ChatGPT API 팁 가이드 및 모범 사례

클라우드 기반 JuiceFS가 어떻게 양적 헤지 펀드에 힘을 실어 AI 교육을 강화하고 클라우드에서 탄력적인 처리량을 달성하는지 알아보세요.

이것은 프로그래밍 또는 ChatGPT API 통합 튜토리얼이 아니며 ChatGPT API를 사용할 때 명심해야 할 몇 가지 핵심 아이디어와 요점입니다.

대규모 언어 모델은 소프트웨어 제품에 전례 없는 기능을 제공합니다. 개발자로서 이 기술을 배우고 프로젝트에 통합하는 것이 중요합니다. OpenAI와 같은 플랫폼은 이러한 모델과 상호 작용하기 위한 API를 제공하며, 이를 활용하여 소프트웨어를 향상할 수 있습니다.

최근에 저는 "개발자를 위한 ChatGPT 팁 엔지니어링"이라는 흥미로운 과정을 이수했습니다. 저는 OpenAI의 ChatGPT API를 최대한 활용하는 몇 가지 놀라운 기술을 배웠으며, 이 게시물에서 이러한 통찰력을 여러분과 공유하게 되어 기쁘게 생각합니다.

가이드라인

ChatGPT와 상호작용할 때는 명확성이 중요합니다. 다음은 몇 가지 유용한 전략입니다.

• 명령과 입력 텍스트 분리: 이를 통해 다양한 입력을 사용하여 명령을 테스트할 수 있습니다. 예를 들어 ChatGPT에 기사 요약을 요청하는 경우 기사 텍스트 자체에서 "다음 기사 요약:" 지시어를 분리하세요.
• 구분 기호 사용: 명령어와 입력 사이의 경계를 지정하여 힌트 삽입 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다. 콜론이나 개행 문자는 간단하지만 효과적인 구분 기호 역할을 할 수 있습니다.
• 구조화된 출력 요청: ChatGPT의 응답을 프로그래밍 방식으로 구문 분석해야 하는 경우 특정 방식으로 출력을 구조화하도록 요청하세요. 예를 들어, "다음 텍스트의 핵심 사항을 핵심 사항으로 나열하세요."라고 질문할 수 있습니다.
• 입력 조건 확인: 모델이 관련이 없거나 부정확한 응답('환각'이라는 현상)을 생성할 가능성을 줄이려면 입력이 충족해야 하는 조건을 지정하세요. 예를 들어, "텍스트에 날짜가 포함된 경우 해당 날짜가 요일인지 입력하세요."
• Few-Shots Prompting: 가능하다면 필수 입출력 패턴의 몇 가지 예를 제공하면 모델이 다음을 수행하도록 안내할 수 있습니다. 비슷한 결과를 낳습니다.

반복적인 프롬프트 개발

ChatGPT로 완벽한 프롬프트를 만드는 것은 목표에 대한 예리한 이해와 시도하고 배우려는 의지가 필요한 진정한 반복 프로세스입니다.

실행 가능한 단계로 나누어 보겠습니다.

1. 목표 정의: 빠르게 만들기 위한 첫 번째 단계는 원하는 결과를 명확하게 이해하는 것입니다. ChatGPT가 무엇을 생성하길 원하는지 스스로에게 물어보세요. 예를 들어 텍스트에서 핵심 포인트를 추출하는 것이 목표라면 입력 텍스트에 주요 아이디어를 나열하는 것이 목표입니다.
2. 초기 프롬프트 작성: 목표에 따라 초기 프롬프트를 작성하세요. 프롬프트는 응답을 안내하기 위해 ChatGPT에 제공되는 명령 또는 질문입니다. 위의 목표에 대해 초기 프롬프트는 "다음 텍스트에 주요 아이디어를 나열하십시오."가 될 수 있습니다.
3. 팁 테스트: 이제 팁을 테스트할 시간입니다. 모델을 통해 실행하고 어떤 종류의 출력이 나오는지 확인하세요. 귀하의 목표에 적합합니까? 그렇지 않다면 반복할 시간입니다.
4. Analytic Output: 분석 모델의 출력입니다. 응답의 어떤 측면이 목표에 부합하고 어떤 부분이 목표에 부합하지 않습니까? 그러면 프롬프트를 조정하는 방법에 대한 단서를 얻을 수 있습니다.
5. 최적화 팁: 분석에 따라 팁을 조정하세요. 예를 들어, 모델이 예상한 대로 주요 아이디어를 정확히 포착하지 못하는 경우 "다음 텍스트를 글머리 기호로 요약:"과 같이 프롬프트를 보다 구체적으로 다듬을 수 있습니다.
6. 프로세스를 반복하세요: 원하는 결과가 일관되게 생성될 때까지 프롬프트를 계속 테스트하고 분석하고 개선하세요. 이는 반복적인 프로세스라는 점을 기억하세요. 올바른 결과를 얻으려면 몇 차례의 개선이 필요할 수 있습니다.
7. 일반화 팁: 특정 사례에 적용되는 팁이 있으면 이를 다른 유사한 사례로 일반화해 보세요. 이는 다양한 시나리오에서 작동하는지 확인하기 위해 다양한 입력 텍스트로 프롬프트를 테스트하는 것을 의미합니다.

요약

요약은 ChatGPT API의 강력한 사용 사례이지만 효과적으로 사용하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 다음은 몇 가지 지침입니다.

