如何在工作中利用Prompt高效使用ChatGPT?

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了如何在工作中利用Prompt高效使用ChatGPT?。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

导读

AI 不是来替代你的,是来帮助你更好工作。用better prompt使用chatgpt,替换搜索引擎,让你了解如何在工作中利用Prompt高效使用ChatGPT。

01背景

现在 GPT 已经开启了人工智能狂潮,不过是IT圈,还是金融圈。
一开始,我觉的它就是一个增强版搜索引擎,在使用了一段时间之后,才发现它可能不仅仅是一个搜索引擎,它可以做更多的事情,它更加智能,搜索引擎能做的,它能做,甚至做得更好,搜索引擎不能做的,它也能做。
刚开始的时候,它的很多回答都是胡编乱造的。例如你问它一些新上映的电影,它即使不知道也会胡编乱造一通。大家又开始贬低它,觉得只不过就是一个普通的聊天机器人,但是一段时间的使用之后,你会发现,它进化了。
虽然,目前chatgpt肯定不是最完善的,当时它已经可以很好的做一些工作了,我们可以看看利用Prompt,chatgpt会给我们那些惊喜。这里我们用国内的文心一言大模型,进行测试。

02AI 可以帮助我们做什么?

2.1 知识总结

刚开始接触学习新知识的时候,难免需要去查看文档。现在的各种在线文档非常丰富。往往对于一个初学者来说,需要接触的信息太多、排版五花八门,学起来很费力。
这时候就可以借助 ChatGPT 的总结能力,例如我想学习一下 K8S 的相关知识,我发给它一个文档的地址,让它帮我总结。
 
可以看到,它很好地总结了这篇中文的文档,并且对每一个关键点进行了概括,列出了文档中所有重要的知识点。
在这里你继续发一篇英文的文档给它,它也会用中文帮你总结。
prompt: 总结这篇文档https://kubernetes.io/ocs/concepts/overview/components/ 。
它总结一下 wikipedia 里的介绍。
prompt: 总结:https://zh.wikipedia.org/zh/%E6%B5%81%E6%B5%AA%E5%9C%B0%E7%90%832
 
当我们将很长的文档的内容复制进来,让 chatgpt 进行总结。但是这时候会发现,文章太长了,可能会收到报错。 这时候,就要运用自己的想象力,使用 prompt 来进行优化了。我们需要把文章进行段落拆分,每一段都符合它的标准。
 
 
这样,就能得到了一篇文档的正确总结。

2.2 拆解任务

我们从需求端获取一个需求以后,很多情况下需要我们将任务拆分清楚,平且非常准确的估计时间,这时候可以简要描述一下我们这次的需求点,让 ChatGPT 帮我们进行任务拆解。
 
 
任务整体被拆成了一个个细小的任务。它可以很快的让我们将任务转换为 task,或者是需求跟踪单。这既方便和产品经理进行沟通,也便于我们自身排期。如果仍有疑问,可以继续询问拆解。比如我们想要询问第三步应该如何进一步实现。

2.3 阅读代码/优化代码

开发者经常接手别人的代码。质量参差不齐,还会夹在很多奇怪的命名。当我们阅读整体逻辑或者修改逻辑,可能会因为自身阅读的问题造成理解偏差,进一步引发 bug。
如果将这个方法交给 AI 去阅读呢?可以看看效果。
 
我们还可以让Chatgpt对每一行分别进行解释。这时候继续和它对话:
prompt: 在每一行代码上面加上注释
我们还可以尝试让它帮我们做代码的优化和重构。
prompt:对代码进行优化和重构
 
 
你可以对某一个部分提出更细节的要求,为它提出更好的优化方向。
prompt: 这个函数怎么重构为更加通用?
 

