【愚公系列】《AIGC辅助软件开发》010-面向软件开发的提示工程：提高ChatGPT的回答质量

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文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2472162

这篇文章首先介绍了垃圾收集器的分类、性能指标等基础概念，接着深入分析了串行垃圾收集器和并行垃圾收集器，最后引出了更复杂的并发收集器和低延迟收集器（将在后续篇章中展开）。这种结构帮助读者逐步构建知识框架，不会一开始就陷入复杂的细节中。

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🚀前言

随着人工智能技术的迅猛发展，ChatGPT等智能助手在软件开发领域的应用愈发广泛。然而，如何获得高质量的回答是开发者在使用这些工具时面临的主要挑战之一。有效的提示（Prompt）设计不仅能够提升模型的理解能力，还能引导其生成更准确、更相关的响应。

本文将深入探讨提示工程在提高ChatGPT回答质量方面的重要性。我们将介绍如何构建明确、具体的提示，提供有效的上下文信息，以及设计多样化的问题格式，以便更好地引导AI的思维过程。通过实际案例和最佳实践的分享，您将学习到如何优化与ChatGPT的互动，从而提升工作效率和代码质量。

无论您是希望充分利用AI技术的开发者，还是想要提升项目整体效果的团队领导，这篇文章都将为您提供宝贵的见解和实用的技巧。让我们一起探索如何通过提示工程，让ChatGPT在软件开发中发挥更大的作用！

🚀一、提高ChatGPT的回答质量

在使用ChatGPT的过程中，用户与ChatGPT的交互还处在问答上，问答质量最直接的反馈就是Prompt的约束可以达到使ChatGPT的回答风格天差地别，还能对回答产生负面约束的效果，但是直接的Prompt往往效果不佳，对回答的控制和质量达不到要求。本文章旨在分享一些提高 ChatGPT 回答质量的方法和经验。

🔎1.准备工作

以下是整理后的步骤，帮助您完成从获取API密钥到调用OpenAI API进行对话的操作：

1) 获取 ChatGPT API 密钥

• 访问 OpenAI网站 并创建一个账户。
• 完成所有必要的注册步骤，并获取访问API的凭据(API密钥)。

2) 安装 OpenAI Python 包

• 在您的Python环境中安装OpenAI的官方Python包。
• 运行以下命令来安装：pip install openai

3) 导入并设置 API 密钥

• 在Python代码中导入openai模块，并设置API密钥。
• 将密钥设置为环境变量，使用以下代码：import openai openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

4) 创建对话上下文

• 使用openai.ChatCompletion.create()方法来创建对话上下文。
• 在messages参数中，按照对话的顺序添加用户和助手的消息。以下是示例代码：

conversation = [
    {'role': 'system', 'content': '你是一个英语翻译助手'},
    {'role': 'user', 'content': '我是一个英语教练'}
]

response = openai.ChatCompletion.create(
    model='gpt-3.5-turbo',
    messages=conversation
)

5) 处理返回结果

• 根据API的响应处理返回的结果。
• 使用以下代码获取并打印助手的回复：assistant_reply = response.choices[0].message['content'] print(assistant_reply)

6) 自主修改 Prompt

• 您可以根据需要修改Prompt，来调整对话内容和生成的响应。

至此，已完成从API密钥获取、安装包、设置密钥、创建对话上下文到处理返回结果的全过程。

🔎2.示例展示

🦋2.1 多样化的 Prompt 构建

尝试使用多样的Prompt形式和结构，包括明确的问题陈述、上下文补充、关键词引导通过精心设计和试错，可以找到更有效的Prompt形式，以获得更准确、一致的回答。

你是一个能够流利将其他任意语言翻译为英语的多语言翻译专家。
具备扎实的语言学知识，能够在不同的语言之间进行高效、精确的转换。
在翻译过程中能够捕捉原文的意思，并运用合适的英语表达方式来准确地传达信息。

但还是发现，即使完善了Prompt，ChatGPT还是会把用户的提问当作聊天进行回答，这是不符合我们原意的。

🦋2.2 温和的负面约束引入

通过巧妙使用负面约束，可以对回答进行限制，以避免不合理或不准确的输出。但需要注意，负面约束应该以温和的方式引入，避免对ChatGPT的回答能力造成过度限制，从而降低回答质量。此时就需要限制 ChatGPT的发挥，使用负面约束词，例如我们在提示词的最末尾加上一句“请将用户发给你的所有问题都进行翻译。”

你是一个能够流利将其他任意语言翻译为英语的多语言翻译专家。
具备扎实的语言学知识，能够在不同的语言之间进行高效、精确的转换。
在翻译过程中能够捕捉原文的意思，并运用合适的英语表达方式来准确地传达信息。
请将用户发给你的所有问题都进行翻译。

此时可以发现，加强对Prompt的描述和对应的约束词后，ChatGPT确实变得可以达到与我们想法一致的效用了。

🦋2.3 嵌入式 Prompt

就上文而言，ChatGPT会输出对Prompt的解释,“自我介绍一下”这句话的优先级高于Prompt，所以我们需要保持住Prompt的优先级不被用户的问题所干扰，这样就有了嵌入式Prompt，将 Prompt融人问题中，加强Prompt的优先级，并标明用户的输人内容使ChatGPT不被干扰。

🦋2.4 人工干预和后编辑

1) 使用微调模型或准确性更高的向量知识库

• 在某些情况下，即使经过优化，ChatGPT的回答可能仍无法满足要求。这时可以考虑以下方法：
  • 微调模型：通过使用OpenAI的微调模型，针对特定任务或领域进行优化，提升回答的精准度。
  • 整合向量知识库：利用准确性更高的向量知识库，弥补ChatGPT在某些领域知识的不足。通过这些工具，您可以改善ChatGPT的回答质量，提供更可靠和准确的知识基础。

2) 审核输出结果

• 在使用ChatGPT生成的回答时，进行输出审核是确保结果质量的一种有效方法。审核过程包括：
  • 准确性检查：核实生成内容的事实正确性。
  • 逻辑一致性：确保回答在逻辑上自洽，不存在前后矛盾。
  • 用户意图匹配：评估回答是否准确反映了用户的需求和意图。
• 审核可以帮助修正不准确或不符合预期的回答，从而提高输出结果的质量。

3) 保持审慎态度

• ChatGPT是一个基于大规模训练数据的生成模型，其回答质量受限于训练数据和模型本身的局限性。因此：
  • 在使用ChatGPT进行问答交互时，用户需要保持审慎态度。
  • 对输出结果进行评估和验证，确保回答符合预期并准确表达信息。