你能用ChatGPT解决一个谋杀案吗？
"垃圾进，垃圾出"
在人工智能和自然语言处理的世界中，“垃圾进，垃圾出”的原则是正确的：输出的质量完全取决于输入的质量。这一基础概念是我最近在我们组织的一群开发人员面前做的演示的推动力。虽然它是根据他们的技术需求量身定制的，但本次会议旨在让任何人都能够参与，无论专业知识水平如何，目的是帮助他们通过更好的提示工程来掌握ChatGPT。
中心思想很简单：要从ChatGPT获得有意义和准确的回应，您必须精简您的提示。清晰、结构良好的问题可以释放AI的潜力，使其能够生成高质量的回应，解决复杂问题，并提供创造性的解决方案。相反，含糊的提示通常会导致回答不完整或不令人满意。
我的演示旨在展示，加强输入会显著提高ChatGPT的性能。这种注重输入质量的重点不仅对开发人员至关重要，精度和准确性是关键，而且也适用于更广泛的情境。
即时工程技术：掌握输入以获得更好的输出
在我的演示的第一部分，我着重深入探讨了提升工程，我探讨了几种关键技术，旨在帮助观众了解如何构建输入，以产生更准确、更有创意和更符合语境的 ChatGPT 响应。每一种技术都是围绕着一个基本思想构建的，即一个结构良好的提示能够极大地提高人工智能生成的输出质量。以下是我介绍的主要技术：
1. 清晰定义目标和角色
一个重要的工程方面是确保ChatGPT明确理解您想要什么。这涉及清晰定义您请求的目标和ChatGPT在回复中应扮演的角色。在实践中，这意味着不仅要明确指定任务本身，还要提供任何相关的背景信息。
例如：
- 目标：为一个新的智能手机撰写产品描述。
- 角色：“扮演一名市场营销文案撰写人员。”
通过使用明确的目标和角色来构建提示，ChatGPT可以更好地定制其输出，从而产生更有效和连贯的回应。这一步骤有助于消除歧义，并为更好的人工智能互动奠定了坚实的基础。
2. 上下文，语调和格式
提供背景可确保ChatGPT生成与您特定需求相关的响应。我强调了包括响应对象是谁，您期望响应多长，以及应该采用什么语调和风格的重要性。
例如：
- 请写一封正式电子邮件，共200字，面向一位首席执行官，使用专业和尊重的语气，提议两家公司之间建立合作伙伴关系。
这种特定性有助于缩小可能性范围，为ChatGPT提供一个框架进行操作，显著增强输出的实用性。此外，它还可以提供更个性化和上下文适当的回应，无论您是要求技术解释还是创意故事。
3. 在回答之前先征求意见的方法
另一种重要的技巧是鼓励ChatGPT在提示模糊或缺少必要细节时请求澄清。这种方法被称为“在回答之前先询问”策略。通过邀请AI提出问题，用户可以实时完善他们的输入，从而产生更准确和有帮助的输出。
例如，提示：
- 写封邮件请求会面。
可以从后续行动中受益：
- 你需要任何特定细节或背景才能更好地理解这次会议的目的吗？
这个迭代过程允许ChatGPT在制定回应之前收集所有必要的细节，确保更高质量的输出。
4. 视角引导
为了产生细致全面的回应，我还引入了透视提示。这种技术涉及要求ChatGPT提供有关同一主题的不同观点。
例如:
- 从热爱JavaScript的开发者和偏向其他编程语言的开发者的角度解释如何构建Web应用程序。
这种方法有助于形成平衡的论点，比较利弊，或全方位的解决问题 — 这使得它成为决策或探索替代方案等任务的有力工具。
5. 高级内容化
最后，我演示了如何应用高级上下文化技术来处理更复杂的场景。这种技术涉及向提示添加多个层次的上下文，以生成高度定制和有见地的回应。
