015篇 – INCLUDE 提示词(Prompt Engineering – INCLUDE Prompt)

大家好,我是元壤教育的张涛,一名知识博主,专注于生成式人工智能AIGC)各领域的研究与实践。我喜欢用简单的方法,帮助大家轻松掌握AIGC应用技术。我的愿景是通过我的文章和教程,帮助1000万人学好AIGC,用好AIGC。

哈喽,小伙伴们,今天我们要聊的是INCLUDE提示词,很有意思的东西哦!它可以在我们跟ChatGPT的对话中加入一些特定的信息,让谈话更加有意思和充实!你也来看看吧!✨

那么,咱们就言归正传,开始学习!

INCLUDE提示词允许我们在ChatGPT生成的回复中包含特定信息。通过使用INCLUDE指令,我们可以指示语言模型在其输出中包含某些细节、事实或短语,从而增强对生成回复的控制。

理解INCLUDE指令

INCLUDE指令是一种可以嵌入提示词中的特殊指令,用于引导ChatGPT的行为。它使我们能够指定希望模型在其回复中包含的内容。当模型遇到INCLUDE指令时,它会将其解释为包含以下信息的信号,并在生成的输出中包含这些信息。

INCLUDE指令的基本语法如下所示:

User: How does photosynthesis work?

ChatGPT: Photosynthesis is a process by which plants convert sunlight into energy. [INCLUDE: Chlorophyll, Carbon dioxide, and Water]

在这个例子中,用户问了一个关于光合作用的问题,ChatGPT 的回答包括 INCLUDE 指令中指定的内容,即“叶绿素、二氧化碳和水”。通过使用 INCLUDE 指令,我们可以确保响应中包含特定的详细信息,从而提供更全面的答案。

使用INCLUDE指令的最佳实践

为了充分利用INCLUDE指令,请记住以下最佳实践:

  • 具体明确:指定我们希望在回复中包含的确切细节、事实或短语。这有助于确保模型准确地包含所需信息。
  • 限制长度:虽然INCLUDE指令可以用于包含额外的信息,但要注意回复的长度。包含过多内容可能导致回复过长或冗长。找到平衡点,只包含最相关的细节。
  • 使用上下文提示词:在上下文丰富的提示词中结合INCLUDE指令。通过提供相关上下文和指令,我们可以引导模型的理解,生成更准确和连贯的回复。
  • 实验和迭代:提示词工程是一个迭代过程。测试INCLUDE指令的不同变体,观察模型的响应。根据获得的结果调整和改进提示词。

示例——Python实现

让我们探索在Python脚本中使用INCLUDE指令的实际示例。我们将利用OpenAI API与ChatGPT进行交互。

在这个例子中,用户问“光合作用是如何工作的?”并且他特别提到回复中应包含“叶绿素”、“二氧化碳”和“水”这些词。

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)

输出

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.

结论

在本章中,我们探讨了INCLUDE指令在提示词工程中的强大功能。通过使用INCLUDE指令,我们可以引导ChatGPT在其生成的回复中包含特定的细节、事实或短语。

我们讨论了INCLUDE指令的语法,并提供了使用该指令的最佳实践,包括具体明确、限制包含内容的长度、使用上下文提示词以及迭代改进提示词。

此外,我们还展示了一个实际的Python实现,演示了如何使用INCLUDE指令与OpenAI API进行交互,并获取包含指定信息的回复。

好了,这就是关于INCLUDE指令的详细介绍!你现在是不是觉得自己已经掌握了一项新技能?快去试试吧,让你的ChatGPT对话变得更有控制力!😁

写在最后

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其他内容:

01-前言

02-介绍

03-提示词在AI模型中的作用

04-什么是生成式人工智能?

05-NLP和ML基础

06-常见的NLP任务

07-优化基于提示词的模型

08-调优和优化技术

09-预训练和迁移学习

10-设计有效提示词

11-提示词生成策略

12-监控提示词效果

13–特定领域的提示词

14–ACT LIKE提示词

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