一、精细调整你的查询
1包含详细信息：在你的查询中加入具体信息，这样GPT能够给出更相关的回答。
2设置角色：告诉GPT扮演一个特定的角色，比如教授或编辑，这有助于获取专业化的回答。
3使用分隔符：通过使用例如三重反引号或XML标签等，来清晰标记输入的不同部分。
4明确步骤：对于复杂任务，把它分解成一系列清晰的步骤，这样GPT会更容易理解。
5提供示例：在合适的情况下，提供示例可以让GPT更清楚地了解你的需求。
6设置输出长度：告诉GPT你需要的回答长度，比如是一句话还是一段文字。
例1：
-Prompt：“告诉我一个故事。”
-优化后：请以一个童话作家的身份，告诉我一个以中世纪为背景、关于一位骑士和一条龙的冒险故事，你可以先给我讲这个故事的背景、再讲故事主人公的介绍、最后讲故事本身。以Markdown格式，不低于800字输出。
二、使用参考资料
GPT可能会无意中编造信息，特别是在涉及复杂话题时。提供可信的参考资料，可以帮助GPT生成更准确和少错误的答案。
例2：
-Prompt：“讲述拿破仑的历史。”
-优化后：“根据史蒂芬·克拉克的书《拿破仑：人生、立场和遗产》，讲述拿破仑的历史。”
三、将任务分解
处理复杂任务时，将其分解为更简单的子任务通常更有效。这样不仅可以降低错误率，还可以创建一个工作流，其中每个任务建立在前一个任务的结果上。
例3：
Prompt：我想学习编程。
-优化后：
1哪些编程语言适合初学者？
2为学习Python，推荐一些在线课程。
3Python基础知识学习后，推荐一些进阶项目。
四、让GPT“思考”
与人一样，GPT也需要时间来处理信息。通过引导GPT进行一系列的推理，而不是立即给出答案，可以帮助它更可靠地得出结论。
例4
-Prompt：“为什么天空是蓝色的？”
-让GPT“思考”的查询：“当我们看天空时，我们通常看到蓝色。这是因为大气和光的相互作用。请从光的散射和大气的组成两个方面，解释为什么天空在大多数情况下呈现蓝色。”
五、利用外部工具
结合其他工具的使用，可以提升GPT的能力。例如，当需要执行复杂数学计算时，可以使用专业工具而不是依赖GPT。
例 5：天气查询应用
如果你正在开发一个可以告诉用户当前天气的应用，你可能想要整合一个天气API来获得实时天气数据，而不是依靠GPT模型的预测能力。
六、用测试确认改善
要提高性能，需要看到真实的数字。单独改一点可能在一两个例子里有效，但总体表现可能变差。所以，要用一系列的测试检查是否真的有所改善。
一个好办法是用“标准答案”来对比模型的输出：假如我们知道一个问题的完美答案应该有哪些内容，我们就可以检查模型回答里包含了多少必要的内容。
原文地址：https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices/strategy-test-changes-systematically
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