入门介绍
这是来自 OpenAI 官方的提示词教程，主要包括了六大策略，六大策略听起来挺多挺头疼的，这里还有一个更简单的方式，重剑无锋、大巧无功，那就是使用更强的模型，GPT-3.5 不行那就用 GPT-4，GPT-4 还不行那就上 GPT-4.5，更强的模型拥有更复杂的推理能力和更强的记忆能力，可以更好的完成任务。
但如果你觉得更强的大模型还不够，想要进一步得到更好的输出质量， 那 OpenAI 的六大策略就值得一学。接下来讲解一下这六大策略，他们分别是：·
1️⃣ 清晰的指令
2️⃣ 引用内容
3️⃣ 将复杂任务拆分成简单任务
4️⃣ 给模型多点时间去思考
5️⃣ 使用第三方的工具
6️⃣ 系统性测试变化
一、清晰的指令
大模型没有读心术。如果你觉得大模型输出的内容又臭又长，那就让他简短回复，如果输出太简陋了，那么就要求他输出专家级别的响应。如果你不喜欢大模型的输出，那就描述你想要的输出结构，不要让大模型去猜！不要让大模型去猜！不要让大模型去猜！
二、引用内容
语言模型在被问及深奥的话题的时候，它会自信满满地创造出以假乱真的答案。你可以把语言模型回答的当做一场考试，通过提供更多的引用内容帮它作弊，那么它会回答地更好，减少瞎编乱造的概率。
三、将复杂任务拆分成简单任务
一口气吃不下一个死胖子，把复杂任务拆分成简单任务，让模型一步一步完成，你很得到好的回答。其实另一个角度来说，复杂任务其实也是简单任务组合而来的。
四、给模型多点时间去思考
如果让你算 ，你可以算得很快，但你不一定算得对，但如果给你足够的时间，相信可以算出正确的答案。同样的，如果给大模型足够的时间，它也可以给出正确的答案，所以，“给岁月以文明，给模型以时间”。
五、使用第三方的工具
大模型不是万能的，它也有自己的弱点，但你可以给他上装备，通过一些第三方的工具，比如说代码解释器（Code Interpreter），增强大模型稳定输出的能力。
六、系统性测试变化
有些时候，你调整了提示词，让某些示例的输出变优，但是总体的输出质量反而下降了。你有必要定义一整个完整的测试装备（也可以称为“eval”），可以确保你的提示词变动是纯收益的。