引言
欢迎来到我最新的书籍，“向ChatGPT提问获取高质量答案的艺术：提示工程技术完全指南”。
第1章：提示工程技术简介
提示工程是创建提示或指令的过程，指导像ChatGPT这样的语言模型的输出。它允许用户控制模型的输出，并生成符合特定需求的文本。
第2章：指令提示技术
指令提示技术通过为模型提供具体指令来指导ChatGPT的输出。这种技术有助于确保输出的相关性和高质量。
第3章：角色提示
角色提示技术通过为模型指定一个特定角色来指导输出，有助于生成针对特定上下文或受众的文本。
第4章：标准提示
标准提示是指导ChatGPT输出的简单方式，通过为模型提供一个特定任务来完成。
第5章：零次、一次和少次提示
零次、一次和少次提示是在有限或没有示例的情况下从ChatGPT生成文本的技术。
第6章：“让我们思考这个问题”提示
“让我们思考这个问题”提示是一种鼓励ChatGPT生成反思性和深思熟虑文本的技术。
第7章：自洽提示
自洽提示是一种确保ChatGPT输出与提供输入一致的技术。
第8章：种子词提示
种子词提示是一种通过提供特定的种子词或短语来控制ChatGPT输出的技术。
第9章：知识生成提示
知识生成提示是一种技术，用于从ChatGPT引出新的和原始的信息。
第10章：知识整合提示
知识整合提示是一种技术，使用模型的现有知识来整合新信息或连接不同的信息片段。
第11章：多项选择提示
多项选择提示是一种向模型呈现问题或任务以及一组预定义选项作为潜在答案的技术。
第12章：可解释软提示
可解释软提示是一种在为模型提供一些灵活性的同时控制模型生成文本的技术。
第13章：控制生成提示
控制生成提示是一种允许生成具有高度控制输出的文本的技术。
第14章：问答提示
问答提示是一种使模型能够生成回答特定问题或任务的文本的技术。
第15章：摘要提示
摘要提示是一种允许模型生成给定文本的简短版本，同时保留其主要思想和信息的技术。
第16章：对话提示
对话提示是一种允许模型生成模拟两个或多个实体之间对话的文本的技术。
第17章：对抗性提示
对抗性提示是一种使模型能够生成对某些类型攻击或偏见具有抵抗力的文本的技术。
第18章：聚类提示
聚类提示是一种允许模型根据某些特征或特性将相似的数据点分组的技术。
第19章：强化学习提示
强化学习提示是一种允许模型从过去的行为中学习并随着时间提高性能的技术。
第20章：课程学习提示
课程学习是一种允许模型通过首先训练在较简单的任务上，然后逐渐增加难度来学习复杂任务的技术。
第21章：情感分析提示
情感分析是一种使模型能够确定文本的情感基调或态度的技术。
第22章：命名实体识别提示
命名实体识别（NER）是一种使模型能够识别和分类文本中的命名实体的技术。
第23章：文本分类提示
文本分类是一种使模型能够将文本归类到不同类别或类别中的技术。
第24章：文本生成提示
文本生成提示涉及生成文本，但它们在生成文本的方式和对生成文本的具体要求或约束上有所不同。
提示工程：创建提示或指令以指导语言模型（如ChatGPT）的输出，允许用户控制模型的输出并生成符合特定需求的文本。
提示公式：通常由三个主要元素组成：任务、指令和角色。
角色提示技术：通过为模型指定一个特定角色来指导输出，适用于生成针对特定上下文或受众的文本。
标准提示：通过提供特定任务来指导ChatGPT的输出，简单直接。
零次、一次和少次提示：在有限或没有示例的情况下生成文本的技术。
“让我们思考这个问题”提示：鼓励ChatGPT生成反思性和深思熟虑的文本。
自洽提示：确保ChatGPT的输出与提供的输入保持一致。
种子词提示：通过提供特定的种子词或短语来控制输出。
知识生成提示：利用模型的现有知识生成新信息或回答问题。
知识整合提示：结合现有知识和新信息，生成特定主题的更全面理解。
多项选择提示：提供一组预定义选项作为潜在答案。
可解释软提示：在提供一些灵活性的同时控制模型的输出。
控制生成提示：通过提供特定的输入集（如模板、特定词汇或一组约束）来实现对输出的高水平控制。
问答提示：使模型能够生成回答特定问题或任务的文本。
摘要提示：生成给定文本的简短版本，同时保留其主要思想和信息。
对话提示：模拟两个或多个实体之间的对话。
对抗性提示：生成对某些类型攻击或偏见具有抵抗力的文本。
聚类提示：允许模型根据某些特征或特性将相似的数据点分组。
强化学习提示：允许模型从过去的行为中学习并随着时间提高性能。
课程学习提示：通过先训练在较简单的任务上，然后逐渐增加难度来学习复杂任务。
情感分析提示：确定文本的情感基调或态度。
命名实体识别提示：识别和分类文本中的命名实体。
文本分类提示：将文本归类到不同的类别或类别中。
文本生成提示：用于微调预训练模型或训练新模型以执行特定任务。
