编写最佳实践的工具

1.文本嵌入工具：首先，您需要一个能够将文本转化为向量的工具，例如Word2Vec、BERT、FastText等。这些工具可以将文本转化为高维空间中的向量。2.构建电影数据库：您需要一个包含各种电影详细信息的数据库。这个数据库可以是一个简单的文本文件，每行包含一个电影的信息，或者是一个更复杂的数据库系统。3.预处理和嵌入：将数据库中的每部电影的信息进行文本嵌入，得到每部电影的向量表示，并存储这些向量。4.查询处理：当用户提出查询时，例如“由莱昂纳多·迪卡普里奥主演的电影”，您需要将这个查询进行文本嵌入，得到一个查询向量。5.向量搜索：使用某种快速的向量搜索算法（例如余弦相似度、KNN搜索等）在电影数据库中找到与查询向量最接近的电影向量。6.返回结果：根据找到的最接近的电影向量，从数据库中检索相关的电影信息，并返回给用户。7.集成到ChatGPT：您可以将上述步骤封装成一个API或函数，并在ChatGPT的对话逻辑中调用它，以便当用户提出相关查询时，ChatGPT可以调用这个API或函数并返回相关的电影信息。这只是一个高级的概述，实际实现可能会涉及更多的细节和技术挑战。但基本的思路是将文本嵌入技术与向量搜索结合起来，以实现高效的知识检索。

作者：小七姐可以在以下地址关注她：[小七姐的prompt学习社群](https://t.zsxq.com/15KhQ0RE7)[heading1]01学习地图|编写清晰的说明-多说两句，提供细节[content]在OpenAI官方的说明文档（Documentation-[GPT best practices](https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices/gpt-best-practices)），也就是我们常常提到的“官方最佳实践”中，为用户提供了若干项策略，以帮助用户更好的使用ChatGPT。[heading2]策略一：编写清晰的说明[content]在询问中包含详细信息，以获得更多相关答复。这是因为，大模型不是我们肚子里的蛔虫，它无法在有限的信息中“猜测”我们的意图，所以，在问问题的时候，不要惜字如金，多说一些内容，多提供一些信息，这样可以很有效的提高大模型回复的质量和丰富性。我们来看一个例子：当我们想要大模型为我们提供一些思维模型时，本能的问法可能是：“给我列几个思维模型”。于是很常见下面这样的对话：当我们愿意给出更多信息，比如我们为什么需要这个模型，希望ChatGPT列举三个模型，以及是否有我们已知的模型作为参考时，ChatGPT可以提供更加符合我们预期的回答：我们再来看一个例子，假设我们想请ChatGPT帮助我们记忆一个比较抽象的概念，我们可能会脱口而出这样的问题：但如果我们停下来思考一下，深想一步，提供更多细节，就能得到更符合期望的回答了：最后，我们想通过ChatGPT来了解提示词，这是一个坏例子：让我们给出特定的情景和进一步思考的问题：

作者：小七姐可以在以下地址关注她：[小七姐的prompt学习社群](https://t.zsxq.com/15KhQ0RE7)[heading1]01学习地图|编写清晰的说明-多说两句，提供细节[content]在OpenAI官方的说明文档（Documentation-[GPT best practices](https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices/gpt-best-practices)），也就是我们常常提到的“官方最佳实践”中，为用户提供了若干项策略，以帮助用户更好的使用ChatGPT。[heading2]策略一：编写清晰的说明[content]在询问中包含详细信息，以获得更多相关答复。这是因为，大模型不是我们肚子里的蛔虫，它无法在有限的信息中“猜测”我们的意图，所以，在问问题的时候，不要惜字如金，多说一些内容，多提供一些信息，这样可以很有效的提高大模型回复的质量和丰富性。我们来看一个例子：当我们想要大模型为我们提供一些思维模型时，本能的问法可能是：“给我列几个思维模型”。于是很常见下面这样的对话：当我们愿意给出更多信息，比如我们为什么需要这个模型，希望ChatGPT列举三个模型，以及是否有我们已知的模型作为参考时，ChatGPT可以提供更加符合我们预期的回答：我们再来看一个例子，假设我们想请ChatGPT帮助我们记忆一个比较抽象的概念，我们可能会脱口而出这样的问题：但如果我们停下来思考一下，深想一步，提供更多细节，就能得到更符合期望的回答了：最后，我们想通过ChatGPT来了解提示词，这是一个坏例子：让我们给出特定的情景和进一步思考的问题：