摘要：本文由葡萄城技术团队编写，文章的内容借鉴于Ibrahim John的《The Art of Asking ChatGPT》（向ChatGPT提问的艺术）。
当今，ChatGPT赢得越来越多人的青睐，人们通过它输入问题并获取答案。但除了简单的一问一答以外，ChatGPT还有许多隐藏的提问方式，是否想要一探究竟？今天，我们为您介绍如何用Prompt技术，从ChatGPT的海量数据中提取高质量答案。让我们一起揭开ChatGPT的神秘面纱！
以下是本文目录：
在介绍如何使用Prompt从ChatGPT中获取高质量的答案前，先向大家简单的解释下什么是Prompt。
Prompt是OpenAI在2015年推出的一款自然语言处理模型，它基于强大的GPT (Generative Pre-training Transformer)处理模型。这种处理模型具有利用大规模数据进行预训练的巨大优势，并通过有标记的数据进行微调，从而生产高质量的自然语言表达。虽然Prompt处理模型在日益发展，但研究者还是发现了一些问题，例如单一的训练无法完全涵盖生活场景，从而导致提问者得不到期望的回答。因此，为模型提供恰当的输入已经变得越来越重要，下节小编会为大家介绍几种常见的提问模型。
（图片来源于网络）
回忆一下我们以前搜索问题的方式，例如你想查找某位明星或某个企业的信息，通常会在搜索栏中直接输入“xxx明星是谁”或“xxx公司从事什么业务”，或者更简单的方式是直接输入“xxx明星”、“xxx企业”并按下回车键，就可以找到所需的信息。在Prompt中，这种搜索方式被称为“零样本、一样本和少样本Prompting方式”。简言之，它使用最小量的示例或不使用示例，通过大规模的语言模型预测来生成自然语言版本。就像上面举的那个例子，我们根本不知道那位明星是谁，但是模型可以通过预测的方式输出该明星的信息，供我们检索参考。这种高效且智能化的搜索方式，利用了大量数据和强大的算法，为我们提供了更精确、更方便的信息获取体验。看完上面的例子，大家对Prompt这种智能化搜索方式是否也略有所知呢？接下来，小编将向大家介绍一些其它常用的Prompt提问方式，让我们一起深入探究这种提示式语言模型的魅力。
种子词提示是一种以种子词为输入的自然语言生成技术。用户可以使用特定的种子词或短语来控制ChatGPT的输出。种子词提示的提示公式是种子词或短语，后面再加上指令 “请根据以下种子词生成文本”，下面是几个使用种子词提问的示例及公式：
场景：文本生成，想要生成一篇关于篮球的故事。
种子词：“篮球”。
提示公式：“请根据以下种子词生成文本：篮球”
2．场景：想要作一首以“高考”为主题的文章。
种子词：“高考“。
提示公式：“作为一位作者，请你以”高考“为种子词生成一篇200字的小文章“。
（使用种子词提示）
对话提示是一种以模拟两个或更多实体之间的对话的文本，可以向模型提供上下文和一组角色实体，并生成他们之间的对话，这种模式对于模拟对话、生成聊天机器人等任务非常有用。下面是几个对话提示的示例及公式：
场景：对话生成，想要生成手机卖家和买家之间的对话。
任务：生成手机卖家和买家之间的对话。
提示公式：“在以下上下文中，请生成手机卖家和卖家之间的对话”。
场景：故事编写，想要编写一个喜羊羊与光头强在公园相遇的故事。
任务：生成喜羊羊与光头强在公园相遇的故事。
提示公式：“在喜羊羊与光头强在公园相遇的故事中，生成他们之间的对话“。
场景：聊天机器人的开发。
任务：生成一个为小孩子宣传安全教育的的聊天机器人。
提示公式：“当有小孩询问安全教育主题的信息是，为聊天机器人生成专业和准确的对话“。
（对话提示）
