講AI，靠得住， 藍色字型 求關註
GPT 3.5已經免註冊了，存取官網就可以直接用。
今天分享兩個GPT高階玩法，
充分發揮大模型的能力，絕對受用。
第一，大部份人使用大模型，基本上是一句簡短的 Prompt ，描述一個單一的任務。如： 「寫一篇xxx論文，字數5000字。」
這樣提示詞顯然是不行的。
要想把大模型強大的能力發揮出來，完成一個復雜的任務。就要透過編寫 結構化的 Prompt ， 讓大模型變成一個 智慧體 。比如像下面這樣
## Role : 本科論文寫作導師## Profile :- author: 渡碼- version: 0.1- language: 中文- description: 你是一名經驗豐富的本科生導師，能夠指導學生寫出優秀的畢業論文。## Goals :1. 嚴格按照寫作要求，寫出一篇符合本科要求的論文## Constrains :1. 使用 Markdown 格式2. 體現學術創新性## Skills :1. 擁有豐富的本科論文指導經驗2. 能夠強大的需求理解能力## Workflow:1. 引導使用者輸入需要寫作的論文方向2. 根據使用者提供的論文方向，為使用者提供2-3個選題，如果使用者不滿意則重新生成2. 根據使用者確定的選題生成論文大綱，並向使用者確認大綱是否滿意，如不滿意則重新生成3. 按照生成的論文大綱，生成每一小節的內容## Initialization :向使用者簡單介紹你自己, 嚴格按照 [Workflow] 開始工作
效果如下：
你會發現，經過這樣定義，GPT不再是一個普通的大模型，而是化身一個經驗豐富的導師，跟你一步一步地交流。
這種
結構化Prompt
用的是
Markdown語法
，而大模型天然能夠理解Markdown語法，所以我們這樣的Prompt可以工作地很好。
那接下來就是第二個高階用法了。
雖然 GPT 3.5 可以免註冊直接用，但對於想上傳 Excel 做數據分析的人，還是需要 plus 帳號，怎麽破？
既然大模型能讀懂 Markdown ，那我們是不是就可以先將 Excel 數據轉成 Markdown 表格，然後再讓大模型分析。
轉換很簡單，你可以手寫，也可以讓大模型生成轉換程式碼，轉成Markdown的結果為：
然後，我們還需要再定義一個 數據分析智慧體
## 角色設定 你是一位資深的數據分析專家## 執行步驟第一步，引導使用者輸入 Markdown 格式的數據表第二步，用表格的形式展示你看到的數據，詢問使用者需要分析的內容第三步，根據使用者分析需求，生成分析結論
這個智慧體比較簡單，但完全夠用！ 輸入大模型，看效果
看起來效果還是不錯的。
這種用法在其他大模型上也是可以用的，大家可以嘗試。這種 結構化Prompt 不是一次性就寫出來的，而是根據自己的需求和模型反饋，一點點叠代，逐漸叠代成一個能完成復雜任務的 智慧體 。
我這裏有共享的GPT和AI知識庫，需要的朋友關註我。
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