Prompt Engineering教程
基础
提示工程
本文深入探讨了提示工程的概念及其在优化生成式AI，特别是ChatGPT输出中的应用。文章通过具体例子展示了如何通过精细调整提示，改善AI在解决数学问题和创造内容方面的性能。读者将学习到有效的提示工程技巧，包括分步指导、提供背景信息和迭代优化，以提高AI交互的准确性和相关性。
Prompt基础
深入解析与大型语言模型交互的有效策略，包括构建明确指令、模型深度思考等，助你高效实现目标。
使用 ChatGPT
本教程详细介绍了如何使用 ChatGPT 进行文本摘要和解决数学问题，提供了从基本设置到高级应用的全面指南，帮助您快速掌握ChatGPT，提高工作和学习效率。
提示嵌入
本文介绍了如何在课程网站上通过学习提示嵌入（Learn Prompting Embeds）配置和运行ChatGPT的提示。通过获取OpenAI API密钥并在嵌入式界面中使用，用户可以直接在学习材料旁边编写和测试提示，无需离开当前页面。这提供了一种高效便捷的学习方式，帮助用户更好地理解和应用ChatGPT。
角色提示
本文探讨了角色提示技术如何提升人工智能（AI）在处理复杂问题时的理解和回答质量。通过为AI分配具体角色，比如医生、律师或数学家，我们能够为AI提供必要的上下文，从而促进其产生更加准确和相关的回答。
多示例提示
多示例提示（Few-Shot Prompting）是一种高效的技巧，用于指导生成式人工智能（AI）模型，如GPT，以期望的方式响应。通过提供一系列示例（shots），我们可以帮助模型理解所需的任务类型和输出格式，从而提高其回答问题或执行特定任务的准确性和一致性。
组合提示
通过组合上下文、指令和多示例提示来提高人工智能在不同任务上的性能，以实现更准确的结果。
规范化提示
了解提示的不同构成部分，以及如何规范化提示的结构，以提高其效力和指导模型在不同任务上的表现。
基础演示
在本教程中，我们探讨了如何使用提示来与聊天机器人进行交互，包括修改提示语、使用风格指导和引导提示。通过这些方法，您可以更好地定制聊天机器人的回答，使其满足您的需求和期望，同时提高文章在搜索引擎中的可见性。
给予指示
本教程深入探讨如何利用最新人工智能技术进行数据清洗、个人信息保护和论文评审等任务的自动化。通过实用案例，详细指导如何有效使用指令提示技术提高工作效率，旨在帮助读者掌握AI技术应用，提升个人技能。
启动提示
本教程详细介绍了如何使用启动提示技术精细控制聊天机器人的对话风格、结构和内容，包括创造性地设计对话风格、模拟专业领域对话、控制信息的呈现格式以及处理特殊情况。本文旨在帮助读者提升与AI的交流效率和质量，激发创新思维。
人工智能思维
本文深入探讨了人工智能(AI)的多样性及其背后的工作原理。文章详细介绍了如GPT-3、ChatGPT、DALL-E 2和MusicLM等多种AI技术，展示了它们在生成图像、音乐、文本和视频方面的能力。通过解释AI基于Transformer架构的工作方式，
学习提示法
本文详细介绍了“学习提示法”——一种在生成式AI领域解决问题的框架。通过五个步骤：定义问题、研究信息、提出解决方案、调整方案、发布方案，以及一个实际案例研究，本文为读者提供了一个全面的应用指南。
进阶
迭代优化
本文介绍了思维链提示过程——一种旨在提升大型语言模型推理能力的先进技术，通过实例和详细步骤解析了其实施方法及优势，旨在帮助读者更好地理解和应用这一技术。
思维链提示过程
本文介绍了思维链提示过程——一种旨在提升大型语言模型推理能力的先进技术，通过实例和详细步骤解析了其实施方法及优势，旨在帮助读者更好地理解和应用这一技术。
零样本思维链
本文深入探讨了零样本思维链技术——一种无需预先示例即可激发大型语言模型展开详细推理过程的先进提示方法。通过实例演示和比较分析，本文旨在为读者提供对零样本思维链的全面了解，并展示其在提升问题解决准确性和推理能力方面的独特优势。
自洽性
本文介绍了一种名为「自洽性增强法」的先进解题策略，它通过生成和比较多条独立思考路径，以最常见的解答为最终答案，从而提高问题解决的准确性和可靠性。这种方法特别适用于算术问题、常识判断和符号逻辑推理等领域，即使在传统方法失效的情况下，也能够显著改善结果。
生成知识法
本文深入探讨了「生成知识法」，一种旨在通过生成与问题相关的信息并整合这些信息以解答问题的策略。该方法分为知识生成和知识整合两个步骤，通过拓展和加深对问题的理解，有效提高了答案的准确性和可靠性。
最少到最多提示过程
