Kuinka kirjoittaa kehotteita ChatGPT:lle – Parhaat käytännöt kehotteiden muotoiluun

Aloita selkeällä tavoitteella: määritä yksi mitattava tavoite chat-botille ja määritä tarkka vaadittu tulostusmuoto. Tämä ankkuroi kehoteesi ja tekee arvioinnista suoraviivaista. Jos tarvitset pituusrajan, ilmoita se selkeästi (esimerkiksi 3–5 luettelopistettä). Määritä myös chatbotin konteksti ja rajoitukset minimoidaksesi ajautumisen.

Rakenna strategia (strategia) ja malleja (pohja), jota voit käyttää uudelleen. Määritä elementit (elementit), jotka täytyy esiintyä jokaisessa vastauksessa: konteksti, tavoite, rajoitukset ja arviointimittarit. Sisällytä tietoa käyttäjästä ja tehtävästä, jotta botilla on tietoja käsiteltäväksi.

Aseta rooli ja ääni (sitouttava suunnitelmallisesti). Päätä, toimiiko chatbot analyytikkona, konsulttina vai opettajana. Käytä luotua kehotetta lukitaksesi tyylin ja syvyyden. Jos voit liittää minulle ohjeita, bot pysyy johdonmukaisena tehtävien yli.

Suunnittele kehotteet selkeällä rakenteella. Aloita kysymyksellä, lisää luettelo rajoituksista ja lopeta vaaditulla toimituksella. Käytä muutamaa kehotetta eri kulmista testataksesi vankkuutta. Kysy kohdennettuja kysymyksiä mallin tuloksen hiomiseksi; kerää ja analysoi tietoja seuraavan version parantamiseksi.

Testaa ja hio konkreettisilla kehotteilla. Luo kehoteiden sykli, joka kohdistuu yhteen tulokseen kerrallaan, mittaa tarkkuutta ja säädä. Käytä jotain paikkamerkinä puuttuville tiedoille. Turkkilainen konteksti voidaan signaloida kielellinen tunnisteella. Kun haluat tuottaa räätälöityä sisältöä, tarjoa keskittynyt kehotus englanniksi turkkilaiselle lukijalle ja tarkista sitten tietoja vastaan.

Määritä selkeät tavoitteet kehotteiden muotoilulle

Määritä kullekin kehotteelle yksi mitattava tulos: chatit tulisi toimittaa tarvittava vastaus käyttäjälle yhdessä vuorossa, ilman täyteaineita, ja sisältää ainakin kolme toimivaa kohtaa. kirjoita kehotus, joka todistaa tämän pyytämällä tiivistä tuomiota plus kolmen askeleen suunnitelman.

Rahmita tavoite käyttäjän näkökulmasta (käyttäjä). Selvennä, mitä tietoa tarvitaan ja mitkä tehtävät ratkaistaan (ongelman ratkaiseminen, oivallusten poimiminen). Käytä personaa kuten analyytikko rakenteen muotoilemiseen, jotta tulokset pysyvät järjestettyinä ja skannattavina.

Valitse tulostusmuoto aikaisin: määritä luettelopisteet, tarkistuslista tai lyhyt kertomus. Ilmoita muoto selkeästi (muoto) ja aseta pituusrajat (esimerkiksi 5 luettelopistettä tai 120 sanaa). Tämä auttaa tiedon virtausta ja varmistaa, että muoto vastaa käyttäjän odotuksia.

Määritä syötteet ja rajoitukset: luettele tehtävät, jotka käyttäjä haluaa suorittaa, tiedonlähteet, joita konsultoida, ja tiedot, jotka sulkea pois. Määritä, että jotkut vaiheet voidaan suorittaa automaattisesti (automaattisesti) chatbotilla, samalla jättäen tilaa ihmisen tarkastukselle. Sisällytä viittaus kehotteeseen ja varianteihin (kehotus) johdonmukaisuuden ylläpitämiseksi tehtävien yli.

Rakenna uudelleenkäytettävä malli: luo tiivis muoto kenttineen kuten tavoite, kohderyhmä, muoto, rajoitukset, tehtävät ja tietolähteet. Tämä muoto tukee harjoittelua ja tasaista tutkimusosallistumista, auttaen ratkaisemaan ongelmia tehokkaasti käyttäjälle.

