AI 提示词的使用方法如下：
此外，设计提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供指令或示例完成，与多数为单个任务设计的 NLP 服务不同，补全和聊天补全几乎可用于任何任务。我们的模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本，在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度。对于英文文本，1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。
还需认识到，基于 AI“似人”的一面，要接受其存在的“不稳定性”，不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案，而应将提示词视为一个相对完善的“谈话方案”，真正成果在对话中产生，并在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
写prompt（提示）是一个关键的步骤，它决定了AI模型如何理解并生成文本。一个好的prompt能够帮助AI模型更好地理解任务的要求，并生成更符合预期的文本。以下是一些编写prompt的建议：1.明确任务：确保你的prompt清晰地定义了任务。例如，如果你需要写一个故事，你的prompt应该包含故事的背景、角色和主要情节。2.提供上下文：如果任务需要特定的背景知识，确保在prompt中提供足够的上下文。例如，如果你需要写一篇关于某个历史事件的报告，提供一些关于该事件的基本信息。3.使用清晰的语言：尽量使用简单、清晰的语言来描述任务。避免使用模糊或歧义的词汇，以免AI模型产生误解。4.给出具体要求：如果你的任务有特定的格式或风格要求，请在prompt中明确指出。例如，如果你的文章需要遵循特定的格式或引用特定类型的文献，确保在prompt中说明。5.使用示例：如果你有特定的期望结果，可以在prompt中提供示例。这有助于AI模型更好地理解你的需求。6.保持简洁：尽量保持prompt简洁明了。过多的信息可能会使AI模型产生困惑，导致生成不准确的结果。7.使用关键词和标签：在prompt中使用关键词和标签可以帮助AI模型更好地理解任务的主题和类型。8.测试和调整：在生成文本后，仔细检查结果，并根据需要调整prompt。这可能需要多次迭代，直到达到满意的结果。希望这些建议能帮助你更好地编写prompt。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。
OpenAI API可以应用于几乎所有涉及生成自然语言、代码或图像的任务。我们提供了一系列不同能力级别的[模型](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/R70MwasSpik2tgkCr7dc9eTmn0o)，适用于不同任务的，并且能够[微调（Fine-tune）](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ATYCwS5RRibGXNkvoC4ckddLnLf)您自己的自定义模型。这些模型可以用于从内容生成到语义搜索和分类的所有领域。[heading2]提示词Prompts[content]设计提示词本质上就是对模型进行“编程”，这通常是通过提供一些指令或几个示例来完成。这与大多数其他NLP服务不同，后者是为单个任务设计的，例如情绪分类或命名实体识别。相反，补全（Completions）和聊天补全（Chat Completions）几乎可用于任何任务，包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。[heading2]标记Token[content]我们的模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本。Token可以是单词，也可以是字符块。例如，单词“hamburger”被分解成标记“ham”、“bur”和“ger”，而很短且常见的单词像“pear”是一个Token。许多Token以空格开头，例如“ hello”和“ bye”。在给定的API请求中处理的Token数量取决于您的输入和输出长度。作为一个粗略的经验法则，对于英文文本，1个Token大约相当于4个字符或0.75个单词。要记住的一个限制是，您的文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，这是2048个Token，或大约1500个单词）。可以查看我们的[分词器工具](https://platform.openai.com/tokenizer)来了解有关文本如何转换为Token的更多信息。
《浮士德》《一千零一夜》《酉阳杂俎》……各个地区各个时代的神怪小说一个非常重要的故事类型就是“当你面对一个‘似人非人拥有神力/魔法的异类’时，许愿没有许清楚会有什么倒霉下场。”时间到了我们这个时代，你真的想要AI发挥出期待的效果的话，最好也学习一下古人早就总结出来的智慧。（xs最好的AI提示词编写启蒙书其实是《一千零一夜》）2.基于祂“似人”的一面，你最好从一开始就接受祂会存在的“不稳定性”。也就是说，即使你的指令再清晰，祂也可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行，而你需要教育祂、监督祂、鞭策祂。虽然陶律师对AI的技术原理一窍不通，但基于“AI的方向是尽可能实现对人类思维、人类自然语言的高度模拟”这个哲学基点，可以预判一波“一定程度的不确定性/模糊性会是AI的固有属性。”因为这种一定程度内的不确定性/模糊性正是人类思维/自然语言的精华所在，是人（生灵）区别于机械的价值所在。这意味着你不能期待设计一个完美的提示词，然后AI百分百给到你一个完美的符合你要求的答案，中间不能有谬误，否则就是一个需要修复的“ BUG ”——这本质上还是前AI时代“机器编程”的思路，是工程学的，把AI当成机械的。这意味着的你要给到AI的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在你们的对话中产生——实际上你也需要在对话中来限缩你自己思维中的模糊地带。