如何提高ChatGPT回复质量：采用多轮指令

当使用 ChatGPT构建应用时，从来没有在第一次尝试中就成功使用最终应用中所需的指令，但这并不重要，只要您有一个好的迭代过程来不断改进您的指令，那么你就能够得到一个适合任务的指令。我认为在提示方面，第一次成功的几率可能会高一些，但正如上所说，第一个提示是否有效并不重要。最重要的是为您的应用程序找到有效指令的过程。如果第一次效果不好，那么迭代的过程就是找出为什么指令不够清晰或为什么没有给算法足够的时间思考，以便改进想法、改进提示等等，循环多次，直到找到适合您的应用程序的指令。

我们将以从产品说明书中生成营销文案这一示例，展示一些方法来指定你思考如何迭代地分析和完善你的指令。

案例：从产品说明书生成一份营销产品描述

这里有一个椅子的产品说明书，描述说它是一个中世纪灵感家族的一部分，讨论了构造、尺寸、椅子选项、材料等等，产地是意大利。

假设您想要使用这份说明书帮助营销团队为在线零售网站撰写营销式描述。

指令示例：

# 示例：产品说明书  
fact_sheet_chair = """  
概述  
  
    美丽的中世纪风格办公家具系列的一部分，包括文件柜、办公桌、书柜、会议桌等。  
    多种外壳颜色和底座涂层可选。  
    可选塑料前后靠背装饰（SWC-100）或10种面料和6种皮革的全面装饰（SWC-110）。  
    底座涂层选项为：不锈钢、哑光黑色、光泽白色或铬。  
    椅子可带或不带扶手。  
    适用于家庭或商业场所。  
    符合合同使用资格。  
  
结构  
  
    五个轮子的塑料涂层铝底座。  
    气动椅子调节，方便升降。  
  
尺寸  
  
    宽度53厘米|20.87英寸  
    深度51厘米|20.08英寸  
    高度80厘米|31.50英寸  
    座椅高度44厘米|17.32英寸  
    座椅深度41厘米|16.14英寸  
  
选项  
  
    软地板或硬地板滚轮选项。  
    两种座椅泡沫密度可选：中等（1.8磅/立方英尺）或高（2.8磅/立方英尺）。  
    无扶手或8个位置PU扶手。  
  
材料  
外壳底座滑动件  
  
    改性尼龙PA6/PA66涂层的铸铝。  
    外壳厚度：10毫米。  
    座椅  
    HD36泡沫  
  
原产国  
  
    意大利  
"""  
  
# 提示：基于说明书创建营销描述  
prompt = f"""  
你的任务是帮助营销团队基于技术说明书创建一个产品的营销描述。  
  
根据```标记的技术说明书中提供的信息，编写一个产品描述。  
  
技术说明: ```{fact_sheet_chair}```  
"""  
response = get_completion(prompt)  
print(response)

ChatGPT示例：

（问题一：生成文本太长）

它似乎很好地写了一个描述，介绍了一个惊人的中世纪灵感办公椅，很好地完成了要求，即从技术说明书开始编写产品描述。但是当我看到这个时，我会觉得这个太长了。

所以我有了一个想法。我写了一个提示，得到了结果。但是我对它不是很满意，因为它太长了，所以我会澄清我的提示，并说最多使用50个字。

因此，我通过要求它限制生成文本长度来解决这一问题。

指令示例：

# 优化后的 Prompt，要求生成描述不多于 50 词  
prompt = f"""  
您的任务是帮助营销团队基于技术说明书创建一个产品的零售网站描述。  
  
根据```标记的技术说明书中提供的信息，编写一个产品描述。  
  
使用最多50个词。  
  
技术规格：```{fact_sheet_chair}```  
"""  
response = get_completion(prompt)  
print(response)

ChatGPT示例：

ChatGPT在遵循非常精确的字数限制方面表现得还可以，但并不那么出色，有时它会输出60或65个单词的内容，但这还算是合理的，这原因是ChatGPT解释文本使用一种叫做分词器的东西，但它们往往在计算字符方面表现一般般，有很多不同的方法来尝试控制你得到的输出的长度。

（问题二：文本关注在错误的细节上）

我们会发现的第二个问题是，这个网站并不是直接向消费者销售，它实际上旨在向家具零售商销售家具，他们会更关心椅子的技术细节和材料。在这种情况下，你可以修改这个提示，让它更精确地描述椅子的技术细节。

解决方法：要求它专注于与目标受众相关的方面。

指令示例：

 # 优化后的 Prompt，说明面向对象，应具有什么性质且侧重于什么方面  
prompt = f"""  
您的任务是帮助营销团队基于技术说明书创建一个产品的零售网站描述。  
  
根据```标记的技术说明书中提供的信息，编写一个产品描述。  
  
该描述面向家具零售商，因此应具有技术性质，并侧重于产品的材料构造。  
  
使用最多50个单词。  
  
技术规格： ```{fact_sheet_chair}```  
"""  
response = get_completion(prompt)  
print(response)

ChatGPT示例：

我可能进一步想要在描述的结尾包括产品ID，因此，我可以进一步改进这个提示，要求在描述的结尾，包括在技术说明中的每个7个字符产品ID。

指令示例：

# 更进一步  
prompt = f"""  
您的任务是帮助营销团队基于技术说明书创建一个产品的零售网站描述。  
  
根据```标记的技术说明书中提供的信息，编写一个产品描述。  
  
该描述面向家具零售商，因此应具有技术性质，并侧重于产品的材料构造。  
  
在描述末尾，包括技术规格中每个7个字符的产品ID。  
  
使用最多50个单词。  
  
技术规格： ```{fact_sheet_chair}```  
"""  
response = get_completion(prompt)  
print(response)

ChatGPT示例：

（问题三：需要一个表格形式的描述）

以上是许多开发人员通常会经历的迭代提示开发的简短示例，我的建议是，像上一章中所演示的那样，指令应该保持清晰和明确，并在必要时给模型一些思考时间。

在这些要求的基础上，通常值得首先尝试编写指令，看看会发生什么，然后从那里开始迭代地完善指令，以逐渐接近所需的结果，因此，许多成功的指令都是通过这种迭代过程得出的。

我将向您展示一个更复杂的提示示例，可能会让您对ChatGPT的能力有更深入的了解。这里我添加了一些额外的说明，要求它抽取信息并组织成表格，并指定表格的列、表名和格式，还要求它将所有内容格式化为可以在网页使用的 HTML。

指令示例：

# 要求它抽取信息并组织成表格，并指定表格的列、表名和格式  
prompt = f"""  
您的任务是帮助营销团队基于技术说明书创建一个产品的零售网站描述。  
根据```标记的技术说明书中提供的信息，编写一个产品描述。  
该描述面向家具零售商，因此应具有技术性质，并侧重于产品的材料构造。  
在描述末尾，包括技术规格中每个7个字符的产品ID。  
在描述之后，包括一个表格，提供产品的尺寸。表格应该有两列。第一列包括尺寸的名称。第二列只包括英寸的测量值。  
给表格命名为“产品尺寸”。  
将所有内容格式化为可用于网站的HTML格式。将描述放在<div>元素中。  
技术规格：```{fact_sheet_chair}```  
"""  
  
response = get_completion(prompt)  
print(response)

ChatGPT示例：