本文介绍了「最少到最多提示过程」（LtM）策略，一种将复杂问题分解为更小、更易管理的子问题，并逐一解决这些子问题的方法。LtM方法不仅提高了解决问题的准确率，也增强了模型处理复杂问题的能力。通过详细分析客户服务咨询和字符串连接任务的应用实例，文章展示了LtM方法如何有效地指导大型语言模型（LLM）以更自然、更准确的方式解决问题。
处理长表单
本文提供了一系列策略和技术，旨在帮助读者有效地处理和导航长篇幅内容。从文本的预处理、分块处理到迭代方法的应用，再到后处理技术的使用，我们详细介绍了如何优化长篇幅文本以便于语言模型的处理。
角色提示
本文探讨了随着语言模型从GPT-3发展至GPT-4，角色提示策略在提高AI在特定领域问题回答相关性和深度方面的效果如何变化。通过实际使用经验，我们发现，虽然在早期模型中角色提示能显著增强模型的理解和输出质量，但在GPT-3.5和GPT-4这样的更高级模型中，这种策略的效果不那么明显。
关键要素
本教程深入探讨了构建有效提示的基础理念和技巧，包括示例的选取、标签空间的定义以及提示的格式化方法，旨在帮助读者更好地理解和利用大型语言模型。
结构化
结构化Prompt的概念源自将Prompt编写过程系统化和规范化的思维方式。简单来说，就是采用一种结构化、模板化的方法来编写Prompt，类似于写文章时使用标题、子标题、段落等结构化内容。
提示链&多提示词协同
当任务过于复杂时，超出了单一 Prompt 的能力时，可以通过分解任务，构建多 Prompt 来协同解决。
实战
数据结构化
本教程介绍了如何利用 ChatGPT 将文本信息快速转换成表格形式，便于数据分析和信息展示。通过实际案例演示，读者可以学会如何从复杂的业务报告中提取关键数据，进而生成整洁的表格，提高工作效率。
写邮件
本教程提供了关于如何根据不同场景有效撰写电子邮件的指南，包括请病假、回复长邮件以及撰写吸引人的冷邮件。通过具体示例和策略，教你如何利用个性化信息和正确的邮件格式来提升邮件的吸引力和专业度，从而在职场沟通中取得更好的效果。
写博客
本博客介绍了如何使用人工智能（AI）技术，特别是GPT-3，来加速博客文章的写作过程。包含了从生成大纲到完整博客文章的逐步指南，旨在帮助内容创作者以最少的时间投入产出高质量的文章。此外，还介绍了其他AI写作工具如Jasper.ai和Copy.ai，以及如何将它们应用于实际的写作流程中。
学习工具
本文介绍了如何将大型语言模型（LLMs）应用于学习过程中，包括用于解释复杂术语、生成练习题目，以及作为自我测试工具的方法。通过具体示例，本文指导读者如何有效利用ChatGPT等LLMs来提升学习效率，无论是对于学生还是自学者都提供了宝贵的资源。
编程辅助
本文详细介绍了如何使用ChatGPT作为编程助手，进行代码生成、注释、重构和调试等操作。通过具体示例，指导读者如何命令ChatGPT以不同的编程语言创建代码，如何优化现有代码，以及如何模拟服务器和命令行环境。无论是新手程序员还是经验丰富的开发者，都可以从ChatGPT中受益，提高编程效率和代码质量。
数字营销
本文是数字营销人员的终极指南，详细介绍了如何利用聊天机器人，如ChatGPT，进行关键词研究、营销渠道分析、广告文案编写、社交媒体策略规划和技术SEO问题诊断等任务。通过具体的示例，本文展示了聊天机器人如何成为提高营销效率、增强用户互动和内容创新的有力工具。
找Emoji
本篇指南教你如何精选合适的表情符号，以丰富和提升你的社交媒体内容。通过结合AI技术和个人创造力，你将学会如何让每一条帖子都生动、有趣且充满创意。
合同处理
本文提供了一个关于如何利用AI技术简化合同阅读和撰写过程的实用指南。从理解复杂的法律术语到识别合同中的潜在风险，再到撰写初步合同草案，AI技术都能提供有效的帮助。同时，文章也强调了在使用AI处理法律文档时应注意的事项，确保合同既符合法律要求又满足双方的实际需求。
写作风格
本文探讨如何利用AI技术，尤其是像ChatGPT这样的工具，来模仿和应用不同的写作风格，以增强写作内容的吸引力和读者的参与度。文章指导读者如何明确指导AI模仿特定的风格，包括著名作者、知名人士或个人独特的写作风格，并提供了有效利用AI进行写作风格调整的策略。
安全漏洞&防护措施
本文详细分析了GPT Store平台上的一个安全漏洞，讨论了其原理、影响以及防护措施，旨在帮助开发者和企业用户保护其GPT应用资源不被泄露。
CO-STAR
本文详细分析了CO-STAR 框架，并以Alpha Beta 吹风机为例子，给出了一个相对高效的案例。
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