AI說書 - Prompt Engineering - 133 | 自動 Prompt 最佳化實踐
閱讀時間約 2 分鐘
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
實踐
在 Automated Prompt Optimization（APO）領域，不同的場景和使用者偏好需要不同的最佳化策略，了解這一點後，我們提出了三個主要選項來進行提示優化，以滿足一系列用戶互動的需求，先說明 Single-Step Optimization：
對於那些尋求快速高效互動的人來說，Single-Step Optimization 是首選，用這個方法：
- 用戶設定一個初始指令，例如“請優化我的提示並立即回應”
- 人工智慧處理該指令，將最初的提示細化為最佳解釋，並根據此細化立即產生回應
Single-Step Optimization 的提示模板：請優化我提出的每個提示並直接繼續，請務必給我提供優化版本
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有效地使用 Prompt 範本需要採取一些策略方法來確保 AI 輸出的清晰度和相關性，以下介紹如何實作
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基本層級的 Prompt ，通常稱為 Ad-Hoc Prompting ，構成了 Prompt Engi
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