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:\n\n| **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。
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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