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ChatGPT网站很有用，但是如果你能直接在这个网站上编写和测试提示，你一眼就能看出来你的提示有没有效果，这样会很方便。

下面是一个提示嵌入的例子：

获取一个OpenAPI token：

在ChatGPT"创建新的密钥"按钮。它将弹出一个包含像这样的一串文本的弹窗：

复制并粘贴这个密钥到这个网站的嵌入中，然后点击提交。

现在，你应该能够在这个网站上使用嵌入了。请注意，OpenAI会为你提交的每个嵌入提示收费。如果你最近创建了一个新账户，你应该有3个月的免费额度。如果你的额度用完了，别担心，因为使用这些模型非常便宜。

嵌入怎么使用？

让我们学习如何使用嵌入。编辑"在这里输入你的提示"字段。这个嵌入实际上就是使用ChatGPT，只是你不能进行完整的对话。在这门课程中，嵌入只是用来展示提示工程技术的例子。

你可以在"生成"按钮下看到四个信息。左边的'gpt-3.5-turbo'是模型（gpt-3.5-turbo是ChatGPT的技术名称）。三个数字是LLM设置，我们将在后面的文章中学习。

总结：

这些嵌入将使学习提示工程更容易，如果你使用ChatGPT的提供的界面，你不必使用嵌入。只需继续将提示复制和粘贴到ChatGPT。如果你打算使用嵌入，把你的API密钥写在某个地方，因为OpenAI网站只允许你看一次。

本文所说的Prompting Embeds重点在于提示：

Prompting Embeds 是指在使用 OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo 模型时，通过向模型提供一些文本提示（prompt）来引导模型生成特定的回复或输出。

在 GPT-3.5 Turbo 模型中，您可以通过在对话的开头或任何需要的地方提供一些文本提示，以指导模型的行为。这些提示可以是问题、指令、上下文或任何您认为对于获取所需回复有帮助的文本。

Prompting Embeds 具体指的是将这些文本提示嵌入到模型的输入中。这样，模型就能够理解这些提示，并根据它们生成相应的回复。

例如，在对话系统中，您可以使用以下提示：

User: 请问明天的天气怎么样？Assistant: 明天的天气预报如下：[天气预报]User: 谢谢！还有其他需要注意的事项吗？Assistant: 当然！您还需要注意 [其他事项]。

在上述对话中，User 提供了一个关于天气的问题作为提示，Assistant 根据提示生成了相应的回复。然后 User 继续提问，Assistant 根据上下文和提示生成了相关的回复。

通过合理使用 Prompting Embeds，您可以引导模型生成更准确、有针对性的回复，从而满足特定的需求或场景。

ChatGPT网站上的Embeddings指的是提示的向量形态：

嵌入是文本的数值表示，可以用来衡量两段文本之间的相关性。我们的第二代嵌入模型，text-embedding-ada-002，旨在以一部分的成本替代前16个第一代嵌入模型。嵌入对于搜索、聚类、推荐、异常检测和分类任务非常有用。你可以在公告博客文章中阅读更多关于我们最新嵌入模型的信息

明日预告

《提示技术之指令提示-AI基础系列文章第5篇》

指令提示（Instruction Prompts）是一种在使用 OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo 模型时，通过向模型提供明确的指令来引导其生成特定的回复或输出的技术。

在对话或文本生成任务中，指令提示可以用来告诉模型应该如何执行特定的任务或回复特定的问题。指令提示通常以明确的形式提供，使用特定的语法或关键词来指导模型的行为。

通过使用指令提示，您可以更好地控制模型的输出，使其更符合您的预期。这种技术可以用于各种应用，如问答系统、代码生成、翻译、摘要生成等。