2.4 代码生成

开发者在工作中还有一种场景的工作量比较大,需要复杂的逻辑思考。但是实际上最终的代码可能只需要几行就可以搞定。你在思考过程中觉得很痛苦,想和身边的同事去沟通。也许你给他解释完这个逻辑以后,他非但不能帮你思考,反而将一人份痛苦变成两人份。
例如,我们要进行数据转换,是否也可以交给AI来做?我们发送给 GPT 这样的 prompt:
将数据结构进行转换。数据源为:[ { "candidates": null, "candidatesX": null, "description": "role---用户角色", "label": "角色", "name": "role", "optional": true, "schema": null, "type": "String" },{ "candidates": null, "candidatesX": null, "description": "Topics of the pulsar server to create---需要创建的主题", "items": { "schema": [ { "candidates": null, "candidatesX": null, "description": "topic name---主题名称", "label": "主题名称", "name": "name", "schema": null, "type": "String" }, { "candidates": null, "candidatesX": null, "default": 1, "description": "partition number---分区数", "label": "分区数", "name": "partitions", "schema": null, "type": "Integer", "validator": ">0" } ], "type": "Object" }, "label": "主题列表", "name": "topics", "optional": true, "schema": null, "type": "List" }]我想要得到的数据是 type 为 List 的数据,并且数据结构为:[{type:List, name:"topics", needValidates:[{ name:"name", type:"String"},{name:"partitions", type:"Integer"}] }]
GPT 会为我们得到正确的结果:
 
我们只需要输入目标数据结构,转换后的数据结构,无需指定语言。因为它会从你的上下文里理解到你是想要问什么实现方式。
还有执行脚本,我们只需要描述清楚我们的需求,它也会帮助我们进行完善。
上面可以看到,我们在这里使用了一次“自然语言编程”的操作流程。不论你是否会使用 python、bash 你都可以正常的描述你的需求。进行生成。
我们这里就可以打开一下思路,我们还可以进行代码转换,例如你写了一段 js 代码,你希望将这段代码转化为python。

2.5 生成单测

我们刚刚那段数据转化的代码,如果我们想要进行测试,只需要告诉 AI 帮我生成单测即可。
 
 
 

03Prompt 能力

3.1 Prompt 是什么?

整体来说,上述 AI 的强大之处有几点:
总结/理解能力。它能够很好的总结你发给它的内容,进行总结。这也就是一种理解能力。
强大的上下文关联能力。你不需要像使用搜索引擎一样,每一次的操作都是独立的。你可以将整个对话都变成一个巨大的搜索,通过多次对话来阐述自己想要的信息。甚至还能让它帮助你向它自己提问。
为了更好使用AI、利用这些能力,我们需要做 prompt。prompt 就是提示词,表达语言的能力。我们需要转换自己的思维,从工程师到产品经理,或者是一个 Business Analysis 的角色。我们需要将接到手的任务,进行拆解,一步步的变为提示词。

3.2 Better Prompt

开发者可以利用它的上下文能力,帮助自己纠正语法以及提供更好的 prompt 的训练。
不管你用任何一种语言,它都是利用数据模型进行分析,并不是用单一的语言进行思考。也就是说结果的生成质量不会差异很大。当然每一种语言会有所差异,目前来看英文的效果是最好的。目前国内的大厂也推出文心一言、通义千问。希望国内的大语言模型越来越好,这边文章就是使用了ai回答就是文心一言,目前来看能力还是不错的。

04总结

使用 ChatGPT 一开始进行简单的尝试,并没有觉得有什么特别的。在浏览各类教程时,才发现利用 GPT 进行代码创作来丰富自己的武器库,比如进行图标分析、软件制作等等。实际上,AI 并不是简单的问答而已,它具有一定的解决问题甚至是创造知识的能力。我们要对自己手里的任务、方法、逻辑,有更清晰的认知。让人类做人类该做的事情,让 AI 做它擅长的事情。

05分享

chatgpt prompt学习资料分享
 
资料来源:如何在工作中利用Prompt高效使用ChatGPT
 

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-647548.html

到了这里,关于如何在工作中利用Prompt高效使用ChatGPT?的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

原文地址:https://www.cnblogs.com/the-pig-of-zf/archive/2023/08/14/17629892.html

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包