Objective: # 概念阐释 系统信息system : 角色，通过创建角色，让GPT的反馈更具有专业针对性。 user：人 assistant：聊天机器人  上下文提醒：为模型提供有关先前对话的信息，以便应用于当前对话，创造连贯的交流。 # 实例 - 可汗学院的khanmingo - typingMind： - character：整个对话中都会扮演某一角色 - prompt：act like... 某条对话可以扮演成某个角色 - 🤖 创建自定义聊天机器人实例： - 使用助手函数和始终保持更新的上下文。 - - 🍕 示例：制作名为“orderbot”的机器人，用于在披萨店接收订单。 - - 📋 助手函数：收集用户信息并添加到“context”列表中，自动更新模型响应，创建一个生动的上下文。 - - 🎮 用户界面：设立一个可以与orderbot交流的用户界面，使用相同的上下文来调用语言模型，并在每次回复之后更新上下文。 - 📃 更多ChatGPT应用示例： - 🍽 制作JSON摘要：将对话摘要导出为可用于接收对话订单的订单系统的JSON格式。 - - 🌡 设置不同[[Temperature 超参数]]：根据任务需求设定不同的预测程度，如订单机器人应输出较为可预测的信息。 # 相关内容  # 参考资料 https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-prompt-eng/lesson/8/chatbot