精通 AI 交互：优化 OpenAI 推理模型提示的 5 个关键策略

OpenAI 的新提示指南：如何从推理模型中获得最佳结果

OpenAI 最近发布了一份新指南，介绍如何为其推理模型创建有效的提示。虽然人工智能变得越来越强大，但用户与这些模型的交互方式在获得准确而有用的响应方面起着至关重要的作用。无论您是开发人员将 AI 集成到应用程序中，是利用 AI 进行决策的业务领导者，还是进行 AI 驱动分析的研究人员，了解提示的最佳实践都至关重要。

本文分解了 OpenAI 的最新建议，并提供了实际示例，以帮助您优化与推理模型的交互。

保持提示简单直接

OpenAI 指南的主要内容之一是，当给出直接提示时，模型表现最佳。使请求过于复杂或添加过多的指令可能会导致混淆或意外的响应。

示例：

效果较差的提示：“您能逐步分析此数据集，解释您在每个阶段的推理过程，并确保答案与统计分析的最佳实践保持一致吗？”

更好的提示：“分析数据集并提供关键见解。”

第二个版本更清晰，允许模型在其内部执行推理，而无需不必要的指令。 关键？ 相信模型的内置推理能力，而不是微观管理其思维过程。

避免链式思考提示

与一些流行的提示技术相反，OpenAI 建议不要指示模型“逐步思考”或“解释其推理过程”。 这些模型已经针对逻辑推理进行了优化，添加此类指令有时反而会阻碍性能，而不是提高性能。

示例：

效果较差的提示：“逐步思考并解释您将如何计算 144 的平方根。”

更好的提示：“144 的平方根是多少？”

在需要解释的情况下，只需先请求答案，然后作为后续提问寻求澄清，就可以获得更精确的结果。

使用分隔符来提高清晰度

当提供复杂的输入（例如多个问题、格式化文本或结构化数据）时，使用分隔符（如三引号、XML 标记或节标题）有助于模型理解您的请求的结构。

示例：

没有分隔符：“总结这份合同：第一方同意交付货物……第二方同意付款……”

使用分隔符：

Summarize the following contract:
---
The first party agrees to deliver goods…
The second party agrees to pay…
---

通过明确说明输入开始和结束的位置，可以降低误解的风险。

限制检索增强生成 (RAG) 中的附加上下文

对于那些在基于检索的任务中使用 AI 的人（其中引用了外部文档），OpenAI 建议仅提供最相关的上下文。 用过多的背景信息淹没模型会降低准确性。

示例：

效果较差：“这里有十页信息。 请总结一下。”

更好：“总结这三个部分的关键点：[插入相关部分]。”

确定相关信息的优先级可确保 AI 专注于最重要的事情。

提供具体指南

如果您的请求有约束条件（例如预算、时间范围或特定方法），最好在提示中明确说明它们。

示例：

效果较差：“提出营销策略。”

更好：“为预算为 500 美元、专注于社交媒体的初创公司提出数字营销策略。”

约束条件越清晰，模型的响应就越有用。

明确您的最终目标

最后，OpenAI 建议用户为成功提供明确的参数，并在必要时进行迭代。 如果模型的初始响应不太正确，则使用其他详细信息优化提示可以改善结果。

示例：

第一次尝试：“为新的 SaaS 产品生成创意。”

初始响应后的优化提示：“为 HR 技术领域的 B2B SaaS 产品生成创意，该产品利用 AI 进行招聘自动化。”

通过根据您收到的内容进行迭代，您可以引导模型获得最有用的响应。

结论

OpenAI 的新提示指南为从其推理模型中获得最佳结果提供了宝贵的见解。 关键要点包括：

• 保持提示简单直接。
• 避免不必要的链式思考指令。
• 使用分隔符清晰地构建输入。
• 限制检索增强任务中的附加上下文。
• 提供具体指南以优化输出。
• 明确定义您的最终目标，并在需要时进行迭代。

通过遵循这些最佳实践，您可以提高 AI 性能，减少错误，并使您与 OpenAI 模型的交互更有效。 无论您是构建 AI 驱动的应用程序还是仅将 AI 用于个人生产力，掌握提示工程都将确保您充分利用您的 AI 体验。