GPT4全场景实战课：提示词优化技巧，机器人制作方法，多领域应用案例

（15499期）GPT4全场景实战课：提示词优化技巧，机器人制作方法，多领域应用案例

提示词优化技巧

• 清晰明确需求：运用 5W1H 分析法，即从 Who（谁）、What（什么）、When（何时）、Where（何地）、Why（为什么）、How（怎么样）这几个维度，将模糊的需求拆解成具体、可量化的指标。比如，想要生成一篇营销文案，不能只说 “写一篇文案”，而是要具体到 “为面向 25-35 岁年轻职场女性的美妆产品，在妇女节期间，在小红书平台上推广的种草文案，文案风格要活泼俏皮，字数在 300 字左右”。
• 合理设置结构：采用分层结构设计提示词，利用 LLM 的注意力机制，把关键信息放在前 1/3 或后 1/3 的位置。例如，在要求 GPT4 进行内容创作时，可以采用 “标题 + 引言 + 核心观点 + 结论” 的结构，让模型更清晰地理解创作框架。
• 提供示例引导：使用 Few – Shot Learning（小样本学习）方法，给 GPT4 提供一些符合期望输出的示例，让模型学习模式和风格。比如，希望它生成某种特定格式的代码，就可以先给出几个正确格式的代码示例，引导其生成相似风格和结构的代码。
• 动态调整优化：根据模型的输出结果，不断调整提示词。如果输出结果不符合预期，分析是哪部分需求没有被正确理解，针对性地修改提示词。如生成的文章语言风格太严肃，就可以在提示词中加入 “语言风格要轻松幽默” 等要求。

机器人制作方法

• 基于 API 构建简单聊天机器人
  • 配置 API：首先需要获取 OpenAI 的 API 密钥，然后在代码中进行配置，如openai.api_key = 'your-api-key-here'。
  • 定义机器人功能：编写函数来实现机器人的核心逻辑。例如：

def customer_support_bot(query):
    prompt = f"Customer support query: {query}\nProvide a helpful response."
    response = openai.Completion.create(
        engine="gpt-4",
        prompt=prompt,
        max_tokens=200,
        temperature=0.6
    )
    return response.choices[0].text.strip()

• 测试机器人：输入各种问题来测试机器人的响应，如query = "How do I reset my password?"，然后查看返回的结果是否符合预期。
• 创建具有个性的推特聊天机器人
  • 在 MindsDB 创建 GPT-4 模型：在 MindsDB 中可以将 GPT-4 模型定义为虚拟的 “AI 表”，例如CREATE MODEL mindsdb.gpt_model PREDICT response USING engine = 'openai', model_name = 'gpt-4', prompt_template ='respond to {{text}} by {{author_username}}';
  • 塑造模型个性：通过修改prompt_template来让模型具有特定的个性。如创建一个具有史努比・斯坦混合人格（一半是爱因斯坦，一半是史努比狗）的模型mindsdb.snoopstein_model，可以这样定义：

CREATE MODEL mindsdb.snoopstein_model
PREDICT response
USING
engine = 'openai',
max_tokens = 300,
model_name = 'gpt-4',
prompt_template = 'From input message: {{text}}\
by from_user: {{author_username}}\
In less than 550 characters, write a Twitter response to {{author_username}} in the following format:\
Dear @<from_user>, <respond a rhyme as if you were Snoop Dogg but you also were as smart as Albert Einstein, still explain things like Snoop Dogg would, do not mention that you are part Einstein. If possible include references to publications for further reading. If you make a reference quoting some personality, add OG, for example;, if you are referencing Alan Turing, say OG Alan Turing and very briefly explain why you think they would be dope reads. If the question makes no sense, explain that you are a bit lost, and make something up that is both hilarious and relevant. sign with -- mdb.ai/bot by @mindsdb.'

• 连接到 Twitter：使用 MindsDB SQL 语句将模型连接到 Twitter，实现对推特上提到机器人的推文进行回复，如CREATE DATABASE my_twitter WITH ENGINE = 'twitter';

多领域应用案例

• 客户支持领域：在电商、金融等行业，将 GPT4 作为智能客服系统的核心。它能够快速理解用户咨询的问题，无论是关于产品信息、订单状态，还是售后服务等，都能给出准确、详细且个性化的回答，大大提高客服效率，减轻人工客服的工作负担。
• 文档处理领域：在企业办公中，利用 GPT4 进行文档自动生成与总结。比如自动生成会议纪要，根据会议记录的关键信息，快速生成结构化的会议纪要；还能用于技术文档、法律文书等的生成，解析大量的背景资料，生成高质量的文档。
• 内容推荐领域：电商平台、媒体平台等可以结合 GPT4 与推荐算法，构建个性化内容推荐系统。根据用户的浏览历史、购买记录、兴趣偏好等，GPT4 能够生成符合用户个性化需求的商品推荐文案、新闻文章推荐等