05｜用5种不同模型展示模型交互5大基本原则
黄佳
你好，我是黄佳。欢迎你学习大模型应用开发实战课。
在之前的启程篇中，我着重给你介绍了 Assistants API 的使用。这节课我们进入一个短小但是重要的篇章——提示工程。
所谓提示工程，就是精心设计输入给 AI 模型的文本（即提示），引导模型生成我们期望的输出。这就像是和你的同事、领导、下属或者朋友对话，你需要给它明确的指令。你提供充足的背景信息，才能得到满意的回答。可以说，优秀的提示是人类智慧和机器能力的完美结合，它虽然没有改变 AI 的思维能力上限，但是能够把 AI 的表现提升到接近其上限的位置。这其实非常重要。
在这一课中，我将用 5 种不同模型，通过 5 个实用的例子，来向你展示和模型对话交互的 5 大基本原则。
技巧一：编写清晰的指令，让模型“一步到位”地完成任务
模型就像是你的得力助手，但它们并不会读心术。为了让助手高效工作，你需要提供清晰、详尽的指令，让它明白你的需求。假设我们要生成一段 Python 代码，如果我们详细描述了代码编写的要求，模型就能更好地完成任务。
例如，要通过 Python 实现对列表元素求和，我们可以尝试这样的提示。
可以看到，这个提示明确了函数名、实现方式、注释要求、测试用例等各个方面，犹如一份详尽的“编程作业要求”。有了这样的输入，即使是能力较弱的模型（如 GPT3.5）也能输出一段高质量的代码。
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1. 有效引导AI模型完成特定任务的关键观点，包括提供清晰的指令、提供参考资料、分而治之、化繁为简、逐步求解等。 2. 强调了思考、再思考，全面审视问题，得出周全结论的重要性。 3. 使用外部工具增强模型能力的技巧，如调用API、与外部工具协同完成任务。 4. 构建格式化的工具描述字符串、构建格式化的工具参数描述字符串、构建系统提示等技巧。 5. 重点强调了使用外部工具增强模型能力的重要性，以及如何通过外部工具与模型协同完成任务。
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