我正在开发一个项目，创建一个语言学习应用程序，利用 GPT-3 自动生成教育抽认卡。目标是输入关键字或主题列表，并收到一组抽认卡，其中包括单词、其定义、使用该单词的句子以及与该单词相关的问题，以鼓励主动回忆。我的目标是创建抽认卡的效率和相关性。
为此目的，我一直在尝试 GPT-3 的达芬奇模型，但在确保内容具有教育性和吸引力方面遇到了挑战。我正在寻求有关构建提示以实现这些目标的最佳实践的建议。具体来说：
How can I structure my prompts to ensure a consistent output format (word, definition, sentence, question)?
Is there a way to optimize the prompt to encourage more engaging and varied sentences/questions?
Any suggestions on handling words with multiple meanings to ensure the flashcards remain clear and contextually relevant?
提前致谢:)
我尝试了一些提示，但没有得到任何好的回报。
一致输出的结构化提示：
为了确保一致的输出格式，您可以使用清晰的说明来构建提示
例如：
Generate a flashcard for the word "{keyword}":
- Word: {keyword}
- Definition: {A brief definition of the word.}
- Sentence: {Use the word in a sentence.}
- Question: {Craft a question that requires the word as an answer.}
记住将 {keyword} 替换为您的实际单词（此结构化提示有助于 GPT-3 理解您期望的确切格式）
鼓励参与的内容：
Please make the sentence engaging and relatable to daily life. Create a thought-provoking question that encourages deep understanding of the word usage.
说明有助于指导模型生成不仅具有教育意义而且具有吸引力的内容
处理具有多种含义的单词： 对于具有多种含义的单词，在提示中提供上下文以引导人工智能朝正确的方向发展至关重要。您可以指定您要定位的上下文或域，如下所示：
Considering the context of {specific context/domain}, generate a flashcard for the word "{keyword}".
这有助于缩小人工智能的焦点，以根据指定的上下文生成相关内容！ 诚实地尝试和错误是学习 GPT 相关事物的最好方法。