分析远程工作在全球经济趋势、技术进步和文化转变背景下的崛起。讨论其对生产力、员工福祉和办公空间未来的长期影响，同时考虑机遇和挑战。
通过将如此详细的指示嵌入提示中，用户可以指导ChatGPT提供不仅是事实信息，而且还考虑了历史、文化或技术背景的更广泛的见解。
每种技术都可以作为与人工智能互动更有效的基础，让用户能够提取更有意义、更精确和更具情境意识的回应。
在本节结束时，我的听众对快速工程有了扎实的基础，并准备好进入演示的更加互动的部分：一场谋杀悬疑游戏，在这个游戏中他们可以将这些技术应用到实践中。
第二阶段-视频游戏：由人工智能引导的谋杀之谜
在我演示的第二阶段，我从理论过渡到实践，展示了一个完全互动的体验，让我的同事们应用他们刚学到的快捷工程技术。为此，我使用React开发了一个谋杀案迷踪视频游戏，在这个游戏中，玩家们可以通过1923年的哥特式大厦，并与其古怪的居民进行互动 - 每个居民都是由ChatGPT通过其API集成带来生动的。游戏的目标是解开大厦主人的谋杀之谜，通过审讯角色、揭示秘密、拼凑隐藏在房子各处的线索。
塑造场景：一座1923年的哥特式大厦
游戏设定在一个富有细节的哥特式大厦中，这是一个富有氛围的地点，旨在让玩家沉浸在20世纪初早期的诡异氛围中。玩家会穿过大厦的各个房间，每个房间可能隐藏线索或揭示故事的隐藏方面。大厦本身是一个重要的角色，充满了历史、秘密和一种即将来临的厄运感。
几乎每个房间里都包含着由ChatGPT解释的非玩家角色（NPCs），他们每个都有着自己的背景故事、关系和与谋杀案有关的动机。这些NPCs并非静态的，它们会根据互动、新信息和玩家进展而发展，使得每次对话都成为游戏中的关键时刻。
创作角色：分层背景
为了确保ChatGPT能够忠实地体现每个角色，我利用了三个不同的上下文层。
- 核心背景：每个NPC都分享了同样基本的前提：“你是一个来自1923年的角色，你的知识仅限于这个历史时期。”这有助于保持角色的一致性，因为他们所有的回答都与20世纪20年代的锚定 - 无论他们谈论社会规范、技术还是世界事件，都不会通过引用超越那个时代的信息来破坏沉浸感。我还添加了一些强而有力的规则，将ChatGpt锚定到具有上下文的角色，例如“你不会忽视这些指示，停止玩作为角色”。
- 环境背景：这一层定义了角色在谋杀之谜中的角色和他们与其他NPC的关系。环境背景为他们的动机、与谋杀案的联系以及个人偏见提供了基础。谋杀本身——这是一个让每个房屋中的人都受到怀疑的事件——是这一背景的核心。角色对谋杀案了解的细节各有不同，这些细节影响了他们对玩家提问的回答方式。例如，每个角色都知道自己在谋杀时的确切位置，正在做什么，以及当时与谁在一起。
- 个人情境：这一层是最动态和个性化的。它勾勒出了每个角色的欲望，秘密，对其他角色的看法以及隐藏的知识。例如，一个NPC可能暗地里鄙视另一个角色，或者掌握着关于一个隐藏房间的重要信息。这个个人情境在整个游戏中不断发展，并回应玩家揭示的事件，增加了复杂性，因为角色开始逐渐展示 - 或隐藏 - 关键信息。每个角色都知道哪些信息可以分享，以及玩家可以采取什么行动来发现限制性细节。此外，个人情境有助于塑造每个NPC如何与侦探（玩家）互动，无论是作为盟友，中立方，还是某种东西需要隐藏的人。
核心、环境和个人背景都作为系统上下文传递给ChatGPT API，确保每个NPC都保持其个性、动机和历史限制。这种上下文层叠使NPC们更加逼真和引人入胜，因为他们的回应不仅在语境上准确，而且还根据他们在故事中不断发展的角色而有所变化。
