吴恩达+OpenAI的教程总结（准则主要作用于ChatGPT，其他模型不一定适用）
一、Prompting的准则
准则1. 写一个清晰的和特别的指令
- 要点1. 使用特殊符号
- """
- ```
- ---
- <>
- <tag></tag>
- 要点2.要求结构化的输出
HTML，JSON - 要点3.检查条件是否被满足
check assumptions required to the task - 要点4.少样本prompting
准则2. 给模型思考的时间
- 要点1. 明确完成任务所需的步骤
step1、step2、step3、...stepN - 要点2. 指示模型去得到它自己的解答而不是急于给出一个结论
某些场景可以让LLM先自己给出方案/解答，然后再让它对比已有的（输出的）方案/解答，它会给出更好的比较。
模型局限性
需要考虑到模型的局限性，模型可能会给出似是而非但是实际上并不正确的回答（这种现象被称为'hallucinations'）。降低hallucinations的方法：
- 找到相关信息
- 根据相信信息回答问题
二、迭代式的提示工程开发
合适的提示词/框架需要通过迭代的方法去实现，就像传统ML的训练调参过程一样：
- 初始化，随便尝试某个指令
- 分析得到的结果和你内心想要的结果的差异
- 多花时间时间思考，更新指令，使其更清晰明了
- 使用一系列例子来细化提示