Mittaa ja iteroidaan: kerää palautetta chat-käyttäjiltä, seuraa vastausten täyttymistä tarvittujen kriteerien mukaan ja säädä kehotteita sen mukaan. Pidä lokia oppitunneista harjoituksesta ja yksityiskohtaisesta tutkimuksesta (tutkimus) kehotuslaadun parantamiseksi ajan myötä.

Tarjoa riittävä konteksti, rajoitukset ja tulostusmuoto

Aloita tiiviillä kontekstilla, joka ilmoittaa tavoitteen, ihmiset, jotka lukevat tai vuorovaikuttavat chatbotin kanssa, ja kokonaistuloksen. Sisällytä tehtävä, kohderyhmä ja tulostavoite, jotta bot voi sovittaa toimintansa. Tässä kontekstissa määritä teemat, jotka botin tulisi kattaa, ja komentotila, jossa sen tulisi toimia, ja merkitse, mihin tallentaa kehotteet kansioihin nopeaa viittausta varten. Jos huomaat aukkoja, ehdota parannuksia pitääksesi kaikki ohjeet toiminnallisina. Tarvittaessa säädä kontekstia pysyäksesi linjassa käyttäjän tavoitteiden kanssa ja määritä, mikä sävy sopii parhaiten kohderyhmälle varmistaaksesi, että tapa on ystävällinen ja selkeä.

Seuraavaksi hahmottele rajoitukset tiiviillä, toiminnallisella tavalla: aseta enimmäispituus, määritä sävy ja muodollisuus, päätä sallituista lähteistä ja vaadi lainauksia tai yhteenvetoja vastauksille. Kun määrität rajoituksen, sisällytä tarkka mittari ja julista, mitä välttää vastauksissa. Jokainen kohta tulisi olla napakka ja mitattava. Käytä sisäistä hallintatilaa mihin tahansa reaaliaikaisiin säätöihin ja pidä laajuus realistisena käyttäjän tarpeille.

Määritä tulostusmuoto ennakoitavana rakenteena: tiivis kertomus, selkeä sarja vaiheita peräkkäisessä kohdassa tai minimaalinen JSON-tyyppinen lohko kenttineen kuten tavoite, kohderyhmä, rajoitukset ja esimerkkivastaukset. Ilmoita vaaditut kentät, jotta chatbot tuottaa johdonmukaisia tuloksia. Kehys on annettu, sinulla on näytteellä rakenne viittausta varten.

Käytä käytännöllistä, vaihe vaiheelta -lähestymistapaa (vaiheet) kehotteiden muotoiluun: 1) tallenna konteksti, kohderyhmä ja menestysmittarit; 2) lukitse rajoitukset, muoto ja toimitussäännöt; 3) määritä tulostusrakenne; 4) lisää vinkki ohjaamaan säätöjä; 5) pidä kaikki resurssit sisäisen hallintatilan sisällä ja tallenna ne kansioihin, jotka on merkitty nopeaa pääsyä varten. Kun kirjoitat, pidä kieli selkeänä ja tavalla, jota ihminen voi helposti seurata.

Laadun tarkistukset: generaation jälkeen tarkista vastausten linjaavan annetuilla rajoituksilla ja määritetyllä tulostusmuodolla. Jos jotain on pielessä, kutsu vinkkiä ja hio kehotettasi sen mukaan. Sisällytä lyhyt tarkistuslista, jotta ihmiset voivat auditoinnin prosessin teemojen ja tilojen yli, ja tallenna onnistuneet kehotteet kansioihin uudelleenkäyttöä varten. Jatkuvaan parantamiseen dokumentoi, mikä toimi ja mikä tarvitsee muutosta omilla muistiinpanoillasi, jotta kehotteesi pysyvät selkeinä ja toiminnallisina.

Valitse oikea ohjeistustyyli: Suora, esimerkkeihin perustuva tai vaihe vaiheelta

Käytä suoraa, kun tarvitset nopean, päätösvalmiin vastauksen. Laita kysymys ensin, lisää rajoitukset ja määritä tarkka tulostusmuoto. Tämä minimoi virheet mallissa ja nopeuttaa työtä paikkojen ja kanavien yli, pitäen vastauksen englanniksi. Jos koodi on mukana, pyydä javascript-lohkoja ja lyhyt selitykset-osio lukijan ohjaamiseksi. Lisää lyhyt apu tervehdys tai valmentaja-tyylinen vinkki pitääksesi vuorovaikutuksen käytännöllisenä ja toiminnallisena, ole hyvä.

