大模型应用实战技巧:大模型说‘抱歉,我无法完成您的要求‘怎么办 - 你真的了解你给大模型的Prompt吗

简介: 大模型应用实战技巧:大模型说‘抱歉,我无法完成您的要求‘怎么办 - 你真的了解你给大模型的Prompt吗

0. 背景

不知道大家在使用 OpenAI API 的过程中有没有遇到过类似的问题:同一个Prompt,在ChatGPT界面中使用,返回的结果非常好,但是将Prompt放到API中调用,经常会返回“抱歉,我无法满足您的要求”,或一些不符合预期的结果。

如下面的例子:

使用ChatGPT界面,返回了预期的结果。

而使用 OpenAI API,返回的却是:“抱歉,我无法完成您的要求”

1. 问题原因及解决办法

1.1 原因1

通过API方式的调用,Prompt实际上是一个字符串,这与直接使用界面不同,你不知道ChatGPT界面背后是怎么处理这个字符串的。

1.1.1 原因解析

来看看API方式调用时,代码中Prompt的样子:

Prompt模板代码:

prompt = f"""
            你需要根据给定的任务思考出一系列Tasks,以此来保证能够一步一步地实现该任务的目标。任务为: {self.objective}.
            """
        prompt += """
        Return one task per line in your response. The result must be a numbered list in the format:
        #. First task
        #. Second task
        The number of each entry must be followed by a period. If your list is empty, write "There are no tasks to add at this time."
        Unless your list is empty, do not include any headers before your numbered list or follow your numbered list with any other output. 
        OUTPUT IN CHINESE
        """

它产生的实际Prompt字符串:

'\n            你需要根据给定的任务思考出一系列Tasks,以此来保证能够一步一步地实现该任务的目标。任务为: 历史上的今天发生了什么?.\n            \n        Return one task per line in your response. The result must be a numbered list in the format:\n\n        #. First task\n        #. Second task\n\n        The number of each entry must be followed by a period. If your list is empty, write "There are no tasks to add at this time."\n        Unless your list is empty, do not include any headers before your numbered list or follow your numbered list with any other output. \n        OUTPUT IN CHINESE\n        '

可以看到,产生的Prompt中带入了大量的空格、换行符等特殊字符。以我的测试来看,这些是导致大模型无法正确输出内容的直接原因。

1.1.2 解决方案

在给大模型输入Prompt前,对这个字符串进行处理,去除里面的大量空格,换行符可以保留。

处理代码:

prompt = prompt.replace('  ', '')  

注意,replace函数的第一个参数' '中是两个空格,如果是一个空格,会将英文单词之前的空格也删掉,导致如下的情况:

正确处理后的Prompt应该类似:

这样应该就能让大模型正确返回结果,不再是“抱歉”:

1.2 原因2

除了以上Prompt中可能存在大量干扰性的空格之外,还有个可能的原因是你使用的框架中可能隐藏了隐式的Prompt。

以我使用的MetaGPT为例,它在询问大模型时,除了我这个Prompt,其实还有自己隐式的Prompt,如下图,它每次调用大模型API时,会自动加一个system的Prompt,如果这个Prompt对你的问题有干扰,那也会大模型无法给出正确答案,所以这个system prompt的设置,也需要格外注意。

相关文章
|
30天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 边缘计算
大模型在医疗领域的应用
🌟蒋星熠Jaxonic,AI开发者,深耕医疗大模型领域。见证代码如何重塑医疗:从影像分析到智能诊断,从药物研发到临床决策。分享技术实践与行业洞察,探索AI赋能健康的时代变革。
大模型在医疗领域的应用
|
21天前
|
存储 人工智能 NoSQL
AI大模型应用实践 八:如何通过RAG数据库实现大模型的私有化定制与优化
RAG技术通过融合外部知识库与大模型,实现知识动态更新与私有化定制,解决大模型知识固化、幻觉及数据安全难题。本文详解RAG原理、数据库选型(向量库、图库、知识图谱、混合架构)及应用场景,助力企业高效构建安全、可解释的智能系统。
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
携多项成果亮相云栖大会,探索大模型在云通信中的创新应用与全球实践
2025云栖大会云通信分论坛聚焦大模型与云通信融合,阿里云发布智能联络中心2.0与Chat App AI助理,携手伙伴推动通信智能化升级。
208 1
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 API
快速集成GPT-4o:下一代多模态AI实战指南
快速集成GPT-4o:下一代多模态AI实战指南
258 101
|
15天前
|
存储 监控 算法
1688 图片搜索逆向实战:CLIP 多模态融合与特征向量落地方案
本文分享基于CLIP模型与逆向工程实现1688图片搜同款的实战方案。通过抓包分析破解接口签名,结合CLIP多模态特征提取与Faiss向量检索,提升搜索准确率至91%,单次响应低于80ms,日均选品效率提升4倍,全程合规可复现。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
从零开始训练推理模型:GRPO+Unsloth改造Qwen实战指南
推理型大语言模型兴起,通过先思考再作答提升性能。本文介绍GRPO等强化学习算法,详解其原理并动手用Qwen2.5-3B训练推理模型,展示训练前后效果对比,揭示思维链生成的实现路径。
287 2
从零开始训练推理模型:GRPO+Unsloth改造Qwen实战指南
|
2月前
|
人工智能 Java API
Java与大模型集成实战:构建智能Java应用的新范式
随着大型语言模型(LLM)的API化,将其强大的自然语言处理能力集成到现有Java应用中已成为提升应用智能水平的关键路径。本文旨在为Java开发者提供一份实用的集成指南。我们将深入探讨如何使用Spring Boot 3框架,通过HTTP客户端与OpenAI GPT(或兼容API)进行高效、安全的交互。内容涵盖项目依赖配置、异步非阻塞的API调用、请求与响应的结构化处理、异常管理以及一些面向生产环境的最佳实践,并附带完整的代码示例,助您快速将AI能力融入Java生态。
313 12
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
现代AI工具深度解析:从GPT到多模态的技术革命与实战应用
蒋星熠Jaxonic,AI技术探索者,深耕代码生成、多模态AI与提示词工程。分享AI工具架构、实战应用与优化策略,助力开发者提升效率,共赴智能编程新纪元。
|
2月前
|
人工智能 算法 数据挖掘
AI Agent工作流实用手册:5种常见模式的实现与应用,助力生产环境稳定性
本文介绍了五种AI Agent结构化工作流模式,帮助解决传统提示词方式在生产环境中输出不稳定、质量不可控的问题。通过串行链式处理、智能路由、并行处理、编排器-工作器架构和评估器-优化器循环,可提升任务执行效率、资源利用和输出质量,适用于复杂、高要求的AI应用。
407 0
AI Agent工作流实用手册:5种常见模式的实现与应用,助力生产环境稳定性

热门文章

最新文章

下一篇
开通oss服务