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。

大纲步骤指令的魔力在于它能够让我们像调出口味浓郁的冰镇柠檬水一样,利用ChatGPT的技能,为各种任务或流程生成清晰、有条理的大纲或逐步操作步骤。这项技术可以像一瓶开启的香槟一样,让ChatGPT释放其知识和组织能力,为我们提供最简洁明了的说明。

理解大纲步骤(OUTLINE STEPS)指令

大纲步骤指令的神奇之处在于它允许我们像点了一杯刚冲好的咖啡一样,要求ChatGPT为完成特定任务或流程生成清晰的大纲或逐步操作步骤。只需在提示中巧妙运用大纲步骤指令,我们就可以让ChatGPT展现其组织技能和语言理解能力,为我们呈现一份份简明扼要的说明书。

大纲步骤指令的基本语法如下:

 User: Can you outline the steps to bake a cake?
 ChatGPT: Absolutely! Here is an outline of the steps to bake a cake:
 1. Gather the ingredients and preheat the oven.
 2. Mix the dry ingredients together in a bowl.
 3. Beat the wet ingredients in a separate bowl.
 4. Gradually add the dry ingredients to the wet ingredients while stirring.
 5. Pour the batter into a greased baking pan.
 6. Bake in the preheated oven for the specified time.
 7. Remove from the oven and let it cool before serving.
 
 中文翻译如下:
 用户:你能大纲列出烘焙蛋糕的步骤吗?
 ChatGPT:当然可以!以下是烘焙蛋糕的步骤大纲:
 1. 收集所需的原料并预热烤箱。
 2. 在一个碗里混合干的原料。
 3. 在另一个碗里打发液体的原料。
 4. 边搅拌边逐渐将干的原料加入到液体的原料中。
 5. 将面糊倒入涂油的烤盘中。
 6. 在预热的烤箱中烘烤指定时间。
 7. 从烤箱中取出并待其冷却后再食用。

在这个例子中,用户请求列出烘焙蛋糕的步骤大纲。ChatGPT根据提示生成了一份结构化的大纲,其中包含了逐步操作说明。

大纲步骤指令的最佳实践

为了充分发挥大纲步骤指令的威力,让我们牢记以下几点最佳实践:

  • 明确定义任务或流程:给出简洁清晰的描述,帮助ChatGPT理解上下文并生成相关步骤。

  • 使用行动动词:在步骤中运用行动动词,确保每个步骤都是具体可操作的、易于理解的。

  • 拆分复杂任务:如果任务或流程复杂,ChatGPT会将其拆解成更小、更易于管理的步骤,这有助于用户轻松按说明操作。

  • 添加额外细节:鼓励ChatGPT在每个步骤中加入必要的细节或具体要求,以确保说明全面覆盖任务或流程的所有关键方面。

应用示例——Python实现

下面是一个使用大纲步骤指令与ChatGPT交互的Python脚本示例:

 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 outline the steps to assemble a piece of furniture?\n"
 
 chat_prompt = user_prompt + "ChatGPT: [OUTLINE STEPS: assemble a piece of furniture]"
 
 response = generate_chat_response(chat_prompt)
 print(response)

在这个例子中,我们定义了一个generate_chat_response()函数,它接收一个提示词并利用OpenAI API生成ChatGPT的响应。chat_prompt变量包含用户提示和ChatGPT的响应,其中包括大纲步骤指令,用于列出组装家具的步骤。

输出

运行上述脚本后,我们将获得ChatGPT生成的响应,其中包含在大纲步骤指令中指定的结构化大纲,其中包括逐步操作说明。

例如,如果用户提示是:“你能列出组装家具的步骤大纲吗?”ChatGPT的响应可能类似于以下内容:

 1. Gather all necessary tools and parts.
 2. Read through the instructions carefully.
 3. Secure the frame and/or base of the furniture.
 4. Attach the seat, back, and arms (if applicable).
 5. Add any additional features such as cushions, drawers, etc.
 6. Check all fasteners and screws for tightness.
 7. Clean and inspect the finished product.
 
 中文翻译如下:
 1. 收集所有必要的工具和部件。
 2. 仔细阅读说明书。
 3. 固定家具的框架和/或底座。
 4. 安装座椅、靠背和扶手(如果适用)。
 5. 添加任何额外的功能,如垫子、抽屉等。
 6. 检查所有的紧固件和螺钉是否拧紧。
 7. 清洁并检查成品。

结论

在本篇文章中,我们探讨了在ChatGPT提示词工程中利用大纲步骤指令的技巧。通过灵活运用大纲步骤指令,我们可以让ChatGPT为各种任务或流程生成结构化的大纲或逐步操作步骤,从而让任务处理变得轻松。

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

17–FIND提示词

18–TRANSLATE提示词

19–DEFINE提示词

20-CONVERT提示词

21–CALCULATE提示词

22–生成创意提示词

23–CREATE A LIST提示词

24–确定原因提示词

25–评估影响提示词

26–推荐解决方案提示词

27–解释概念提示词

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