• 목적 정의: 초록을 특정한 방식으로 사용하려면 설명에 이를 명확히 명시하세요.
• 집중 유지: 필요한 경우 모델이 입력의 특정 부분에 집중하도록 합니다. 예를 들어, 사업 보고서의 재정적인 측면에만 관심이 있다면 "다음 보고서에 재정 정보를 요약해 주세요."라고 물을 수 있습니다.
• 요약보다는 추출: 어떤 경우에는 요약보다 핵심 정보를 추출하는 것이 더 유용할 수 있습니다. 예를 들어 "다음 텍스트에 언급된 모든 사람의 이름을 나열하십시오."라는 메시지를 표시할 수 있습니다.

Inference

ChatGPT는 텍스트에서 통찰력을 추론하여 감정 분석, 분류, 분류 및 태그 지정과 같은 작업을 수행할 수도 있습니다. 다음은 이 기능을 활용할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

• 멀티 태스킹: 모델에 동일한 명령으로 여러 작업을 수행하고 특정 형식으로 출력을 생성하도록 요청할 수 있습니다. 예를 들어, "다음 댓글의 감정을 분석하여 긍정적, 부정적, 중립으로 분류하세요."
• 여러 예제 테스트: 한 입력 집합에서는 잘 작동하는 힌트가 다른 입력 집합에서는 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 지시문이 광범위한 입력에서 제대로 작동하는지 확인하려면 다양한 예제를 통해 테스트하세요.
• 자신만의 라벨 포함: 미리 정의된 카테고리 세트가 있는 경우 이를 지시문에 포함하고 모델에 주어진 입력에 대해 가장 관련성이 높은 카테고리를 선택하도록 요청할 수 있습니다. 예를 들어, "다음 텍스트를 기술, 환경, 정치 또는 문화 범주 중 하나에 배치하십시오."

Transformation

ChatGPT는 언어 번역 및 형식 변환을 포함한 다양한 텍스트 변환도 수행할 수 있습니다.

• 언어 식별 및 번역: 모델에 입력 텍스트의 언어를 식별하도록 요청하거나 이를 다른 언어로 번역할 수 있습니다. 예를 들어 "다음 스페인어 텍스트를 영어로 번역하세요."입니다.
• 톤 변환: 입력 텍스트를 격식, 캐주얼, 대화 등 다양한 톤으로 변환할 수 있습니다. 예를 들어 "다음 격식을 갖춘 텍스트를 캐주얼한 어조로 다시 작성하세요."입니다.
• 형식 변환: 이 모델은 JSON에서 HTML로, CSV에서 JSON으로 텍스트를 한 형식에서 다른 형식으로 변환할 수 있습니다. 예: "다음 JSON 데이터를 HTML 테이블 형식으로 변환:".
• Proofreading: 모델에게 텍스트를 교정하고 문법, 구두점, 철자를 수정하도록 요청할 수 있습니다. 예를 들어, "다음 텍스트의 오류를 교정하고 수정하세요."

Extensions

ChatGPT는 짧은 입력 텍스트를 블로그 게시물, 기사 또는 이메일 응답과 같은 더 길고 자세한 게시물로 확장할 수도 있습니다. 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다.

• 컨텍스트 제공: 출력이 특정 컨텍스트에서 사용되는 경우 프롬프트에 해당 컨텍스트를 제공해야 합니다. 예를 들어 "다음 이메일에 답장을 써서 보낸 사람에게 제안에 대해 감사를 표하고 이를 구현하는 데 동의합니다."라고 입력합니다.
• AI 참여 공개: 출력이 사용자에게 전달되는 경우 투명성을 유지하기 위해 AI에서 생성되었음을 공개하는 것이 좋습니다.
• 온도 조정: 온도 매개변수는 모델의 창의성을 제어합니다. 온도가 낮을수록(0에 가까울수록) 모델의 출력이 더 결정적으로 만들어지고, 온도가 높을수록(1에 가까울수록) 더 창의적인 반응이 가능해집니다.

챗봇 개발

ChatGPT를 사용하여 특정 동작을 갖는 챗봇을 만들 수 있습니다.

• 역할 설정: "시스템" 역할을 사용하여 대화를 구성합니다. 이 메시지는 모델이 "사용자" 메시지에 어떻게 응답해야 하는지 알려줍니다. 예를 들어, "당신은 항상 자세한 답변을 제공하는 유용한 조수입니다."
• 사용자 컨텍스트 제공: 초기 사용자 메시지에 사용자의 이름, 세부 정보 및 기타 관련 컨텍스트를 포함합니다. 예를 들어, "사용자는 Python 구문 오류에 대한 도움을 찾고 있는 주니어 프로그래머입니다."
• 이 모델의 제한 사항을 기억하세요: ChatGPT 모델은 이전 상호 작용을 기억할 수 없으므로 요청할 때마다 이전 메시지를 제공해야 합니다. 예를 들어 사용자가 이전 메시지에서 질문한 경우 진행 중인 대화와 관련된 경우 다음 요청에 해당 메시지를 포함합니다.
• 열 제어 : 사용자에게 표시하려는 출력의 경우 더 높은 열을 사용하여 더 예측할 수 없는 응답을 얻을 수 있습니다. 프로그래밍 방식으로 구문 분석하려는 출력의 경우 보다 안정적인 결과를 얻으려면 더 낮은 열을 사용하십시오.

이러한 힌트 엔지니어링 개념을 이해하면 ChatGPT API와의 상호 작용이 크게 향상되어 애플리케이션이 더욱 효율적이고 사용자 친화적이게 됩니다.

위 내용은 ChatGPT API 팁 가이드 및 모범 사례의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!