Suora tyyli

• Ole eksplisiittinen tulostuksesta: "tarjoa tiivis luettelo 5 vaiheesta" tai "palauta yksittäinen kappale keskeisillä oivalluksilla." Tämä auttaa mallia vastaamaan selkeästi ja välttämään täyteaineita.
• Aseta tila (tila) yhteen toimitukseen: luettelopisteet, koodinpätkä tai lyhyt yhteenveto. Tämä vähentää ylimääräisiä sanoja ja pitää työn keskittyneenä.
• Määritä kohderyhmä ja kieli: vain englanti, ja jos haluat koodia, sisällytä javascript yksinkertaisella esimerkillä. Suunnittelu kehotteille pyydä vasemman tasausta (vasemmalle) ja tiivistä muotoilua sopimaan paikkoihin kuten kojelaudoille.
• Sisällytä suora pyyntö ja säännöt: pyydä ainutlaatuisia selityksiä, mutta vältä ylimääräistä kontekstia, joka hidastaa vastausta.
• Tarjoa nopea valmennuksen vinkki: yksittäinen vinkki valmentajalta ohjaamaan käyttäjiä hyödylliseen tulokseen, mieluiten seurattuna lyhyellä odotuksella vahvistusta varten ennen seuraavan tehtävän jatkamista.

Esimerkkeihin perustuva ja vaihe vaiheelta -tyylit

• Esimerkkeihin perustuva: liitä 2–3 syöte-tuloste-paria kuvatakseen kuvioita. Esimerkiksi Käyttäjä: "Yhteenveto tästä tietojoukosta 3 luettelopisteellä," Apu: "Piste 1, Piste 2, Piste 3." Tämä asettaa odotuksia ja vähentää väärinkäsityksiä, auttaen ainutlaatuisia tulosteita ja helpompaa validointia paikkojen ja google-tyyppisten kontekstien yli.
• Vaihe vaiheelta: jaa tehtävä selkeisiin vaiheisiin ja numeroi ne. Tämä toimii hyvin oppimiselle, prosessiautomaatiolle ja politiikkaan perustuville kehotteille, ja se auttaa välttämään mallin työntämistä yhteen laajaan kappaleeseen, joka voi peittää virheitä.
• Yhdistä tilat aloittaen mallin kehotteilla, jotka näyttävät esimerkkejä, sitten vaihda ohjattuun sarjaan: Vaihe 1, Vaihe 2, Vaihe 3... varmistaaksesi kattavasi jokaisen säännön ja reunatapauksen selityksillä ja tarkistuksilla.
• Esimerkkien tulisi sisältää markkinointiystävällisen sävyn tarvittaessa (markkinointi), mutta ylläpitää selkeyttä ja tiiviyttä. Jos tarvitset valmentaa juniorikäyttäjää, sisällytä nopea vinkki ja pieni termien sanasto auttamaan minua ymmärtämään tehtävää.
• Kun ohjeistat työrutiineista, määritä säännöt tulostusrakenteelle, oikeudet kysyä selventäviä kysymyksiä ja validointitarkistuksia virheiden havaitsemiseksi aikaisin. Tämä esimerkkeihin perustuva lähestymistapa auttaa mallia vastaamaan luottavaisesti ja johdonmukaisesti.
1. Vaihe 1: Määritä tehtävä konkreettisilla esimerkeillä ja halutulla muodolla.
2. Vaihe 2: Tarjoa 2–3 syöte-tuloste-paria, jotka havainnollistavat kuvion.
3. Vaihe 3: Ilmoita tarkat tulosodotukset (kieli: englanti, koodikieli: javascript, muotoilu: luettelopisteet).
4. Vaihe 4: Lisää lyhyt tarkistuslista tarkkuuden varmistamiseksi ja ajastinystävällinen odotusaika tarvittaessa.

