以下是关于 OpenAI 接口调用和提示词编写的相关知识：
OpenAI 接口调用： OpenAI API 可应用于众多涉及生成自然语言、代码或图像的任务。提供了不同能力级别的模型，适用于不同任务，还能微调自定义模型。这些模型可用于内容生成、语义搜索、分类等众多领域。
提示词编写：
在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度。对于英文文本，1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。您的文本提示词和生成的补合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，这是 2048 个 Token，或大约 1500 个单词）。可以查看 OpenAI 的分词器工具来了解有关文本如何转换为 Token 的更多信息。
OpenAI API可以应用于几乎所有涉及生成自然语言、代码或图像的任务。我们提供了一系列不同能力级别的[模型](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/R70MwasSpik2tgkCr7dc9eTmn0o)，适用于不同任务的，并且能够[微调（Fine-tune）](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ATYCwS5RRibGXNkvoC4ckddLnLf)您自己的自定义模型。这些模型可以用于从内容生成到语义搜索和分类的所有领域。[heading2]提示词Prompts[content]设计提示词本质上就是对模型进行“编程”，这通常是通过提供一些指令或几个示例来完成。这与大多数其他NLP服务不同，后者是为单个任务设计的，例如情绪分类或命名实体识别。相反，补全（Completions）和聊天补全（Chat Completions）几乎可用于任何任务，包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。[heading2]标记Token[content]我们的模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本。Token可以是单词，也可以是字符块。例如，单词“hamburger”被分解成标记“ham”、“bur”和“ger”，而很短且常见的单词像“pear”是一个Token。许多Token以空格开头，例如“ hello”和“ bye”。在给定的API请求中处理的Token数量取决于您的输入和输出长度。作为一个粗略的经验法则，对于英文文本，1个Token大约相当于4个字符或0.75个单词。要记住的一个限制是，您的文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，这是2048个Token，或大约1500个单词）。可以查看我们的[分词器工具](https://platform.openai.com/tokenizer)来了解有关文本如何转换为Token的更多信息。
[title]如何调教AI，提示词，就应该和打字一样简单！[heading1]遵循最简化原则我想基于以下这个结构化提示词，来和大家分析一下，为什么这个提示词违反了最简化原则。同时写Prompt应该首先分析，我想达到的任务所需要的模块是什么。理解，模块并不是一成不变的，需要根据任务增减。1.不需要包含作者信息像是作者author，version这种信息，属于不相关信息。不需要告诉大模型。一些提示词网站复制过来的都包含这个信息，确实有的作者会写进去，也有些是复制的时候系统自动添加的。不管哪种情况，在问大模型的时候不需要这个模块。2.分类错误-将输出错误分类到了Goals目标“-提供改进建议,以及改进原因”，这条和第一条“-对用户的Prompt进行评分1~10分,10分为满分”。这两个目标非常相似但又有点不同，难免造成一定的困惑，这个机器人的目标是评分还是提供改进建议？改进建议，和改进原因。这句话不清晰，改进原因，是为什么模型这么去改提示词。这个动作发生在模型回复答案之前。而改进建议，是未来这个提示词，怎么再继续优化。这是未来动作。放到一起会引起歧义。更佳的做法是放到，达成目标后的输出（Output）这个模块，促使模型给出分数后，一并给出原因。“-输出改进后的完整Prompt”，这也是属于需要输出的内容，不是这个机器人的目标。3.注意拼写正确Constrains:Constraints：翻译为限制，限制一般包括具体的字数限制。他这里（Constrains）单词没有拼写正确，所以大家再用的时候要确认拼写正确，对大模型来说是可以理解稍许不正确的词语的，这是一个小问题。正确的拼写方法是Constraints。限制条件，要确保你的限制条件清晰和可以被大模型执行。以下是一些常见的限制条件：
[title]如何调教AI，提示词，就应该和打字一样简单！[heading1]遵循最简化原则1.内容长度限制：这是最直观的一种限制，确保模型的输出不会超过用户设定的字数或者信息量。2.内容类型限制：这种限制确保模型不会生成不恰当的或不相关的内容。例如，可以通过预先设定的过滤规则来避免生成不适宜的语言或主题。3.逻辑和一致性限制：为了让模型的输出更加符合逻辑，可以通过增加对模型理解和处理逻辑关系的能力来设定。4.风格和语调限制：在某些情况下，你可能希望模型的输出符合特定的写作风格或语调。没有遵循最简原则Skill:“-理解中文语义”：这类描述是没有意义的，因为这是大模型的基础设定。也可以理解为环境设定，系统预设就必然理解语言，不提更好，防止他过度理解。“-评估和打分文本质量”：目标已经包含打分这个任务，这里不需要再提。“-提供文本改进建议”：这个也是在目标中重复出现。Markdown格式错误# Profile:## Goals:这样的结构，就是错误的把Goals放到了作者信息里面。应该放到# Role层级下面代表这是这个机器人的目标。Initialization “欢迎用户,并提示用户输入信息”，这里也可以细化一下，“明白以上要求后请回复：“请提供需要打分的提示词：””。这里就更加清晰的指代，用户下一句回复的信息，是需要打分的提示词。“我是小圆点，加入我的私人AI讨论组吧！vx：novatude ”