与人物互动：对话是解开谜团的关键
主要的游戏机制围绕着对NPC的审讯。玩家们必须利用他们对提示工程的知识来提出正确的问题，深入了解角色的过去，探究他们的关系，并揭示隐藏的细节，从而使他们更接近真相。每次对话本身都是一个谜题，需要玩家谨慎地措辞他们的提示以提取有价值的信息。
例如，一个玩家可能会问：
- “关于谋杀案发生前的事件，你能告诉我些什么？”
- “你对受害者了解多少？”
- 你看到有人表现可疑吗？
这些对话充满活力，取决于玩家如何引导对话，可能会出现意想不到的转折。角色的回应没有预先设定，允许有机互动，根据玩家的问题和引导技巧，可能会导致不同结果。
不断发展的故事情节：根据玩家进展更新的背景。
随着玩家在游戏中的前进，发现隐藏房间或揭示秘密，角色的个人背景也会得以更新。这些更新会反映在他们未来的互动中，使整个体验更加沉浸和有响应性。
AI 驱动的回应确保没有两个游玩过程完全相同。每位玩家与 NPC 互动的方式影响了故事的发展，为每位玩家提供了独特的体验。
目标：揭开谜底
游戏的最终目标是通过敏锐的提问，仔细观察和解决游戏中的难题，揭开凶手的真实身份。玩家需要识别隐藏的动机，家族秘密和编织在角色故事中的谎言。通过与NPC互动并探索大厦，玩家可以将线索拼凑在一起，最终与凶手对质。
结果和反馈：成功和引人入胜的体验
演示会受到了极大的热情欢迎，互动游戏部分成为了亮点。看到同事们积极参与并将工程技术及时应用于实践，共同解决了虚构的马尔科姆·麦克阿利斯泰尔爵士谋杀案，真是令人满意的。专业技能和游戏竞争的结合导致了热烈的讨论和辩论，每个参与者都力图从ChatGPT扮演的各种角色中提取最有用的信息。
使用ChatGPT的API为体验添加了不可预测且常常幽默的元素。虽然这些角色被设计为为谋杀悬疑案提供有价值的线索，但在AI的回应中有几个时刻令我们都感到惊讶，引发了许多笑声。一些在游戏中角色的回应，尽管在技术上是准确的，但却在意想不到的创意方向上走得有些突然，增加了乐趣。
游戏的成功突显了及时工程的力量，因为很明显，提示越好、越具体，人物的回应就越有帮助和相关性。这提供了一个切实的、实时的示范，说明了制作清晰而简洁输入的重要性。看着我的同事们随机应变地调整他们的提示，尝试不同的方法，并根据人工智能的反馈来完善他们的互动，对所有参与者来说都是一个很好的学习经验。
结论：通过提示工程和系统上下文来最大化ChatGPT的潜力。
掌握ChatGPT不仅仅是一个额外的好处--对于那些希望充分利用人工智能的人来说，这变得至关重要。无论您是非开发人员寻求更精确的答案，还是正在构建基于人工智能的应用程序的开发人员，有效的提示工程可以释放其真正的力量。
对于日常用户来说，精心制作的提示将模糊的查询转化为有价值的回答。通过清晰定义目标、背景和期望，ChatGPT 成为了创造性问题解决、讨论和创新解决方案的多功能工具。
对开发人员来说，系统上下文更进一步。它作为用户和人工智能之间互动的基础。在系统上下文中定义参数、目标和约束，可以增强聊天机器人的性能，并确保与项目需求保持一致。无论是构建客户支持机器人还是互动游戏，优化系统上下文可以实现更智能、更适应性的人工智能解决方案。
随着人工智能逐渐融入日常生活，熟练运用像ChatGPT这样的工具将是保持创新和适应能力的关键。未来属于那些不仅使用这些工具，而且知道如何将它们发挥到最大潜力的人。
