016篇 – COLUMN 提示词(Prompt Engineering – COLUMN 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。

COLUMN 指令简直太强大了!用它可以把 ChatGPT 生成的回答整理得井井有条,清清爽爽的。想象一下,我们可以把信息整齐地摆放在表格里,一目了然,多美妙啊!

理解 COLUMN 指令

COLUMN 指令就是为了让我们的回答看起来更结构化、更整洁。用它,我们可以像搭积木一样,把信息按列放好,清楚明了。

COLUMN 指令的用法很简单,就是给每一列起个标题,然后填入相应的内容。

下面是一个例子:

User: Can you compare the features of smartphones X and Y?
ChatGPT: Sure! Here's a comparison of the features:
------------------------------------------------------
| **Features** | **Smartphone X** | **Smartphone Y** |
|--------------|------------------|------------------|
| Camera       | 12 MP            | 16 MP            |
| Battery      | 3000 mAh         | 4000 mAh         |
| Storage      | 64 GB            | 128 GB           |
------------------------------------------------------

在这个例子中,用户请求比较智能手机 X 和 Y。ChatGPT 的响应包括比较表,使用 COLUMN 指令创建。表格由列标题(“功能”,“智能手机 X”,“智能手机 Y”)及每列中的相应内容组成。

使用 COLUMN 指令的最佳实践

想要用 COLUMN 指令玩得溜,记得以下几点:

  • 定义列标题:给每一列都起个明确的标题,这样大家一看就知道每列是干啥的。
  • 组织内容:保持内容对齐,让信息更易读。对齐整齐,心情舒畅!
  • 限制列宽:考虑每列的宽度以防止表格过宽。较窄的列更易于阅读,特别是当信息较长或列数较多时。

另外,可以用 Markdown 或 ASCII 表格和 COLUMN 指令结合,创建出更漂亮、更清晰的表格哦!

示例应用 - Python 实现

让我们通过一个与 ChatGPT 交互的 Python 脚本来探索使用 COLUMN 指令的实际例子。

在这个例子中,我们定义了一个函数 generate_chat_response(),该函数接收一个提示词并使用 OpenAI API 生成 ChatGPT 响应。

chat_prompt 变量包含用户的提示词和 ChatGPT 响应,包括使用 COLUMN 指令格式化的比较表。

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 compare the features of smartphones X and Y?n"
chat_prompt = user_prompt + "ChatGPT: Sure! Here's a comparison of the features:nn| **Features** | **Smartphone X** | **Smartphone Y** "

response = generate_chat_response(chat_prompt)
print(response)

输出
运行脚本后,我们将收到由 ChatGPT 生成的响应,包括以比较表形式的结构化输出。

Comparison Table

结论

这篇文章给了我们一个深入了解 COLUMN 指令的机会。用它,我们可以把 ChatGPT 的回答变得更有条理,更易读。

我们学习了 COLUMN 指令的基本语法,并了解了一些最佳实践,比如起好列标题、整理好内容、控制好列宽。这样,我们就能用 COLUMN 指令制作出美美的表格啦!

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

15–INCLUDE提示词

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发布者:Touch.AI,转转请注明出处:https://rencai.yredu.xyz/?p=4345

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