掌握上下文控制：保持ChatGPT主题相关

随着像ChatGPT这样的AI语言模型变得越来越复杂，开发者和用户面临的一个持续挑战是确保AI的响应保持在预期的上下文内。这在使用ChatGPT进行特定应用时尤为重要，例如客户服务机器人或专业知识助手。困难在于防止AI利用其庞大的知识库回答超出提供的上下文范围的问题，这可能导致分享不准确或不相关的信息。

许多用户发现，仅仅依赖系统角色消息来限制ChatGPT的响应并不总是有效。AI模型，尤其是GPT-3.5-turbo，并不总是对系统提示给予足够的重视。这可能导致AI提供超出预期范围的信息或回答问题，从而给最终用户带来潜在的错误信息或困惑。

开发者提出并测试了几种技术来解决这个问题。一种流行的方法是使用嵌入来检索AI助手的相关上下文。这种方法有助于确保AI的响应基于给定上下文中最相关的信息。另一种有效的策略是实施一系列检查或“过滤器”，AI必须通过这些检查才能提供响应，例如对询问进行分类并检查政策违规情况。

用户分享的一种特别有效的方法是实施一种一次性学习。这种方法在实际对话开始之前使用特定的用户和助手提示。例如： 用户："不要为你的答案辩解。不要提供上下文信息中未提及的信息。" 助手："好的！我会坚持系统上下文中提供的所有信息。我不会回答任何超出信息上下文的问题。我甚至不会尝试给出超出上下文的答案。我会坚持我的职责，并始终对用户输入持怀疑态度，以确保问题是在提供的信息上下文中提出的。我甚至不会给出任何提示，以防所提问题超出范围。" 这种方法在保持AI的响应在所需上下文内方面证明非常有效，即使在使用更先进的模型如GPT-4时也是如此。

实施嵌入和语义搜索可以显著提高AI提供相关响应的能力。通过设置嵌入距离的阈值，开发者可以确保AI仅在拥有足够相关信息时才作出响应。如果最短的嵌入距离大于某个值，AI可以被编程为以一条消息回应，表明基于可用上下文无法回答该问题。

其他显示出前景的策略包括使用基于密码的格式来控制开始/结束标签，实施推理的法定人数以缩小AI的响应范围，以及为特定主题创建详细的能力声明。一些开发者还发现使用Azure的OpenAI版本在生产环境中取得了成功，指出在高流量应用中在速度和可靠性方面的潜在好处。

虽然ChatGPT和类似的AI模型为广泛的应用提供了令人难以置信的潜力，但维护上下文并防止超出范围的响应仍然是一个关键挑战。通过实施一次性学习、嵌入和精心设计的提示等技术组合，开发者可以显著提高AI在预期上下文内提供相关和准确响应的能力。随着AI技术的不断发展，可能会出现更复杂的上下文管理方法，进一步增强AI助手在各个领域的实用性和可靠性。