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策略三：要求模型检查是否满足条件*

如果任务做出的假设不一定满足，我们可以告诉模型先检查这些假设，如果不满足，指示并停止执行。你还可以考虑潜在的边缘情况以及模型应该如何处理它们，以避免意外的错误或结果。

在如下示例中，我们将分别给模型两段文本，分别是制作茶的步骤以及一段没有明确步骤的文本。我们将要求模型判断其是否包含一系列指令，如果包含则按照给定格式重新编写指令，不包含则回答未提供步骤。

api_key

import openai
import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
# 导入第三方库_ = load_dotenv(find_dotenv())
# 读取系统中的环境变量
openai.api_key  = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
print(openai.api_key)
# 设置 API_KEY

promt函数：

# 一个封装 OpenAI 接口的函数，参数为 Prompt，返回对应结果
def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):'''prompt: 对应的提示model: 调用的模型，默认为 gpt-3.5-turbo(ChatGPT)，有内测资格的用户可以选择 gpt-4'''messages = [{"role": "user", "content": prompt}]response = openai.ChatCompletion.create(model=model,messages=messages,temperature=0, # 模型输出的温度系数，控制输出的随机程度)# 调用 OpenAI 的 ChatCompletion 接口return response.choices[0].message["content"]

# 有步骤的文本
text_1 = f"""
泡一杯茶很容易。首先，需要把水烧开。\
在等待期间，拿一个杯子并把茶包放进去。\
一旦水足够热，就把它倒在茶包上。\
等待一会儿，让茶叶浸泡。几分钟后，取出茶包。\
如果你愿意，可以加一些糖或牛奶调味。\
就这样，你可以享受一杯美味的茶了。
"""
prompt = f"""
您将获得由三个引号括起来的文本。\
如果它包含一系列的指令，则需要按照以下格式重新编写这些指令：第一步 - ...
第二步 - …
…
第N步 - …如果文本中不包含一系列的指令，则直接写“未提供步骤”。"
\"\"\"{text_1}\"\"\"
"""
response = get_completion(prompt)
print("Text 1 的总结:")
print(response)

输出：
Text 1 的总结:
第一步 - 把水烧开。
第二步 - 拿一个杯子并把茶包放进去。
第三步 - 把烧开的水倒在茶包上。
第四步 - 等待几分钟，让茶叶浸泡。
第五步 - 取出茶包。
第六步 - 如果你愿意，可以加一些糖或牛奶调味。
第七步 - 就这样，你可以享受一杯美味的茶了。

# 无步骤的文本
text_2 = f"""
今天阳光明媚，鸟儿在歌唱。\
这是一个去公园散步的美好日子。\
鲜花盛开，树枝在微风中轻轻摇曳。\
人们外出享受着这美好的天气，有些人在野餐，有些人在玩游戏或者在草地上放松。\
这是一个完美的日子，可以在户外度过并欣赏大自然的美景。
"""
prompt = f"""
您将获得由三个引号括起来的文本。\
如果它包含一系列的指令，则需要按照以下格式重新编写这些指令：第一步 - ...
第二步 - …
…
第N步 - …如果文本中不包含一系列的指令，则直接写“未提供步骤”。"
\"\"\"{text_2}\"\"\"
"""
response = get_completion(prompt)
print("Text 2 的总结:")
print(response)

输出：
Text 2 的总结:
未提供步骤。