Toteuta iterointi: Prototypointi, testaus ja kehotteiden hiominen

Prototyyppaa peruskehotus 15 minuutissa, aja 20 nopeaa kokeilua edustavalla tietojoukkoa, ja tallenna signaalit: tarkkuus, relevanssi ja luettavuus. Kirjaa jokainen poikkeama, jotta analyytikko voi tarkistaa; tiedot, jotka keräät, muodostuvat parannusten siemeneksi. Jos haluat nopean voiton, testaa jotain, joka peilaa tehtävääsi. Selkeä menestyskriteeri auttaa mittaamaan edistymistä: tähtää yli 85 % tarkkuuteen ja vastauksiin, jotka selkeästi ohjaavat seuraavat toimet.

Rakenna yksinkertainen testiprotokolla: kullekin tehtävälle aja kaksi varianttia – perus ja yksi parannettu lisätyillä ohjeistuksen rajoituksilla. Vertaile tuloksia rubriikilla, joka tarkistaa oikeellisuuden, täydellisyyden ja sävyn. Odota vastauksia, sitten arvioi, kuinka hyvin ohjeistuksesi noudatetaan; sisällytä vertaispalautetta tiimikavereilta vaikutuksen validointiin. Voit kutsua kollegoita simuloimaan todellisia käyttäjiä ja arvioimaan chatbotia realistisissa olosuhteissa. Käytä tietoja (tietoja) useista kehotteista välttääksesi yksittäisen esimerkin vinoumaa.

Hio kehotteita tiukentamalla fraaseja ja kaventamalla taukoa pyynnön ja vastauksen välillä. Keskity muistiin ja tietorajoihin minimoidaksesi ristikkäisen puheen vuorojen yli; määritä eksplisiittisesti, mitä mallin tulisi muistaa ja mitä se tulisi sivuuttaa. Jos kehotus palkitsee tiiviitä vastauksia, pakota kiinteä pituus ja toimintojen tarkistuslista. Iteroi yksi muuttuja kerrallaan, jotta voit attribuoida muutokset tiettyihin säätöihin etkä tietojen kohinaan (tiedoissa).

Dokumentoi jokainen iterointi kevyenä artikkelina tiimillesi: merkitse hypoteesi, muutos ja mitattu suorituskyvyn delta. Tämä lähestymistapa auttaa skaalaamaan parannuksia yhden käyttötapauksen yli ja osoittaa, kuinka gpt-4-kykyiset kehotteet voivat sopeutua uusiin tehtäviin. Sisällytä lyhyt tulosten tarina havainnollistamaan vaikutusta, näytä, kuinka koodimaiset kehotteet ajavat ennakoitavaa käyttäytymistä, ja pidä käynnissä olevaa lokia muistin käytöstä ja tiedon virtauksesta tulevien viritysten tukemiseksi.

Vaihe	Keskittyvyys	Mittarit	Miten testata	Työkalut
Prototypointi	Peruskehotuksen selkeys, tehtävälinjaus	Valmistumisprosentti, ohjeiden noudattaminen, keskimääräinen vastausaika	Aja 10 kehotusta 3 tehtävätyypin yli; vertaile rubriikkia vastaan	Kehote mallit, näytteet syötteet, gpt-4
Testaus	Reunatapaukset, ohjeiden ajautuminen, muistin käsittely	Virheprosentti, token-tehokkuus, johdonmukaisuus vuorojen yli	A/B vertaile perus vs parannetut variantit; kerää laadullisia muistiinpanoja	Arviointirubriikki, tietojoukkojen viipaleet, lokitus
Hiominen	Rajoitusten tiukentaminen, fraasien keskittyvyys, muistin rajat	Pisteiden delta; epäselvyyden vähentäminen	Yksi muutos per sykli; uudelleentestaus samalla tietojoukko	Version kehotteet, muutoshistoria, muistiinpanot

Hyödynnä järjestelmä- ja roolikehotteita käyttäytymisen muotoiluun

Määritä tiivis järjestelmäkehotus, joka korjaa avustajan rajat ja määrittää selkeät roolit linjassa tavoitteesi kanssa. Tämä perusta pitää vastaukset johdonmukaisina ja estää ajautumisen, ja auttaa ymmärtämään, kuinka rajoitukset toimivat, kun kirjoitat rooleja annetulle tehtävälle.

