Prompt Engineering 简明教程
Prompt Engineering - SHORTEN Prompt
使用 SHORTEN 指令，我们可以利用 ChatGPT 的功能来生成更短、更简洁的响应。此技术使我们能够更有效地传达我们的意图或疑问，从而加快交互并改善用户体验。
Understanding the SHORTEN Directive
SHORTEN 指令会提示 ChatGPT 提供更短、更简洁的响应。通过在提示中加入 SHORTEN 指令，我们可以利用 ChatGPT 的语言生成能力来生成简洁、直截了当的答复。
SHORTEN 指令的基本 syntax 如下−
User: Can you explain the concept of artificial intelligence in a few words?
ChatGPT: Artificial intelligence (AI) is the simulation of human intelligence in machines.在这个示例中，用户请求对人工智能概念进行简要解释。ChatGPT 的响应包括根据给定提示生成的简短且简化的解释。
Best Practices for Using the SHORTEN Directive
为了充分利用 SHORTEN 指令，让我们考虑以下最佳实践−
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Be Clear and Specific −在使用 SHORTEN 指令时，请确保你的提示清楚地传达了你想要缩短的信息或问题。通过提供明确的上下文，你可以增加收到简洁响应的可能性。
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Focus on Key Information −提示 ChatGPT 提供与查询相关的最关键或基本信息。强调简化响应中需要传达的主要点或核心方面。
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Avoid Ambiguity −以不含歧义的方式表述你的提示。明确你想要缩短的内容或你正在寻求的具体详细信息。这有助于 ChatGPT 生成更集中、更准确的响应。
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Use Proper Syntax and Grammar −即使响应旨在更短，但保持正确的语法也很重要。鼓励 ChatGPT 提供简洁但语法正确的响应，以提高理解度。
Example Application − Python Implementation
让我们探索使用与 ChatGPT 交互的 Python 脚本的 SHORTEN 指令的实际示例
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=100,
temperature=0.7,
n=1,
stop=None
)
return response
user_prompt = "User: Can you explain the theory of relativity in a few words?\n"
chat_prompt = user_prompt + "ChatGPT: [SHORTEN: Theory of relativity]"
response = generate_chat_response(chat_prompt)
print(response)在这个示例中，我们定义了一个名为 generate_chat_response() 的函数，它接收提示并使用 OpenAI API 来使用 ChatGPT 生成响应。chat_prompt 变量包含用户的提示和 ChatGPT 响应，其中 SHORTEN 指令要求对相对论进行简洁的解释。