文章摘要(AI生成)
本文介绍了如何通过熟练掌握AI技巧和Prompt学习搭建LLM，以提高工作效率。具体包括技术方案设计、代码开发、测试、技术学习和答疑等方面。在使用GPT提效时，需要明确任务目标与意图，提供具体描述和上下文信息，分步指示，提供示例和模板，以及角色扮演式提问。此外，介绍了LLMChain的组件，包括PromptTemplate、语言模型和可选的输出解析器。通过这些方法和工具，可以更好地利用GPT提高工作效率。
作为橙序员，了解和使用当下技术趋势是必不可少的，尤其是已经火了大半年的GPT，如何使用GPT给日常工作提效，便很能体现我们对GPT的了解和使用能力。那么GPT可以为我们工作提高哪些效率呢？
熟用AI的技巧
熟练掌握Prompt
编写高效的提示词（Prompt）对于提高AI输出质量至关重要。让我为您介绍一些编写高质量Prompt的方法：
- 明确目标与意图：在编写Prompt时，首先要明确您希望AI完成的具体任务。例如，如果您需要AI编写一段代码，明确说明代码的功能、输入和输出要求
- 使用具体的描述：避免使用模糊的指令。具体的描述可以帮助AI更好地理解您的需求。
- 提供上下文：足够的上下文信息可以帮助AI理解任务的背景和细节。例如，在编写文档时，可以先简要介绍文档的主题和目标，再让AI生成具体内容。
- 分步指示：将复杂任务拆分为多个简单的步骤，每个步骤单独提供指令。这样可以减少AI的理解难度，提高任务完成的准确性。
- 示例和模板：提供示例和模板可以帮助AI更好地理解您的要求。
- 角色扮演式提问：通过让AI扮演不同的角色，可以模拟实际场景中的对话和互动，从而更真实地探讨问题、解决问题和回答提问者的问题。
学会搭建LLM
LLMChain是一个在语言模型周围添加功能的简单链，用于与 LangChain 库中的语言模型（LLM或聊天模型）进行交互。让我详细介绍一下 LLMChain 的组件：
PromptTemplate（提示模板）：PromptTemplate是LLMChain的关键组件之一。- 它用于格式化用户输入，将输入变量填充到预定义的模板中，生成最终的提示。
PromptTemplate可以包含占位符，例如{product}，用于接收用户提供的具体值。
- 语言模型（LLM或聊天模型）：
LLMChain可以与不同类型的语言模型集成，例如大型语言模型（LLMs）或聊天模型。- 语言模型负责接收格式化后的提示，并生成相应的输出。
- 用户可以根据需求选择不同的语言模型，例如 GPT-3.5 Turbo 或其他自定义模型。
- 可选的输出解析器：
- 输出解析器是一个可选组件，用于处理语言模型的输出。
- 它可以将模型生成的文本进行解析、过滤或后处理，以满足特定需求。
- 如果不需要特定的后处理步骤，可以省略输出解析器。
如何使用GPT提效？
技术方案设计
技术方案设计中，我们既要根据现状梳理改动点，又要为改动点配之对应的流程图便于理解。这里涉及到两个方面，一个是基于系统现状的知识库搭建，一个是可以根据文字生成流程图。
我们先看文字生成流程图的过程，我们可以借助现有的工具，例如妙办画板：
在知识库搭建方面，我们可以以数据库、仓库为知识库底层数据源，然后基于LLM搭建一个知识库问答助手：
代码开发测试
这方面对应的GPT助手就更多了，国内的有通义灵码、MarsCode、CodeFuse，国外有Copilot、CodeWisper等。如果可以使用国外助手，优先选用国内或公司内部。国内来说通义灵码推出较久，功能也较为齐全，其他编程助手优化、内容等方面都有使用问题，所以会一定程度降低效率，所以不推荐。
技术学习答疑
这里分为两种，一种是学习新技术，一种是已有技术问题解答，前者一般是思路指南，使用chat gpt更容易找到学习方向，比如你想要学习摄影：
后者更借助于搜索，来解答现有的技术问题，例如排查连接超时问题：
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