Prompt Engineering 简明教程
Prompt Engineering - Reverse Prompts
与用户提出问题的传统提示不同，逆向提示需要指示 ChatGPT 向用户提问。该技术对于头脑风暴、自我反省和探索新想法很有价值。
在本章中，我们将探讨逆向提示的概念，以及如何用它以一种独特且创造性的方式与 ChatGPT 互动。
Benefits of Reverse Prompting
逆向提示提供一些好处 −
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Creative Exploration − 通过鼓励 ChatGPT 提问，用户可以探索新思想，跳出思维定势。
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Self-Reflection − 逆向提示促使用户反思自己的想法、经历和信念，从而产生更深入的见解。
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Interactive Engagement − 这种技术与 ChatGPT 创造互动和动态对话，从而提升用户体验。
Implementing Reverse Prompting
Designing Reverse Prompts − 为实施逆向提示，请创建提示指示 ChatGPT 就特定主题、主题或情境提出问题。以下是一个 example −
User: Inquire about the future of artificial intelligence and its impact on society.Model Interaction − 当 ChatGPT 遇到反向提示时，它会通过提出与指定主题相关的问题来做出回应，鼓励用户思考和做出回应。请看以下 example −
User: Inquire about the future of artificial intelligence and its impact on society.
ChatGPT: What ethical considerations should society address to ensure responsible AI development? How can AI be harnessed to address global challenges like climate change? How might AI impact job markets and workforce dynamics in the future?Brainstorming and Idea Generation − 反向提示可用在集思广益会议中，其中 ChatGPT 会提出发人深省的问题来激发创造力和想法的生成。请看以下 example −
User: Spark ideas for a new sustainable energy project.Applications of Reverse Prompting
反向提示可用于各种场景中 −
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Idea Generation − 利用反向提示来激发创造力，并集思广益提出创新解决方案。
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Self-Reflection − 通过回答 ChatGPT 中发人深省的问题，进行有意义的自省。
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Problem-Solving − 利用反向提示来探索复杂问题的不同角度和可能的解决方案。
Best Practices for Reverse Prompting
为了充分利用反向提示，请考虑以下最佳实践 −
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Open-Ended Questions − 用开放式问题设计提示，以鼓励多向思考和周到的回答。
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Exploration of Perspectives − 使用反向提示来探索各种观点和想法。
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Encourage Free-Flowing Responses − 提示 ChatGPT 根据用户的回答提出后续问题，以促进流畅的对话。
Example Application − Python Implementation
让我们探索一个使用指令与 ChatGPT 交互的 Python 脚本的实际示例。
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=500,
temperature=0.7,
n=1,
stop=None
)
return response
user_prompt = "User: Inquire about the future of artificial intelligence and its impact on society. \n"
chat_prompt = user_prompt + "[Reverse Prompting]"
response = generate_chat_response(chat_prompt)
print(response)