大模型应用开发实战
黄佳
新加坡科研局首席研究员
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大模型应用开发实战
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05|用5种不同模型展示模型交互5大基本原则

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 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。
prompt = """
请编写一个Python函数实现对列表求和。要求:
函数名为sum_list,接受一个列表作为参数
使用内置的sum()函数实现列表求和
添加必要的注释,说明函数的输入输出
在函数末尾添加几个测试用例,并打印结果
"""
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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