简介
ChatGPT 的主要优点之一是它能够理解和响应自然语言输入。在日常生活中，沟通本来就是很重要的一门课程，沟通的过程中表达的越清晰，给到的信息越多，那么沟通就越顺畅。
和 ChatGPT 沟通也是同样的道理，如果想要 ChatGPT 给到的信息越准确，越清晰，和它的沟通就至关重要。
如何能和 ChatGPT 建立一个良好的沟通方式呢？其实就是靠提示词 prompt。
价值
可能很多同学疑惑的点在于，提示词还需要另外去学吗？这个看起来貌似有手就行的操作，只要会打字就能够立刻上手吧？
但是会和用的好是两回事。我们可以把 ChatGPT 想象成孙悟空的金箍棒，本身它是一个非常强大的法器，但是如果不会使用，它也不过是一根铁棍而已。提示词用的越好，ChatGPT 就越强大。
而且对于有编程基础的人来说，后续如果想要基于 LLM 或大语言模型快速构建、开发一些应用软件或者功能。不掌握 prompt 的基本原理和使用技巧，是无法达到很好的效果的。
在最后的相关资料里面，也添加了由微软和 OpenAI 所出的，针对于开发者的提示词的教程。我们的课程同样在后面也会带来基于 prompt 的应用开发实践。
提示词的原则与技巧
而写一个好的提示词，有以下的技巧可以使用。
写清楚需求
编写有效的 ChatGPT 的难点之一是表达含糊不清。为了避免这个问题，有以下几个问题需要注意：
哈基米属于网络用语，而且诞生在 2023 年，ChatGPT 是无法理解这个词的语意的。
简明扼要说清楚自己的需求，无需多言，ChatGPT 便很好理解了。
提供参考文本
拆解复杂任务
作为一个厨师，在做饭的时候需要完成这些步骤：准备食材、清理食材、处理食材、开始烹饪、摆盘。
在这个过程中，其实厨师就是把一个复杂的任务，拆解成了多个简单的任务。其实在编程的过程中，也是同样的道理。也会把一个复杂需求，拆解为 N 个简单的子需求。
如果需要 ChatGPT 帮助我们完成一个复杂的任务，那么，我们需要预先帮它把任务拆分。这样做的优点是：
例如我们提出了一个如下的复杂任务：
ChatGPT 虽然给到了相应的回复，但是还有问题：
如果我们把提问的方式做进一步优化，把这个复杂问题一步步进行拆解，并给 ChatGPT 一定的修改反馈，则产生的内容会更加符合我们的需求，比如我们可以把问题分解为：
当然我们从这张图片中可以看出折线图无法展示，我们可以进一步给 GPT 提示信息，让它直接给到报表的源码。
然后 GPT 就会解释原因，并且给到解决方案。由此可见，将问题拆解，我们可以随时调整 GPT 的返回信息，让其更加贴近我们的需求。
借助外部工具
作为一个大语言生成模型，GPT4 并不擅长各种数学计算。比如下面的问题(来自官方 GPT 最佳指南中的示例问题)：
如果直接提问的话，通常没法直接给出答案，如下图所示，虽然借助 Python，给出了运算过程，但是其实 ChatGPT 无法像人类数学家一样，给出直接的推导过程：
所以可以将提示词改为：
在后续碰到 ChatGPT 无法直接解决的问题时，不妨继续尝试这种曲线救国的方式。
角色扮演
角色扮演的过程就更为简单了，我们在编写提示词的时候，只需要给它加上一些角色的设定。
比如这个例子：
除了扮演其他作家之外，ChatGPT 甚至可以扮演领导，面试官，浏览器的 console 插件等各种各样我们可以想象到的角色：
系统的测试变化
正如人在回复信息的时候，也无法保证所有的回复都是正确的，ChatGPT 也无法保证每次给到的信息都是“靠谱的”或者是满足需求的。
所以 ChatGPT 的每一次回复，在确认没有问题之后，再使用。如果有问题的话，可以进一步进行提问，ChatGPT 会根据提示词不停的纠正回复。以达到一个满意的效果。
比如这个示例：
提示词：请针对兼容性测试再做一些补充。
总结
在学习 AIGC 的过程中，需要打破的往常的认知，不能再将 AI 作为简单的程序看待，反而要把它当作一个“人”来看待。
就像和人沟通一样，需要注意措辞、语气、沟通方式，才能够真正做到学会与 AI 对话，发挥它强大的作用。
后续学习的过程中，还会针对于 prompt 结合一些 api 的开发进行。
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