官方發布了一個GPT提示詞的最佳實踐指南，主要包括六個方面的優化策略，而且每個策略給出了相應的案例

策略1：寫清楚說明

GPT 對您想要什么的猜測越少，您獲得它的可能性就越大。

比如：如果輸出太簡單，請要求專家級的寫作。

還列舉了一些具體的例子：

• 在您的查詢中包含詳細信息以獲得更相關的答案
• 要求模特采用角色
• 使用定界符清楚地指示輸入的不同部分
• 指定完成任務所需的步驟
• 提供例子
• 指定所需的輸出長度

策略2：提供參考文本

GPT 可以自信地編造假答案，尤其是當被問及深奧的話題或引用和 URL 時。就像一張筆記可以幫助學生在考試中取得更好的成績一樣，為 GPT 提供參考文本可以幫助以更少的捏造來回答。

• 指示模型使用參考文本回答
• 指示模型使用參考文本中的引用來回答
  

策略3：將復雜任務拆分為更簡單的子任務

正如在軟件工程中將復雜系統分解為一組模塊化組件是一種很好的做法一樣，提交給 GPT 的任務也是如此。

復雜的任務往往比簡單的任務有更高的錯誤率。

此外，復雜的任務通常可以重新定義為更簡單任務的工作流，其中早期任務的輸出用于構建后續任務的輸入。

• 使用意圖分類來識別與用戶查詢最相關的指令
• 對于需要很長對話的對話應用，總結或過濾之前的對話
• 分段總結長文檔并遞歸構建完整摘要

策略4：給 GPT 時間“思考”

如果要求將 17 乘以 28，您可能不會立即知道，但隨著時間的推移仍然可以計算出來。同樣，GPT 在試圖立即回答而不是花時間找出答案時會犯更多的推理錯誤。在回答之前詢問一系列推理可以幫助 GPT 更可靠地推理出正確答案。

• 在匆忙下結論之前指示模型制定出自己的解決方案
• 使用內心獨白或一系列查詢來隱藏模型的推理過程
• 詢問模型是否遺漏了之前傳遞的任何內容

策略5：使用外部工具

通過為 GPT 提供其他工具的輸出來彌補它們的弱點。

例如，文本檢索系統可以將相關文檔告知 GPT。代碼執行引擎可以幫助 GPT 進行數學運算和運行代碼。如果一項任務可以通過工具而不是 GPT 更可靠或更有效地完成，請卸載它以充分利用兩者。

使用基于嵌入的搜索來實現高效的知識檢索

使用代碼執行來執行更準確的計算或調用外部 API

策略6：系統地測試更改

如果可以衡量，提高績效會更容易。在某些情況下，對提示的修改會在一些孤立的示例上獲得更好的性能，但會導致在更具代表性的示例集上的整體性能變差。因此，要確保更改對性能產生積極影響，可能有必要定義一個綜合測試套件（也稱為“評估”）。