从ChatGPT在2023年初爆火到现在，他的能力已经完成了从小学到大学的进化，所以现今通过GPT处理一些日常的问题时，编写提示词已经不需要像GPT3时那么繁琐，当时围绕prompt工程甚至出现了很多书籍。但当时我内心觉得这偏离了自然语言交互的本质，因为依然需要用户深度学习和掌握技巧，对于普通用户并不友好。随着模型的更新，现在编写prompt已经不需要那么繁杂了，这篇博文我简短分享一下我自己现在使用经验，希望能对读者有用。
设定背景
背景的设定分为3点：
- 告诉模型你是谁
- 设定模型是谁
- 告诉模型我们现在正处在一个什么样的工作项目里
所谓设定背景其实告诉模型你是谁、我是谁、我们要干什么。这有利于模型圈定好一个范围面对接下来要处理的工作内容，减少推理的难度。
明确问题
我们在布置好工作场景后，需要告诉模型我们遇到了什么问题，进行问题描述时我们一定要做到清晰准确，请注意清晰准确并不代表简短，我们可以用分隔符将问题表述分成不同部分，方便模型进行理解。当遇到待解决问题内容很多时，可以将问题拆解成各个连续的小问题后再进行提问，让模型先从简单的问题开始进行一步步的解答。
引导合理的思维顺序
面对复杂问题时模型偶尔也会无从下手或者答非所问，面对这种情况时，我们需要以人类的智慧引导模型进行解题。面对单一的但是有难度的问题，比如“请你告诉我0-100之间有多少个质数”，这样的提问在早期的GPT中会答错，所以我们可以引导模型合理回答，将问题改为“请你告诉我0-100之间有哪些质数，请你全部列举出来，然后再告诉我总共有多少个”。
而在面对复杂问题，我们可以先自己思考一下解题步骤，然后每一个步骤做一次提问，最后一步步引导模型解决问题。
反馈和迭代
面对多问题项目时，比如需要得到a b c三个答案，我们发现模型给出了正确的a但错误的b和c，这时候我们需要反馈给模型时可以明确提出“现在我得到了想要的a，但是b和c不理想，我希望你保留a不变，但是……”，要确保模型不再改动我们已经满意的答案而且优化不想要的答案
这就是关于与模型沟通的一些最底层的技巧，希望对读者有用。后续我会继续更新博客网站的评论功能方便大家一起交流进步。