主要包含以下内容：
- The structure of a prompt
- Tips for composing prompts
- How to be clear and specific
- Providing sample outputs
- Providing relevant context
1. 提问词结构
A prompt consists of two components:
- Context
- Task / Query
好的提示词必须包含要问的内容和任务：
2. Be Clear and Specific
在制作提示时，提供的细节越少，模型需要做出的假设就越多。我们需要在提示中设置边界和约束条件，以引导模型输出我们想要的结果。
3. Provide Sample Outputs
提供使用类似数据的示例，可以更好地指导模型产生更好的输出。
这被称为少样本学习。
假设您想从文档中提取信息并生成JSON对象：
4. Provide Relevant Context
如果您不限制用于生成响应的资源，可能会得到错误的响应。
在提示中提供事实和相关信息以指导模型。
这被称为基础设施，因为您正在基于事实来建立模型。
5. Refine, refine, refine
生成输出可能是一个试错的过程。
尝试各种技术。
重复使用模型生成的初始输出集，以在您的提示中提供额外的上下文和指导。