如何为GPT-3.5-turbo-0125编写符合字数要求的有效提示词？

问题根源 #

1. 当前代码使用的OpenAI类默认调用GPT-3系列模型（如text-davinci-003），并非目标的GPT-3.5-turbo-0125，两类模型对指令的理解和执行逻辑存在差异。
2. 原提示词采用生硬拼接方式，没有明确的指令层级，模型无法精准识别字数限制等约束条件。

解决方案 #

1. 替换模型调用类 #

改用LangChain的ChatOpenAI类调用GPT-3.5-turbo系列模型，同时指定正确的模型名称。

2. 优化提示词结构 #

用清晰、直白的表述明确约束，避免零散拼接。例如将提示词整理为："请介绍孟加拉国，内容控制在50词以内，结尾不要添加话题标签"

3. 修改后的完整代码 #

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的API密钥"

# 指定调用GPT-3.5-turbo-0125模型
chat_llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0.6)

# 构造清晰的提示词
prompt = "请介绍孟加拉国，内容控制在50词以内，结尾不要添加话题标签"

# 通过Chat模型的predict_messages方法调用
output = chat_llm.predict_messages([HumanMessage(content=prompt)]).content

print(f"字符数：{len(output)}")
print(f"内容：{output}")
print(f"单词数：{len(output.split())}")

效果说明 #

修改后模型会严格遵循字数约束，输出符合要求的内容。若需更精准控制，可在提示词中补充明确要求"不超过X个单词"，进一步降低偏差。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Utsho Dey