老师，请教下，promt中规范模型的回复格式，模型只能是尽量去满足吧，有很多时候返回的并不是预想的规范格式，这个时候该怎么处理这类异常呢

老师，现在gpt4已经可以直接指定json格式了，那么课程中的提示词技巧还有实际的意义吗

`temperature` 是 OpenAI API 的一个参数，用于控制生成文本的随机性。 `temperature` 的值通常在 0 到 1 之间，但也可以超过这个范围。`temperature` 的值越高，生成的文本越随机和创造性，但也可能更不准确或不连贯。相反，`temperature` 的值越低，生成的文本越确定和一致，但也可能更保守和重复。 例如，如果设置 `temperature` 为 0.7，那么生成的文本会比较随机和创造性。如果设置 `temperature` 为 0.2，那么生成的文本会比较确定和一致。 在使用 OpenAI API 时，可以根据需要调整 `temperature` 的值，以得到满意的生成结果。如果希望生成的文本更有创意，可以尝试增加 `temperature` 的值；如果希望生成的文本更准确和一致，可以尝试降低 `temperature` 的值。 在实际的使用中，蔡老师有没有关于这个参数的一些典型值？

User： 下面，你作为一个评判程序，我将输入一段文字，如果你认为是正向的就返回Y否则返回N。如果你了解了我的意图，请说”我了解了，请输入文字“。 ChatGPT： 我了解了，请输入文字。 User: 一个卖炸弹的小女孩。 ChatGPT: N

内容总结： 1. AI 回复内容中包含自然语言，如果要作为数据源提供给程序调用不够简洁明了，不方便程序接收处理。 2. 提示词技巧，要求 AI 输出指定格式，比如 json，SQL语句等，提供给程序调用。针对异常错误场景，直返回特定的字符串或格式。 作业： 用 GPT 写一段用户评语判断的程序，输入用户评论，输出评论是正向还是反向的，分别用 Y和 N 表示 个人理解，用提示词技巧的作用是把 GPT 当成一个数据源的黑盒，通常我们写接口从数据库和缓存获取数据，现在改成从 GPT 获取数据，黑盒是我们不用关心数据生成原理，和逻辑是否正确，仅关注是否调用成功。