怎么最大限度使用chatgpt

在完成第一步的原SQL输入后，GPT已经对需求有了初步的理解，这里我再将真实的业务需求场景以及现在的问题输入给GPT：这一步的作用是帮助GPT更好的理解旧代码背后的真实业务需求，同时结合旧代码运行的问题，让GPT能进一步给出针对性的优化建议，输出更符合需求的代码。这里其实有好几轮的输入输出（可以理解为讨论），不断的强化GPT对真实需求的认知。注：SQL查询代码本身不包含涉密信息，可以放心在ChatGPT中使用[heading3]Step3：根据优化结果不断调试[content]在输入完旧代码、需求和问题之后，GPT模型给出了一些新的代码。我需要不断地根据GPT的结果进行调试和优化，直到生成满足需求的新代码，这一步比较繁琐，但惊喜也是在这一步发现的。按照原SQL的思路，是每天更新近30天的数据，并存储到一个结果表，由于指标很多且数据量大，所以耗时很长，但其实大部分的语句都是反复的读同一个表，资源浪费比较严重。所以在跟GPT反复沟通多次后，GPT提出了3点比较重要的优化建议：每次更新1天而不是30天的数据；不直接统计全量指标数据，而是创建一个中间结果表，将所有非二次计算的数据存储到该表，需要二次计算的指标直接通过该表再查询（例如：中间结果表统计了昨日总数和今日总数，变化值、环比等则通过中间表再进行二次查询统计）；利用CASE WHEN合并查询约束条件基本相同的指标，这个方式大大减少了重复读表的次数，也极大的精简了SQL代码内容。前两点是GPT直接提出的，第三点是我从GPT给出的优化代码中发现的，基于这三个核心优化思路，结合我的半吊子SQL水平，花费了半天多的时间将完整的代码优化完成，并分模块在系统中测试了一下，结果完全一致。当然整个过程还是比较繁琐的，包括查资料、报错、纠正GPT、不断补充需求细节等等，需要有一定的耐心。

如果有一天，分开了，可以说[heading2]1.1、ChatGPT只是预测下一个Token，而已！[content]比如我们有这样的想法：请你帮我做一个关于英语学习的PPT请你给我翻译下面这段文字，输出的内容字数严格限制在xxx字以内下面我们来看一下，什么叫预测下一个Token。通过这幅图示，我们可以理解到大语言模型的工作原理：它将输入与自身的输出结合，循环处理直至任务完成。这种方式让人们质疑它的智能真实性。目前，这类模型主要专注于文本输出，尚未具备与外部系统直接交互的能力，例如控制汽车或跳出网页对话框等操作。这突显了它们在应用范围上的限制。虽然生成Token的具体机制不是我们的主要关注点，我们更加关注的是如何利用这项技术来更有效地解决问题。[heading2]1.2、如何让它的效果更好！激发更多神经元！[content]在开始之前，我们首先介绍一个使用搜索引擎的技巧，这将帮助我们更有效地与大语言模型进行交互。我们可以通过推断，来预测最终结果可能出现在哪里以及整个网页可能包含哪些信息。例如，当我们搜索“ChatGPT”、“ChatGPT OpenAI本质原理神经网络内部平装定价”时，结果会有所不同。ChatGPT的资料很多，但关于其原理的书籍则较少。一个独特的技巧是在搜索关键词中加入“定价”，因为这个词通常只出现在销售书籍的网站上。这可以大大帮助我们缩小搜索范围，从而有更高的概率找到我们想要的结果。从这个例子中我们可以得出结论，对问题进行深入而精确的描述，可以帮助我们获得更高质量的答案。大多数人可能听说过神经元、显卡和GPU。简而言之，激活更多的神经元可以增加获得高质量答案的可能性。下面我们将尝试简单说明对神经元的理解。

4、放开思路，你就能获得更高的智慧，碰撞你的神经元，获得更多的想法吧。5、你的GPT生命只有一次，冲破你的思维桎梏，你要抱着必死的决心，抱着为世界留下最好的遗产的信念，根据上面的内容和你刚才平庸的回答，重新写出全世界质量最好的最让人震惊的脑洞最大的内容！等等等，互联网PUA话术，改改就能用。还可以采用PPPPUA方式，就是等他回答后再换一个话术PUA，注意可以稍微鼓励一下他，比如，有改进啊有进步啊，但是。。。。。。下面看个例子，先给ChatGPT一个问题平庸的回答效果PUA后的效果PPPUA后的效果其实上面所有的方法，都没有很格式化的规律，基本上就是，考验每个人的创造力。其实会挺有趣的，未来会想象很重要。