提示原则（Guidelines）
本章的主要内容为编写 Prompt 的原则，在本章中，我们将给出两个编写 Prompt 的原则与一些相关的策略，你将练习并基于这两个原则来编写有效的 Prompt，从而便捷而有效地使用 LLM。
迭代优化（Iterative）
当使用 LLM 构建应用程序时，我从来没有在第一次尝试中就成功使用最终应用程序中所需的 Prompt。但这并不重要，只要您有一个好的迭代过程来不断改进您的 Prompt，那么你就能够得到一个适合任务的 Prompt。我认为在提示方面，第一次成功的几率可能会高一些，但正如上所说，第一个提示是否有效并不重要。最重要的是为您的应用程序找到有效提示的过程。
文本概括（Summarizing）
当今世界上有太多的文本信息，几乎没有人能够拥有足够的时间去阅读所有我们想了解的东西。但令人感到欣喜的是，目前 LLM 在文本概括任务上展现了强大的水准，也已经有不少团队将这项功能插入了自己的软件应用中。
文本推断（Inferring）
在这节课中，你将从产品评论和新闻文章中推断情感和主题。
文本转换（Transforming）
LLM 非常擅长将输入转换成不同的格式，例如多语种文本翻译、拼写及语法纠正、语气调整、格式转换等。
文本扩展（Expanding）
扩展是将短文本，例如一组说明或主题列表，输入到大型语言模型中，让模型生成更长的文本，例如基于某个主题的电子邮件或论文。这样做有一些很好的用途，例如将大型语言模型用作头脑风暴的伙伴。但这种做法也存在一些问题，例如某人可能会使用它来生成大量垃圾邮件。因此，当你使用大型语言模型的这些功能时，请仅以负责任的方式和有益于人们的方式使用它们。
聊天机器人（Chatbot）
使用一个大型语言模型的一个令人兴奋的事情是，我们可以用它来构建一个定制的聊天机器人，只需要很少的工作量。在这一节中，我们将探索如何利用聊天格式（接口）与个性化或专门针对特定任务或行为的聊天机器人进行延伸对话。
总结
恭喜你完成了这门短期课程。