在OpenAI的官方文档中已经提供了[Prompt Enginerring]的最佳实践，目的就是帮助用户更好的使用ChatGPT
编写优秀的提示词我一共总结了9个分类，本文讲解第7个分类：提供参考文本
- 提供更多的细节
- 要求模型扮演角色
- 使用分隔符
- 指定任务步骤
- 提供样例
- 指定输出长度
- 提供参考文本
- 复杂任务拆分成子任务
- 给GPT足够的时间思考
一、什么是"提供参考文本"
想象一下，你正在参加一个烹饪比赛，而你的目标是制作出世界上最美味的蛋糕。尽管你对烹饪充满热情，你却不知道那个秘密配方。这时，组织者给了你一个选择：使用一本包含世界顶级糕点师秘密配方的烹饪书。这本书正是你需要的，它可以指导你制作出赢得比赛的蛋糕。
在这个比喻中，你是ChatGPT，烹饪比赛是要回答的问题，而那本烹饪书就像是提供给ChatGPT的参考文本。
提供参考文本策略是一种编写Prompt的方法，通过这种方法，我们可以给ChatGPT提供一些额外的信息或文本，以帮助它更准确、更具体地回答问题。就像给烹饪新手一个专业的食谱书一样，这种策略通过提供直接相关的、可信的信息源，使ChatGPT能够基于这些信息给出回答。
通常提供参考文本策略有以下两种方式：
方式1：指导模型使用参考文本回答问题
方式2：指导模型使用参考文本回答问题，并且让模型指出他的回答具体引用了哪段文本
这两种方式都可以提高ChatGPT回答的准确性，而方式2通过让模型给出引用则增加了回答的可追溯性。
二、实践举例
提供参考文本策略一般有如下三种使用场景
- 扩展ChatGPT的知识库：GPT大模型的训练数据是有截止日期的，如果我们想要问一些在截止日期之后的问题，就可以给GPT提供参考文本，比如最新的论文
- 定制化回答：我们想要将ChatGPT的回答框定在一定范围内。比如你目前正在读一本书，你想要设计一些针对这本书的问答，你就可以先让ChatGPT以这本书为参考文本回答你的问题，并让其指出引用
- 提高准确性：你可以引导ChatGPT使用更加专业的知识库的内容来回答你的问题，从而提供回答的准确性
下面我们就以这三种场景进行举例说明
2.1 扩展知识库
在写这篇文章时，ChatGPT3.5的训练数据截止日期是2022年1月，但是苹果Vision Pro的发布是在2024年的2月2日
但是当我们把百度百科中的信息作为参考文本之后，ChatGPT就可以回答的很好
2.2 定制化回答
我最近在看一本书：《美国儿科学会育儿百科》，我想让ChatGPT根据这本书中的内容来回答我的问题。
2.3 提高准确性
我们通过苏轼的去世地点这个问题来看下如果通过参考文本提高问题的准确性。
没有参考文本：
这里使用3.5进行举例说明
这里的回答是有问题的，因为根据百度百科，苏轼是病世于常州的
有参考文本 ：
这里ChatGPT4.0要比3.5表现的好，我们直接使用4.0来回答这个问题：
三、总结
通过以上的讨论和示例，我们可以看到提供参考文本对于提升ChatGPT回答问题的准确性和可追溯性具有显著作用。无论是扩展知识库 、定制化回答 还是提高准确性，参考文本的策略都能有效地指导ChatGPT生成更贴合用户需求的回答。这种方法不仅增强了模型的应用范围和灵活性，也为用户提供了一种通过直接引入外部信息来解决问题的途径。
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