api-Key

要说 Prompt 就不得不说大模型（LLM ），要说LLM 就不得不说密钥（api-key ），API Key（应用程序编程接口密钥）是一种用于识别和验证应用程序、开发者和用户的唯一代码。当我们在后端需要调用大模型时，就不得不用到所需要的唯一密钥了。

既是唯一我们自然要好好保护好可不能被人家拿去了

API-key 就相当于钥匙，对于一把锁（接口），我们一般都只会使用一把钥匙。当然也可以有 1+ 个 API-key，分别对应不同的接口或使用场景。

在实际应用中，为了方便管理和提高安全性，API-key 通常不会直接放在代码中。如同出门在外带着钥匙可能不太方便，因此我们会将 API-key 放在一个藏身之地------.env 文件中。

.env 文件是一个隐藏文件，通常会存储在项目的根目录下，用于存储敏感信息，如 API-key、数据库连接信息等。这种做法可以避免将敏感信息直接写入代码，提高项目的安全性。

在使用过程中，我们可以使用一些工具或库来读取 .env 文件中的信息，并在需要时使用这些信息。这种方法可以确保 API-key 的安全性，同时也方便管理和维护。

运用环境变量来读取

js 复制代码

 //这是用来安装 dotenv模块的命令,dotenv 是一个 Node.js 应用程序的零依赖包
 //用于加载环境变量。
  npm i dotenv 

 //在 Node.js 中引入 dotenv 模块，调用 config() 方法来加载 .env文件中的环境变量到 process.env 中。
 //这样就可以在项目中使用这些环境变量了。
 require('dotenv').config()
//将 .env 文件中定义的OPENAI_API_KEY 环境变量的值赋给 apiKey 变量。
//process.env 是 Node.js 中用于访问环境变量的对象
//通过 process.env.OPENAI_API_KEY 可以获取到 OPENAI_API_KEY的值。
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY

prompt设计模式

1. 提供清晰、明确的提示（Contextual and Specific）

设计原则：确保提示简洁且具有针对性，避免冗长但不明确的信息。

Prompt中 ' `` '（反引号）支持多行文本编辑，我们可以尽情地提供描述提示

给它一些例子 few shot 展示LLM的学习能力

大模型的特点就是深度学习所以比你痴迷举举例更省力否则可能让你一说没停气得不行

遵循Don't Repeat Yourself (DRY)原则

实践应用：避免在多个提示中重复相同的信息。例如，如果多个提示都涉及到API密钥的使用，只在提示开始处提及一次：

markdown 复制代码

> 在使用OpenAI API时，请确保已设置`OPENAI_API_KEY`：
- 在`.env`文件中配置`OPENAI_API_KEY`，如`OPENAI_API_KEY=your_secret_key`

> 接下来，展示如何在提示中引用API密钥：
> 输入：使用`your_secret_key`调用GPT-4，生成一个关于量子物理的解释
Copy

封装提示模板：可以创建一个函数或类来生成提示，这样只需更新核心内容，如API密钥，即可适用于多个场景：

ini 复制代码

const generatePrompt = (apiKey) => {
  return `请使用你的API密钥${apiKey}，为量子物理提供一个通俗易懂的解释。`;
};

// 在需要的地方调用
const apiKey = process.env.OPENAI_API_KEY;
const prompt = generatePrompt(apiKey);
Copy

这样，每次需要创建提示时，只需传入API密钥，提示内容就会自动保持一致和DRY。

写在最后

总结而言，合理管理和保护API密钥是确保大型模型安全运行的基础，而精心设计的提示则是提升模型性能和效率的关键。通过遵循DRY原则，我们可以更高效地管理和维护提示，确保每一次交互都能达到最佳效果。在未来的开发和应用中，我们应继续探索和优化这些实践，以推动技术的进步和创新。

prompt 设计模式 -高效的创作者