【AIGC】ChatGPT提示词Prompt高效编写模式：Self-ask Prompt、ReACT与Reflexion

💯前言

如何为GPT-4编写有效Prompt​
Prompt工程相关文档​

💯自我提问 (Self-ask Prompt)

• 定义

  • 自我提问是一种人工智能提示方法，旨在引导AI提出并回答自身问题。通过这种方式，AI能够自主生成并解答问题，从而强化其思维深度和细致程度。

• 方法目标

  • 这一方法的核心目标是借助AI自发性问题生成和自我解答，来提高模型的思维广度和精细化分析能力。
    

如何工作

1. 生成问题

   • 用户首先提出一个主题或特定任务。接着，AI模型会自主生成一系列相关问题，以帮助更深入地探讨和理解该主题。
     

2. 自答问题

   • AI模型不仅生成问题，还需要对这些问题进行回答。这个过程使模型能够更全面地探索主题，同时也使问题和答案之间的关系更加明确。
     

3. 促进深入分析

   • 自我提问过程鼓励AI进行深入思考，从多个角度和层面对主题进行分析。这种方法特别适合需要全面分析和多角度审视的复杂问题。
     

应用实例

• 例如，用户想要深入了解“气候变化”的影响，自我提问的应用可能会包含如下关键问题：

  • 关于气候变化，你认为应考虑哪些核心问题？

    • AI模型可能会提出问题并作出如下回答：

  • 气候变化对农业生产有什么影响？
    回答可能涉及作物产量的变化、耕种时间的调整等方面。

  • 气候变化如何影响海平面上升？
    答案可能包括冰川融化速度、海平面上升对沿海城市的潜在威胁等因素。
    

• 通过这些问题，AI可以多层次地探讨气候变化的各个方面，从而为用户提供一个更全面、立体的视角。

优势

1. 促进深入理解

   • 自我提问能够推动AI全面地探索和理解复杂主题，有助于发现隐藏的细节并深化对主题的认知。

2. 提高输出的质量

   • 通过生成和回答自身问题，AI输出的内容更加深入和精细，有助于提供详尽的分析和更高质量的回答。
     

3. 适用于复杂主题

   • 自我提问方法特别适合处理需要多角度审视的复杂问题，让AI能够从不同维度进行分析和探讨。
     

结论

• 自我提问 (Self-ask Prompt)是一种强大的方法，能够增强AI模型对复杂主题的理解和分析能力。

• 通过生成和回答自身的问题，模型可以更深入地挖掘主题细节，为用户提供更丰富且精细的信息。📊

• 这种方法适用于广泛的应用场景，尤其在需要全面分析和多角度思考的情境下尤为有效，帮助AI在多维度上提供支持。🌐
  

💯协同思考和动作 (ReACT)

• 定义

  • 协同思考和动作（ReACT, Reason+Act）
    这是一种AI提示方法，AI模型可以与用户或其他模型协同工作，通过结合思考和行动来解决问题。此方法旨在通过交互合作的方式提高问题解决过程中的效率和效果。

• 方法目标

  • 这种协同方式的目标在于通过互动和反馈，不断优化AI的响应能力和处理复杂任务的效果，让用户在合作中获得更高效的解决方案。
    

如何工作

1. 协同交互

   • 用户提出问题或任务时，AI模型以协作方式与用户或其他AI模型互动，共同寻求解决方案。这种互动可能涉及问题的讨论、策略的制定和行动的执行等步骤。
     

2. 思考与行动结合

   • 在ReACT模式下，AI模型不仅是被动回答问题，还会主动参与整个问题解决过程。AI在思考（Reason）和行动（Act）之间取得平衡，以确保每一步的有效性和相关性。
     

