017篇 – FIND提示词(Prompt Engineering – FIND 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。

FIND指令让我们可以在ChatGPT生成的响应中找到特定的信息或进行搜索。利用FIND指令,可以根据特定标准引导语言模型找到并展示相关细节,从而提高生成结果的准确性和实用性。

理解FIND指令

FIND指令允许我们指定搜索模式或标准,以在ChatGPT生成的响应中定位特定信息。这提供了一种编程方式来搜索和提取模型输出中的相关细节。

FIND指令的基本语法如下:

User: Can you provide a summary of the novel "Pride and Prejudice"?
ChatGPT: "Pride and Prejudice" is a classic novel written by Jane Austen. It explores themes of love, class, and societal expectations. [FIND: themes]
中文翻译如下:
用户:你能提供一下小说《傲慢与偏见》的概要吗?
ChatGPT:《傲慢与偏见》是简·奥斯汀写的经典小说。它探讨了爱情、阶级和社会期望等主题。[FIND: 主题]

在这个例子中,用户请求《傲慢与偏见》的摘要,而ChatGPT的响应包括FIND指令中指定的内容,即与“主题”相关的信息。

FIND指令的最佳实践

为了充分利用FIND指令,请考虑以下最佳实践:

  • 明确具体:在FIND指令中明确定义搜索模式或标准。这有助于确保模型准确找到所需信息。
  • 上下文提示词:在上下文丰富的提示词中使用FIND指令。通过提供相关上下文和指令,可以引导模型理解并提高搜索的准确性。
  • 迭代和优化:尝试不同的搜索模式和标准,以找到提取所需信息的最有效方法。根据获得的结果迭代和优化提示词。
  • 结合其他技术:FIND指令可以与其他提示词工程技术(如INCLUDE指令或COLUMN指令)结合使用,以进一步增强生成的输出。考虑结合多种技术以实现预期结果。

示例应用——Python实现

让我们看看一个使用Python脚本与ChatGPT交互并使用FIND指令的实际示例。

在此示例中,我们定义了一个名为generate_chat_response()的函数,该函数接受一个提示词,并使用OpenAI API生成ChatGPT的响应。

chat_prompt变量包含用户的提示词和ChatGPT的响应,包括FIND指令以搜索与“主题”相关的信息。

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 provide a summary of the novel 'Pride and Prejudice'?\n"
chat_prompt = user_prompt + "ChatGPT: 'Pride and Prejudice' is a classic novel written by Jane Austen. It explores themes of love, class, and societal expectations. [FIND: themes]"

response = generate_chat_response(chat_prompt)
print(response)

输出:

运行脚本时,我们将收到ChatGPT生成的响应,包括根据指定搜索模式提取的详细信息。

The novel follows the five Bennet sisters, Elizabeth, Jane, Lydia, Mary, and Kitty, who are all looking for love and marriage. Elizabeth and her older sister Jane both fall in love with different men, but are faced with obstacles as they must battle society's expectations, their own pride, and the prejudice of others. The novel ultimately ends with the two sisters finding true love and happiness.
中文翻译如下:
小说讲述了五个贝内特姐妹——伊丽莎白、简、莉迪亚、玛丽和凯蒂——都在寻找爱情和婚姻。伊丽莎白和她的姐姐简都爱上了不同的男人,但她们必须面对社会期望、自身傲慢和他人偏见的障碍。最终,两姐妹找到了真爱和幸福。

结论

在本章中,我们探索了FIND指令在ChatGPT提示词工程中的强大功能。通过使用FIND指令,可以在生成的响应中提取特定信息或执行搜索。

我们讨论了FIND指令的语法,并提供了使用该指令的最佳实践,包括明确具体、使用上下文提示词、迭代和优化以及与其他提示词工程技术结合。

怎么样,大家是不是觉得FIND指令简直是个大杀器?有了它,信息提取变得so easy!快去试试吧,下一个提示词大神就是你啦~ 🎉

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

16–COLUMN提示词

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