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提示工程 - INCLUDE 提示
INCLUDE 提示允許我們在 ChatGPT 生成的響應中包含特定資訊。透過使用 INCLUDE 指令,我們可以指示語言模型在其輸出中包含某些細節、事實或短語,從而增強對生成響應的控制。
理解 INCLUDE 指令
INCLUDE 指令是一個特殊的指令,可以嵌入到提示中以指導 ChatGPT 的行為。它使我們能夠指定我們希望模型將其納入其響應中的內容。當模型遇到 INCLUDE 指令時,它將其解釋為一個訊號,表示在其生成的輸出中包含以下資訊。
INCLUDE 指令的基本語法如下:
User: How does photosynthesis work? ChatGPT: Photosynthesis is a process by which plants convert sunlight into energy. [INCLUDE: Chlorophyll, Carbon dioxide, and Water]
在這個例子中,使用者詢問關於光合作用的問題,ChatGPT 的回覆包含 INCLUDE 指令中指定的內容,即“葉綠素、二氧化碳和水”。透過使用 INCLUDE 指令,我們可以確保響應中包含特定細節,從而提供更全面的答案。
使用 INCLUDE 指令的最佳實踐
為了最大限度地利用 INCLUDE 指令,請記住以下一些最佳實踐:
具體明確 - 指定我們希望包含在響應中的確切細節、事實或短語。這有助於確保模型準確地包含所需資訊。
限制長度 - 雖然 INCLUDE 指令可用於包含附加資訊,但請注意響應長度。包含過多內容可能會導致響應過長或冗長。要取得平衡,只需包含最相關的細節。
使用上下文提示 - 在上下文豐富的提示中包含 INCLUDE 指令。透過提供相關的上下文以及指令,我們可以指導模型的理解併產生更準確和連貫的響應。
實驗和迭代 - 提示工程是一個迭代過程。測試 INCLUDE 指令的不同變體,並觀察模型的響應。根據我們獲得的結果調整和改進我們的提示。
示例 - Python 實現
讓我們探討在 Python 指令碼中使用 INCLUDE 指令的實際示例。我們將利用 OpenAI API 與 ChatGPT 進行互動。
在這個例子中,使用者詢問“光合作用是如何工作的?”,並且他特別提到響應應該包含“葉綠素”、“二氧化碳”和“水”這些詞。
import openai # Set your API key here openai.api_key = 'YOUR_API_KEY' def generate_chat_response(prompt): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=50, temperature=0.8, n=1, stop=None ) return response user_prompt = "User: How does photosynthesis work?\n" chat_prompt = user_prompt + "ChatGPT: Photosynthesis is a processby which plants convert sunlight into energy. [INCLUDE: Chlorophyll, Carbon dioxide, and Water]" response = generate_chat_response(chat_prompt) print(response)
輸出
Sunlight is absorbed by chlorophyll, which is located in the leaves of a plant. The energy from the sunlight is then used to convert carbon dioxide and water into glucose (sugar) and oxygen. The glucose is then used by the plant to produce energy.
結論
在本章中,我們探討了 INCLUDE 指令在提示工程中的強大功能。透過使用 INCLUDE 指令,我們可以引導 ChatGPT 將特定細節、事實或短語納入其生成的響應中。
我們討論了 INCLUDE 指令的語法,並提供了其用法的最佳實踐,包括具體明確、限制包含內容的長度、使用上下文提示以及迭代以改進我們的提示。
此外,我們還提供了一個實際的 Python 實現,演示瞭如何使用 OpenAI API 與 ChatGPT 互動,並獲得包含指定資訊的響應。