本文探讨了如何通过定制提示来优化启用视觉的聊天模型（如GPT-4 Turbo with Vision和GPT-4o）的性能，确保其输出准确且符合特定任务需求。文章从编写图像提示的基础知识入手，提供了以下关键准则：
上下文具体性：通过添加清晰上下文，帮助模型生成更准确的响应。
面向任务的提示：明确具体任务，增强模型输出的相关性和精确性。
处理拒绝：优化提示以解决模型无法执行任务的情况。
添加示例：提供示例以引导模型生成期望的答复。
分解请求：将复杂任务拆解为可管理的子目标。
定义输出格式：明确指定输出格式（如Markdown、JSON等），确保响应结构符合需求。
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