
ChatGPT Shortcut
简化用户与ChatGPT的交互流程
Learning Prompt是一个开源免费的AI提示词学习平台,专注于降低用户与大型语言模型(如ChatGPT、Midjourney)的交互门槛。该平台由全球开发者社区共建,通过系统化课程与智能工具,帮助用户无需编程基础即可掌握提示工程核心技术,实现从“指令模糊”到“精准输出”的跨越。
功能模块 | 技术原理与应用场景 |
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智能推荐系统 | 基于协同过滤算法分析用户学习轨迹,动态匹配课程难度(如网页7所述“学习进度跟踪”) |
多模态生成 | 融合文本-图像跨模态对齐技术,支持图文混合提示设计(参考网页6的机器翻译案例) |
实时反馈引擎 | 通过对比学习算法评估提示词质量,提供即时优化建议(类似网页1的损失函数机制) |
检索增强学习 | 结合知识图谱构建上下文关联库,自动补全高频提示模板(如网页4的模板优化策略) |
零样本适配 | 利用元学习框架迁移预训练模型能力,减少对新数据的依赖(符合网页2的小样本优势) |
结构化提示设计
• 采用「角色+任务+约束」三段式模板:
假设你是资深营养师(角色),
根据用户身高体重生成健康食谱(任务),
要求标注卡路里且包含5种以上食材(约束)
• 技术原理:通过角色设定激活模型领域知识库(如网页5的上下文理解机制)
动态变量注入
• 使用{变量}
占位符实现批量生成,例如:
为{城市名}撰写旅行攻略,突出{特色美食}和{文化地标}
• 数据支撑:网页3提到的GPT-3参数爆炸特性可处理海量变量组合
多轮对话优化
• 通过历史对话缓存建立上下文连贯性,例如:
上文提到用户对海鲜过敏,
请排除包含鱼类的菜谱选项
• 算法关联:类似网页8的对话状态跟踪技术
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