3. 适应不同场景

   • ReACT方法能够根据不同场景和需求进行调整，以确保AI与用户或其他模型间的高效协同。这种灵活性让AI在各种应用场景中表现出色，帮助用户获得最佳解决方案。
     

应用实例

• 例如，用户和AI模型在共同开发一个新产品时，ReACT方法的应用可能如下：

  • 用户： “我们需要设计一个环保的新产品。”
  • AI模型： “让我们首先考虑环保材料的选项。” （思考）
  • 用户： “我们可以考虑使用再生塑料。”
  • AI模型： “再生塑料是个好选择。我将研究哪些供应商可以提供这种材料。” （行动）
    

• 在这个过程中，AI模型不仅提供了思考层面的建议，还参与到实际行动中，与用户一起推进项目的实施。ReACT方法通过思考和行动的结合，使AI更深入地融入整个问题解决流程。💡

优势

1. 增强协同能力

   • ReACT模式强调AI与人类或其他AI之间的合作，有效提升了问题解决的协同效率，使团队能够更紧密地合作，共同应对复杂挑战。
     

2. 平衡思考和行动

   • 通过结合深思熟虑的分析和果断的行动，AI能够更高效地解决问题，并灵活适应不同场景的需求，确保每一步都具有实际意义。
     

3. 适用于团队工作

   • ReACT方法特别适合需要团队协作和多方参与的场景，为团队提供了一个整合思维与行动的平台，帮助团队更好地达成共同目标。
     

结论

• 协同思考和动作（ReACT）
  ReACT是一种高效的AI提示方法，能够在不同场景中提升问题解决的效率和效果。通过与用户或其他模型的合作，AI能够更好地适应各种需求和挑战，为团队和项目带来更高的价值。

• 多样化的应用
  这种方法适用于多个领域，通过灵活调整AI的协同方式，确保在动态环境中保持高效协作，助力团队达成共同目标并应对复杂任务。
  

💯失败后自我反思 (Reflexion)

• 定义

  • 失败后自我反思（Reflexion） 是一种AI提示方法，旨在当模型未能成功完成任务时，引导其进行自我评估和反思。通过分析失败的原因，AI模型能够学习如何改进策略和回答，提升未来任务的表现。🔍

• 方法目标

  • Reflexion方法的目标在于通过反思过程，让AI从失败中汲取经验，使其在未来的任务中更加精准和有效地处理问题，为用户提供更优质的解决方案。📈
    

如何工作

1. 识别失败
   首先，识别出AI模型在任务中出现的失败点，这可能包括错误的信息、不准确的回答或逻辑上的漏洞等问题。
   

2. 进行反思
   接着，AI模型会进行自我评估，分析失败的原因，探讨可能的背景和逻辑，以便理解问题的根本原因。
   

3. 制定改进策略
   基于反思的结果，AI模型会提出改进策略或解决方案，从而防止类似的错误再次发生，提升未来的任务表现。
   

应用实例

• 假设AI模型在预测经济趋势时给出了不准确的回答，Reflexion方法的应用可能如下：

  • 用户： “你预测的经济趋势与实际情况不符，让我们分析一下原因。”
  • AI模型： “我可能过度依赖了某个特定的经济指标，而忽视了其他关键因素。我应该更全面地考虑不同的经济数据，并对比历史趋势，以做出更准确的预测。”
    

• 在这个过程中，AI模型不仅识别了失败的原因，还提出了改进策略，以提高未来任务的成功率。Reflexion方法帮助AI模型从错误中吸取教训，优化其预测能力。

优势

1. 促进持续学习
   通过自我反思，AI模型能够从失败中学习，不断提升自身的能力和性能。这种持续学习的过程确保AI在未来的任务中表现更优。
   

2. 提高适应性
   AI模型通过调整策略应对不同的任务和挑战，变得更加灵活。无论面对何种情境，它都能快速适应，为用户提供适合的解决方案。
   

3. 增强问题解决能力
   通过识别和修正错误，AI模型在解决问题时变得更准确、更高效。它不仅能够快速响应，还能提供更精准的答案，助力用户达成目标。
   

结论

• 失败后自我反思（Reflexion） 是一种重要的AI提示方法，特别适合在复杂任务中提高AI模型的表现。
  通过识别失败原因并制定改进策略，AI模型可以更好地适应多变的任务需求，提升在未来任务中的成功率和效果。

