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记忆与自定义指令

有些信息只对当前任务有效,有些偏好适合长期使用。先决定信息应该作用于哪里,再选择保存方式。

不同信息放在哪里​

信息建议位置原因
“这封邮件写给供应商”当前消息只针对这次任务
“本项目使用某套术语”项目指令限定在相关任务范围
“默认简体中文,先给结论”自定义指令或可用偏好设置跨任务也适用
密码、API 密钥、证件号码不应作为偏好保存任务通常不需要这些敏感信息

自定义指令可以理解为你主动写下的稳定要求。记忆功能如何保存和引用过去的信息,则取决于账号中的具体设置;两者不能简单等同。

写一份简短的偏好​

默认使用简体中文。先直接回答问题,再补充必要依据。
遇到无法确认的信息,请明确说明,不要编造来源。
技术解释请给出一个最小例子,缩写首次出现时解释含义。

写太多通用规则可能让指令互相冲突。保留长期有效的偏好,把特殊要求放进当前对话。

偏好太多时怎样精简​

把每条偏好放到一个实际任务中检验。例如“所有回答都用表格”适合比较方案,却会让邮件润色变得生硬,可以改成“比较多个选项时优先用表格”。“任何时候都不超过三句话”可能让复杂教程缺少步骤,可以改成“简单问题简短回答,复杂问题保留必要操作步骤”。

优先保留语言、专业背景和常用输出习惯。客户名称、临时预算和本周进度只属于特定任务,不适合长期保留。规则之间发生冲突时,应主动说明这次采用哪一个标准。

如何判断是不是旧偏好影响了回答​

先在当前消息中明确这次的要求,观察输出是否恢复正常;再检查项目规则和个性化设置里是否存在旧指令。可以新建一个不包含旧任务材料的对话,用相同小问题对照,但要记住跨对话偏好仍可能继续生效。

记录“原来总是怎样回答、修改了哪项设置、现在有什么变化”即可,不需要把大量测试对话都保留下来。删除某条偏好后,应查看实际设置确认操作结果;模型在回复中说“我忘记了”不能单独证明全部存储位置都已清除。

检查与清理​

定期打开个性化、记忆和数据相关设置,查看实际保存了什么。删除某个对话不应被直接理解为清除了所有独立记忆,反过来也一样。需要移除敏感信息时,分别检查对应入口和官方说明。

如果它总引用旧工作背景,先查看偏好、项目指令和记忆是否过期,再在新对话中验证修改效果。

参考:ChatGPT Learn:Prompting。进一步阅读:隐私与数据控制。