先前我們曾報導過 5 個收集大量 Prompt 的網站、有大神將數個 GPTs 機器人的 Prompt 指令給叫出來，這些對於想要提升下 Prompt 指令的人來說，都有非常大幫助。但如果你還是覺得不，或是想更增進，幾天前 OpenAI 也釋出 6 大 Prompt 制訂策略，雖然都是比較大方向，但至少可以讓你在制訂上更清楚該往哪些方面思考，下面就整理給大家。
OpenAI 釋出 6 大 Prompt 制訂策略，幫你邁向大師之路
1. 提供明確指示
OpenAI 提到，如果你下的 Prompt 太多餘冗長，AI 模型會無法讀懂你的需求是什麼，因此請簡短一點，如果 Prompt 比較簡單，那記得必須有專業的描述。此外，不喜歡現有回答格式的話，記得加上你希望的那種。
簡單來說，就是讓模型猜測你的需求越少，那你獲得想要的回答機率就越高。
2. 提供參考文獻
目前 AI 語言模型很容易捏造出虛假答案，特別是你在問一些比較深奧、或需要引用的內容。如果你想降低這類情形發生，那就如同筆記可以幫助學生考試考更高分一樣，提供參考文獻也會讓 AI 模型減少胡言亂語、虛假答案的情況。
3. 分解複雜任務
很多人都想要靠一個 Prompt，就獲得完整內容，這是不切實際的。OpenAI 就提到，處理 AI 語言模型任務時，應該要向軟體工程一樣，把複雜系統拆解成出多個模組，理由也很簡單，複雜任務出錯的機率一定比簡單還高。所以說，建議一步步來完成你想要的答案。
這邊也可以給一個我經常使用的順序，像是要寫一篇文章時，我會要求 ChatGPT 生成 15 個左右跟這篇文章有關的主題內容，然後從中挑選出我覺得不錯，接著請 ChatGPT 分別撰寫其內容，而且不是一次寫全部，如：我挑選 8 個，請先寫 2 個或 3 個，這樣不僅可以降低 ChatGPT 回答到一半就停止的機率，每個主題的內容如果我有其他想法，或是希望它補充更多，就能即時處理，等到全部都處理完，再繼續下面 2 個或 3 個主題內容撰寫。
相較於直接叫 ChatGPT 寫完整篇文章，這作法會獲得更優質且更精準、豐富的內容。
4. 給予模型思考的時間
當你被問到 17×28 等於多少時，基本上很少人可以立即給出答案，但給多一點時間就能算出來，AI 模型也是，想要試圖立即獲得問題答案就很容易出錯，相較之下，讓它有更多時間去思考問題，就能可靠地獲得正確答案。
所以說，在要求答案之前，可以先展示 AI 模型其思考過程，有助於更準確找到答案。
5, 利用外部工具
外部工具可補強 AI 模型的不足，如：文字檢索系統（如：RAG）可以提供文件的相關資訊給模型，OpenAI 的 Code Interpreter，可以幫助模型進行數學運算和執行程式碼。如果某項任務用其他工具比用語言模型處理更有效或可靠，那就使用外部工具。
6. 系統性的測試變化
想要提高成果，請不斷測試、修改來找出最佳 Prompt，如果可以，建議建立一個全面的測試流程，又稱做評估。
總結
以下只是大方向，在 OpenAI 這篇文章中還有針對每一個策略進行詳細說明、舉例，幫助你更了解要怎麼做才好，以下方 Prompt 為例：
- How do I add numbers in Excel? -> 這是 OpenAI 認為很差的 Prompt
- How do I add up a row of dollar amounts in Excel? I want to do this automatically for a whole sheet of rows with all the totals ending up on the right in a column called “Total”. -> 這才是更好的 Prompt