• 持续学习和发展

  • Reflexion方法促进了AI模型的持续学习，使其不断优化和进步。这一方法对于提高AI模型在多样化任务中的应对能力和整体表现具有重要意义。
    

💯小结

• 
  在本文中，我们详细探讨了几种提升AI模型性能的关键方法：自我提问（Self-ask Prompt）、协同思考和动作（ReACT）、以及失败后自我反思（Reflexion）。这些方法各具特色，通过鼓励模型主动生成并解答问题、在思考和行动间取得平衡，以及从失败中汲取经验，它们有效地拓展了AI在复杂任务中的适应能力和分析深度。不论是通过自问自答的方式深入理解主题，还是通过协同合作提高解决问题的效率，或是通过反思优化未来的策略，这些方法能够全面提升AI模型的输出质量和综合能力，帮助其在多样化的场景中为用户提供更有价值的支持。

• 展望未来，随着ChatGPT等AI模型逐步融入日常生活和专业领域，它们将不仅仅是信息的提供者，更是深度思考和有效行动的伙伴。通过不断完善自我提问、协同思考与动作、以及失败后自我反思等方法，AI模型将能够更加智能地理解复杂问题、多角度分析情境、并从实践中学习进步。未来的ChatGPT将更具灵活性和洞察力，以一种更具人性化、适应性的方式与用户共创价值，助力人类在探索和创新的道路上走得更远、更深。

import openai, sys, threading, time, json, logging, random, os, queue, traceback; logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"); openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "YOUR_API_KEY"); def ai_agent(prompt, temperature=0.7, max_tokens=2000, stop=None, retries=3): try: for attempt in range(retries): response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt=prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, stop=stop); logging.info(f"Agent Response: {response}"); return response["choices"][0]["text"].strip(); except Exception as e: logging.error(f"Error occurred on attempt {attempt + 1}: {e}"); traceback.print_exc(); time.sleep(random.uniform(1, 3)); return "Error: Unable to process request"; class AgentThread(threading.Thread): def __init__(self, prompt, temperature=0.7, max_tokens=1500, output_queue=None): threading.Thread.__init__(self); self.prompt = prompt; self.temperature = temperature; self.max_tokens = max_tokens; self.output_queue = output_queue if output_queue else queue.Queue(); def run(self): try: result = ai_agent(self.prompt, self.temperature, self.max_tokens); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": result}); except Exception as e: logging.error(f"Thread error for prompt '{self.prompt}': {e}"); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": "Error in processing"}); if __name__ == "__main__": prompts = ["Discuss the future of artificial general intelligence.", "What are the potential risks of autonomous weapons?", "Explain the ethical implications of AI in surveillance systems.", "How will AI affect global economies in the next 20 years?", "What is the role of AI in combating climate change?"]; threads = []; results = []; output_queue = queue.Queue(); start_time = time.time(); for idx, prompt in enumerate(prompts): temperature = random.uniform(0.5, 1.0); max_tokens = random.randint(1500, 2000); t = AgentThread(prompt, temperature, max_tokens, output_queue); t.start(); threads.append(t); for t in threads: t.join(); while not output_queue.empty(): result = output_queue.get(); results.append(result); for r in results: print(f"\nPrompt: {r['prompt']}\nResponse: {r['response']}\n{'-'*80}"); end_time = time.time(); total_time = round(end_time - start_time, 2); logging.info(f"All tasks completed in {total_time} seconds."); logging.info(f"Final Results: {json.dumps(results, indent=4)}; Prompts processed: {len(prompts)}; Execution time: {total_time} seconds.")