鼓励性提示提示是一种用来鼓励ChatGPT生成思考的技巧性提示，这个使用的方法就是在要问的问题或者主题前面加一个“让我们思考一下”的语句，这种模式对于写文章等任务非常有用，例如下面这个例子：
场景：想要了解全球变暖对于人类会带来哪些危害。
任务；了解全球变暖对于人类的危害。
提示公式：“让我们思考一下，全球变暖对于人类会带来哪些危害。“
这个例子中的问法就会比“全球变暖对于会带来哪些危害“得到更加详细的回答。
（“让我们思考一下“提示）
知识整合是我们利用模型把已经预先存在的知识整合为信息或者是连接不同的信息，这种技术有助于帮助在原有的知识体系上生成新知识。下面是几个知识整合的示例和公式：
场景：想要将一元二次方程的知识和鸡兔同笼的知识结合起来
任务：结合一元二次方程的知识和鸡兔同笼的知识
提示公式：“将一元二次方程的现有知识整合：鸡兔同笼”
场景：想要将一元二次方程的知识和鸡兔同笼的知识串起来。
任务：串接一元二次方程的知识和鸡兔同笼的知识。
提示公式：“以相关的逻辑和方式连接下列信息：一元二次方程。鸡兔同笼。”
（知识整合提示）
自一致性提示是确保ChatGPT输出的内容与所提供的输入一致的方法。这种方法对于数据值的验证、校验的检查任务中启到非常重要的作用，下面是几个自一致性的示例和公式：
场景：想要生成一篇与报表插件一致的产品评论。
任务：生成一篇关于报表插件产品的评论。
提示公式：“生成一篇与报表插件产品信息一致的产品评论。“
场景：检查给定的一组成绩信息数据中的一致性。
任务：检查成绩数据的一致性。
提示公式：“请确保一下文本自我一致：“数据显示五年级二班的数学平均成绩是75分，但最低分是40分。”
（自一致性提示）
顾名思义，情感分析提示是一款可以分析文本的情感色彩或态度的模型，它可以根据输入的信息来判断这段信息的情感是积极的、消极的还是中立的，例如可以分析在自一致性中的报表插件产品评论的情感色彩：
场景：分析报表插件产品评论的情感色彩
提示公式：“对以下客户评论【插入报表插件产品的评论】进行情感分析，并将它们分类为积极的、消极的或中性的。”
（情感分析提示）
训练ChatGPT是一项精细的工作，我们通过不断提问特定类型的问题，在不同的对话场景下提高了模型对于该类型问题的敏感度，从而使其更有可能给出与此类问题相关的答案。举例来说，如果我们想要一个仅用于翻译的对话，在对话的第一句话中可以说：“您可以扮演语言翻译官的角色，我会用任何语言与您交流，您会自动检测语言并进行翻译，并自我优化答案以根据我的指示不断提高答案的质量。” 这样ChatGPT就可以像翻译器一样使用，并且可以用于创建多种不同类型的对话模式。
除了以上提及的几种方式，ChatGPT还有众多广泛的应用领域。例如，它可以作为一个表格插件的编辑工具，帮助我们修改和优化表格数据以提高我们的工作效率和准确性。 ChatGPT可以通过对大规模数据集的学习，辨别和解析表格的上下文关系和结构，并生成相应的文本描述。 我们可以输入数据和所需的格式要求，例如日期、数字和文字等信息，然后ChatGPT就可以自动生成符合要求的表格，在不断地学习和优化中提高处理的准确性。此外，ChatGPT还可以与其他数据库和插件集成以扩展其功能和应用。这样一来，ChatGPT就成为了一种非常有用的工具，可以帮助我们处理表格数据，促进我们工作的高效性和精准性，同时也提供了广泛的应用前景，可以服务于许多领域和行业。
Ibrahim John——《The Art of Asking ChatGPT》
原文链接： https://qingbaoyuan.vip/6252.html
扩展链接：
在报表中集成ChatGPT
ChatGPT如此火爆之势，作为测试人员对此也颇为好奇，简单的人机对话有哪些可以帮助我们测试工作呢？本文主要谈从测试视角，结合测试流程来看chatGPT的应用。