提示词工程入门：从AIGC理论基础到实战避坑指南

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提示词工程是连接人类意图与 AI 模型能力的桥梁。好的提示词能显著提升生成结果的相关性和可控性，直接影响 AIGC 应用的商业价值。掌握提示词设计方法，等于掌握了 AI 模型的 ” 操作手册 ”。

模糊指令问题 ：比如直接写 ” 写篇文章 ”，模型可能输出泛泛而谈的内容。需要明确主题、风格、字数等约束条件。
评估标准缺失 ：缺乏量化指标导致难以比较不同 prompt 的效果差异。建议建立人工评分体系或使用 BLEU 等自动评估指标。
调试成本高 ：单次测试可能消耗大量 token，建议先在 playground 小规模验证后再批量运行。

"""
你是一位资深科技作家，需要用通俗易懂的语言向新手解释区块链技术。要求：- 使用比喻说明
- 包含 3 个实际应用案例
- 控制字数在 300 字内
"""
# 温度参数说明：# 0.2-0.5: 确定性高 适合事实性内容
# 0.7-1.0: 创造性增强 适合文学创作

第一步：让模型列出关键知识点
第二步：针对每个知识点请求详细解释
第三步：要求总结成连贯的短文

from typing import List
import openai

def generate_response(prompt: str, max_tokens: int = 150) -> str:
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.7,  # 控制随机性
        top_p=0.9,  # 核采样概率阈值
        max_tokens=max_tokens,  # 限制输出长度
        frequency_penalty=0.5  # 降低重复用词
    )
    return response.choices[0].message.content