Käytännöllinen kehotuksen asetelma

Uudelleenkäytettäviä malleja ovat käännättehtävät (käännä teksti kohdekielelle), kirje-tyylinen sisältö (kirje vastaanottajalle selvällä toimintakehotuksella), tarina kehotteet (tarinoita tiiviillä kaarella) ja sivustoon perustuvat tarkistukset (löydä luotettavia faktoja sivustolta). Viittaa paikkoihin ja ihmisiin havainnollistaaksesi todellista käyttöä ja harkitse musiikkiin inspiroitua rytmiä luettavuuden parantamiseksi. Jos haluat nopean nollauksen, pyydä valmentajaa uudelleenvalidoida kehotteet ja tiukentaa rajoituksia. Käytä apua valmentajalta kalibroidaksesi älykkyyden ja varmistaaksesi sisällyttävän useita tapoja vastata.

12 kehotusta kysyä ChatGPT:ltä, miten käyttää sitä

Käytä kehotteita tehtävien kartoittamiseen: kerro ChatGPT:lle tavoitteesi, pyydä suunnitelmaa ja määritä syöte tehtävät selkeillä tehtävillä; varmista sisällyttävän koodiesimerkit ja esimerkit odotetuista tulosteista, sitten kerro sille iteroida tulokset sopimaan projektin tarpeisiin.

Kehote mallit

1. Kerro ChatGPT:lle luoda yleiskatsaus projektin aiheesta yksinkertaisilla termeillä, sitten toimita 3 syöte tehtävää konkreettisilla tehtävillä ja koodiesimerkki kullekin, plus esimerkki odotetusta tulosteesta.

2. Tee strategian ääriviiva projektille, virstanpylväillä, omistajilla ja kevyellä koodinäytteellä tehtävän automaation havainnollistamiseksi.

3. Pyydä rinnakkaisvertailua 3 lähestymistavasta ongelmaan, eduilla ja haitoilla sekä riskiarviolla kullekin, ja pyydä mallia perustelemaan valinnat todisteilla.

4. Kerro ChatGPT:lle generoida käyttäjätarinoita ominaisuudelle, sitten tee testaus suunnitelma esimerkkitestitapauksilla ja hyväksymiskriteerien esimerkeillä.

5. Pyydä koodikeskeinen tuloste: tarjoa pseudokoodi, sitten koodi valitussa kielessä, kommenteilla ja selityksellä, miten sopeuttaa eri syötedatoihin.

6. Rakenna QA-tarkistuslista projektin valmiudelle, vastuilla, porteilla ja vasemmalle yhteenveto avainriskeistä ja lievennyksistä.

7. Luo kehotus pyytää chatbotilta sääntely- tai vaatimustenmukaisuusvaatimuksista projektille ja palauta tiivis luettelopisteinen briefing ei-teknisille sidosryhmille.

8. Suunnittele batman-teemainen kehotus testataksesi sävyä ja narratiivityyliä, rajoituksilla pituudelle, otsikoille ja muotoilulle.

9. Generoi kehotus, joka vaatii vaihe vaiheelta päättelyä laskentaan tai päätökseen, jokainen vaihe merkittynä ja lopullinen vastaus selkeästi ilmoitettuna.

10. Rakenna kehotus hakea ulkoista dataa ja tiivistää raportiksi osioilla: Toimitusjohtajan yhteenveto, Löydökset ja Suositukset; sisällytä jotain paikkamerkinä tuleville tiedoille.

11. Muotoile kehotteita harjoitella kehotusiterointia: aloita karkealla vastauksella, sitten pyydä selvennyksiä, sitten hio tulostetta iteraatioilla parantaaksesi linjausta, käyttäen esimerkki työnkulkua ja näyttäen välituloksia vasemmalle tarkistusta varten.

12. Tarjoa meta-kehotus, joka kertoo ChatGPT:lle toimia kehotusvalmentajana: pyydä käyttäjältä yksityiskohtia, kerro ja tee parannuksia iteraatioissa, ja seuraa vastausten evoluutiota projektille.

Toteutuksen muistiinpanot

Pidä kehotteet keskittyneinä konkreettisiin tulosteisiin: rakenne, datapisteet ja esimerkit; käytä konkreettisia syötedatoja vastausten maadoittamiseen ja testaamisen mahdollistamiseksi projekteissa.

Testaa kehotteita edustavassa skenaariossa, sitten sopeuta kieltä ja rajoituksia eri tiimeille; dokumentoi säätöjä virtaviivaistaaksesi uudelleenkäyttöä ja harjoittelua.