ChatGPT全方位解析：如何培养 AI 智能对话技能？
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：GPT 模型无法读懂您的想法，因此在提供需求时尽可能具体是很重要的。这包括在您的查询中包含详细信息，要求模型采用角色，以及使用定界符清楚地指示输入的不同部分。
提供参考文本：如果可以，请提供与您希望模型生成的内容相似的参考文本。这将有助于模型了解您要查找的内容并生成更准确的结果。
将复杂的任务拆分为更简单的子任务：如果您试图让模型做一些复杂的事情，将任务分解为更小、更易于管理的子任务会很有帮助。这将使模型更容易理解您的要求并生成更准确的结果。
角色扮演：这个技巧的作用是告诉ChatGPT在对话中扮演一个特定的角色或人物。这对于创造更有吸引力和沉浸感的对话，或模拟真实世界的场景特别有用。
系统地测试变化: 对需求或参考文本进行更改时，重要的是系统地测试结果以了解它们如何影响模型的输出。这将帮助您确定对改进结果最有效的更改。
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：
定义任何专业术语或技术术语。
避免使用模棱两可的语言。
使用清晰或简明的语言
错误的案例："你是我的哈基米吗？"
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。
好的案例："请帮我提供在深圳市宝安区所有的咖啡馆"
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
对于文本比较短的引用，可以直接贴到提问里面即可：如果你有一段法律条款，并希望模型使用这段条款来解释某个概念，你可以这样提问：“根据以下的法律条款，什么是知识产权？”然后附上法律条款的内容。
网页链接的引用：也可以直接将网页链接里面的内容提供给 GPT 来作为引用文本。比如可以直接给它一个链接地址，让它总结文章内的内容。（注意这个功能需要使用web插件）
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：
更好理解每一个操作步骤。
不被上下文限制影响。
方便调整。
例如我们提出了一个如下的复杂任务：
提示词：作为一个测试工程师，我即将进行述职答辩，我想编写一个述职报告，述职报告需要包含我今年的成绩、我明年的目标、以及我在今年的工作过程中碰到的问题
ChatGPT 虽然给到了相应的回复，但是还有问题：
工作成绩没有清晰的数据也没有说服力，看着比较干瘪。报告内容没有图表。
内容太过简单空洞。
格式不够优雅。
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：
提示词：作为一个测试工程师，我即将进行述职答辩，我想编写一个述职报告。述职报告需要包含我今年的成绩，我今年带领测试团队将bug的逃逸率降低了10%的比例。并且我希望有一个通过echarts绘制的折线图。请将我的述职报告做进一步优化。
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。
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。
提示词：echarts 折线图没有展示出来
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)：
提示词：查找以下多项式的所有实值根：3x^5 - 5x^4 - 3x^3 - 7x - 10
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：
提示词：查找以下多项式的所有实值根：3x^5 - 5x^4 - 3x^3 - 7x - 10 ，使用Python 实现。
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：
提示词：请用鲁迅的口吻，写一篇文章，叫做我的妈妈，要求字数在800字以内。
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：
提示词：我希望你作为一个 javascript 控制台。我将输入命令，你回复javascript 控制台应显示的内容。我希望您只在一个唯一的代码块内回复终端输出，而不是其他任何内容。不要写解释。我的第一个命令是 console.log("Hello World");
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：请问 App 的产品在测试的过程中需要注意什么、
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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