里数
# 2. 将英里转换为公里导入

结论

  • 在代码生成任务中，清晰的指令和适当的引导词可以显著提升模型生成的代码质量。通过指定编程语言、使用相关关键词、以及提供模板框架，可以让模型生成更准确、结构更清晰的代码片段。这种方法不仅提升了生成代码的实用性，还帮助模型更好地理解任务背景。
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💯小结

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    在这篇文章中，探索了使用OpenAI API的一些高效实践，并重点探讨了如何通过明确的指示、优化样本数量以及细化任务描述等方式来提升模型的表现力。文章结合了多个实例对比，展示了如何通过小调整，使模型的输出更加精确和高效。不仅是在文本生成任务中，甚至在代码生成等应用场景下，提供具体的引导和结构框架也同样重要。这些实用技巧旨在帮助用户在项目推进过程中，充分利用AI的潜力，实现更高的效率与准确性。

  • 展望ChatGPT的未来，随着模型技术的持续进化，人工智能将展现出更加丰富和深度的应用场景。未来的ChatGPT不仅会在文本生成、代码编写和信息总结等任务上更加高效，还会通过不断优化的算法和更大规模的数据训练，进一步提升其在多语言处理、情感分析以及个性化定制服务上的能力。

import torch; from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel, TextDataset, DataCollatorForLanguageModeling, Trainer, TrainingArguments; tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2'); model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2'); def load_dataset(file_path, tokenizer, block_size=128): dataset = TextDataset(tokenizer=tokenizer, file_path=file_path, block_size=block_size, overwrite_cache=True); return dataset; def train_model(dataset, model): training_args = TrainingArguments(output_dir="./results", overwrite_output_dir=True, num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=4, save_steps=10_000, save_total_limit=2, logging_dir='./logs'); data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=False); trainer = Trainer(model=model, args=training_args, data_collator=data_collator, train_dataset=dataset); trainer.train(); return model; def generate_text(model, tokenizer, prompt, max_length=100): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt"); outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=max_length, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95, do_sample=True); return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True); dataset = load_dataset('path_to_your_text_file.txt', tokenizer); model = train_model(dataset, model); prompt = "In the future, AI will"; generated_text = generate_text(model, tokenizer, prompt); print(generated_text)

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