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ChatGPT 提问艺术：提示技巧工程完全指南
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ChatGPT 提问艺术：提示技巧工程完全指南.pdf - 123网盘(不限速)
通过GPT总结的内容
这本书详细介绍了如何使用不同的提示技术，以从 ChatGPT 中获得高质量的答案。它涵盖了多种提示工程方法，帮助用户有效地控制和引导 ChatGPT 的输出，以满足特定需求。内容适用于普通用户、研究人员和开发人员。
结论
本书通过全面介绍各种提示技术，帮助读者掌握如何引导 ChatGPT 生成符合需求的高质量文本。书中不仅讲解了基础的提示方法，还深入探讨了高级提示技术，如自洽提示、种子词提示和知识整合提示等。通过学习这些技巧，读者能够更好地控制 ChatGPT 的输出，提高工作效率和文本生成的质量。
关键点
💡 Prompt 工程: 创建提示或指导 ChatGPT 输出的过程。
📌 指令提示技术: 提供清晰具体的任务和指令，引导模型生成相关和高质量的输出。
📝 角色提示: 指定模型扮演特定角色，以生成针对特定上下文或受众的文本。
📚 标准提示: 通过提供具体任务来引导模型输出，例如生成新闻文章摘要。
🔍 零、一和少样本提示: 使用最少或没有示例生成文本，适用于数据有限或新任务。
🧠 “让我们思考一下”提示: 鼓励模型生成反思性和思考性的文本。
✔️ 自洽提示: 确保模型的输出与提供的输入一致，适用于事实核查和数据验证。
🌱 种子词提示: 提供特定种子词或短语，控制输出方向。
🧠 知识生成提示: 引出新的原创信息。
🔗 知识整合提示: 将新信息与现有知识结合，生成更全面的理解。
摘要
Prompt 工程简介: 定义了Prompt工程及其重要性，介绍了Prompt公式的基本结构，包括任务、指令和角色。
指令提示技术: 通过提供清晰具体的任务和指令，指导ChatGPT生成高质量的文本。例如，用于生成专业的客户服务响应或法律文件。
角色提示: 指定ChatGPT扮演特定角色，如客户服务代表或律师，以生成特定语境的文本。
标准提示: 通过简单任务指令引导模型生成文本，例如生成新闻摘要或产品评论。
零、一和少样本提示: 在数据有限的情况下，通过零样本、一样本或少样本提示技术生成文本。
“让我们思考一下”提示: 鼓励模型生成反思性和思考性的文本，如生成关于个人成长的论文或季节变化的诗。
自洽提示: 确保模型输出与输入一致，用于事实核查、数据验证和文本生成的一致性检查。
种子词提示: 通过提供特定种子词或短语，引导模型生成相关文本，如生成与“爱”相关的诗或科学论文。
知识生成提示: 从模型中引出新的原创信息，生成关于特定主题的新信息或回答问题。
知识整合提示: 将新信息与现有知识结合，生成更全面的理解，适用于将新信息整合到现有知识中。