【ChatGPT教程】小技巧：增加示例
直接告知 AI 什么能做，什么不能做外。在某些场景下，我们能比较简单地向 AI 描述出什么能做，什么不能做。但有些场景，有些需求很难通过文字指令传递给 AI，即使描述出来了，AI 也不能很好地理解。
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【ChatGPT教程】小技巧：To Do and Not To Do
注意我介绍的技巧其实在各个场景都可以使用，我将其放在某个场景下解释，只是因为我觉得它更有可能在这个场景用到。你也会更容易记住这个用法。并不意味着这个技巧仅能在此场景使用。并且多技巧混用也是个不错的用法。
【ChatGPT教程】搭建基于知识库内容的机器人
如果你仅想要直接实践，可以看最后一部分实践，以及倒数第二部分限制与注意的地方。
【ChatGPT教程】OpenAI Playground 使用方法
如果你想要更好地了解 OpenAI 的 API，并且你常常会遇到 ChatGPT 不可用的情况。那我建议你使用 OpenAI 的 Playground。它会比较稳定。
【ChatGPT教程】PAL Models
PAL Models，全称为 Program-Aided Language Models。需要各位注意，这个方法，真的非常高级，甚至我觉得有点 Hack，而且经过我的多次测试，我觉得以 ChatGPT 目前的能力，已经不再需要使用这个方法。
【ChatGPT教程】Self-Consistency
Self-Consistency 自洽是对 Chain of Thought 的一个补充，它能让模型生成多个思维链，然后取最多数答案的作为最终结果。
【ChatGPT教程】Few-Shot Prompting
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【ChatGPT教程】Zero-Shot Prompts
在基础篇里的推理场景，我提到了 Zero-Shot Prompting 的技术，本章会详细介绍它是什么，以及使用它的技巧。
【ChatGPT教程】ChatGPT Prompt Framework
看完基础篇的各种场景介绍后，你应该对 Prompt 有较深的理解。之前的章节我们讲的都是所谓的「术」，更多地集中讲如何用，但讲「道」的部分不多。高级篇除了会讲更高级的运用外，还会讲更多「道」的部分。
【ChatGPT教程】基本使用场景 & 使用技巧：信息提取
场景介绍介绍完信息总结，再聊聊信息提取，我认为这个场景是继场景3推理以外，第二个值得深挖的场景。这个场景有非常多的有意思的场景，比如：
