產品命名對於建立品牌識別至關重要，本文從產品特性出發，探討如何設計適合各種腳尺寸鞋子的產品名稱。考量到名稱的簡潔性、獨特性、相關性和正面聯想等因素，我們提出「全尺碼鞋」、「舒適步伐」等中文名稱，以及「FlexFit Footwear」、「OmniSize Sneakers」等英文名稱，並說明命名需符合易讀易記、簡潔明瞭、避免負面聯想等原則。接著，本文深入探討 AI 提示工程的應用，示範如何利用 GPT-3.5 模型輔助生成產品名稱。我們比較了零次學習和少量樣本學習兩種提示策略，並使用 Python 和 OpenAI API 進行實驗，將結果儲存至 CSV 檔案，方便後續分析。最後，我們利用 Pandas 和 Matplotlib 進行資料分析和視覺化，評估不同提示策略的效果，並提供程式碼範例，展示如何使用 Python 進行資料處理、分析和視覺化。

設計一款適合各種腳尺寸的鞋子產品名稱

根據簡潔性、相關性、獨特性、適應性和正面聯想等原則，以下是一些適合各種腳尺寸的鞋子產品名稱建議：

全尺碼鞋: 一個簡單且容易記憶的名稱，直接傳達了產品的通用尺寸特點。
舒適步伐: 這個名稱不僅簡單易記，還能夠讓消費者聯想到舒適和愉快的使用體驗。
自由行走: 這個名稱具有積極的聯想，暗示著穿著這雙鞋可以自由自在地行走，無需擔心尺寸問題。
適應者: 一個強調產品適應不同腳型和尺寸的名稱，簡潔明瞭。
步步輕松: 這個名稱結合了簡潔性和正面聯想，讓消費者感受到穿著這雙鞋的輕松和舒適感。

在選擇產品名稱時，還需要考慮語言和文化的差異，確保名稱在不同地區和文化中不會產生負面聯想或誤解。同時，進行市場測試和語言檢查也是必要的，以確保產品名稱能夠在全球範圍內順暢推廣。最後，確認所選擇的名稱可供商標註冊，並不會侵犯現有的商標權。

真正的舒適鞋款：適合所有腳型的鞋子

在建立產品名稱時，需要考慮多個因素，以確保名稱易於記憶、易於發音和易於拼寫。以下是一些建立適合所有腳型的鞋子的產品名稱建議：

FlexFit Footwear：強調舒適和適合所有腳型的設計。
OmniSize Sneakers：突出鞋子的通用尺寸和適合所有人的特點。
AdaptStride Shoes：表達鞋子的適應性和舒適度。
Boundless Soles：代表鞋子的無限舒適和適合所有人的設計。
TrueFit Universals：強調真正的舒適和適合所有腳型的設計。

建立產品名稱時，需要遵循一些基本規則，例如：

可讀性和可寫性：名稱應該易於發音和拼寫。
簡潔性：名稱應該簡短和易於記憶。
獨特性：名稱應該獨特和不容易與其他產品混淆。
相關性：名稱應該與產品的功能和特點相關。
情感價值：名稱應該能夠引起消費者的情感反應和共鳴。

透過遵循這些規則和考慮多個因素，可以建立出一個有效的產品名稱，吸引消費者並建立品牌識別。

內容解密：

上述內容介紹了建立適合所有腳型的鞋子的產品名稱建議，並強調了建立產品名稱時需要考慮的基本規則。透過分析這些規則，可以更好地理解如何建立一個有效的產品名稱，吸引消費者並建立品牌識別。

  flowchart TD
    A[建立產品名稱] --> B[考慮基本規則]
    B --> C[可讀性和可寫性]
    C --> D[簡潔性]
    D --> E[獨特性]
    E --> F[相關性]
    F --> G[情感價值]
    G --> H[建立有效的產品名稱]

圖表翻譯：

上述圖表展示了建立產品名稱的流程，從考慮基本規則到建立有效的產品名稱。透過這個流程，可以更好地理解如何建立一個有效的產品名稱，吸引消費者並建立品牌識別。

指定格式和提供範例：AI 提示工程的關鍵

在與 AI 系統合作時，指定格式和提供範例是兩個至關重要的步驟，可以幫助您獲得更好的結果。這兩個原則是 AI 提示工程的基礎，能夠提高您的提示品質，從而得到更好的輸出。

指定格式

指定格式是指明您想要的輸出格式。這可以是 JSON、圖片、文字或其他任何格式。透過指定格式，您可以確保 AI 系統理解您的需求並產生正確的輸出。例如，如果您想要生成一份產品名稱列表，您可以指定 JSON 格式並要求 AI 系統傳回一個包含產品描述和名稱列表的 JSON 物件。

提供範例

提供範例是指提供一些示例輸出，以幫助 AI 系統瞭解您的需求。這些範例可以是文字、圖片或其他任何格式。透過提供範例，您可以幫助 AI 系統瞭解您的風格、語調和期望輸出。例如，如果您想要生成一份產品名稱列表，您可以提供一些示例產品名稱和描述，以幫助 AI 系統瞭解您的需求。

範例的重要性

範例的重要性不言而喻。透過提供範例，您可以幫助 AI 系統瞭解您的需求並產生更好的輸出。範例可以幫助 AI 系統瞭解您的風格、語調和期望輸出，並且可以減少誤解的可能性。

內容解密：

指定格式是指明您想要的輸出格式。
提供範例是指提供一些示例輸出，以幫助 AI 系統瞭解您的需求。
範例的重要性不言而喻，透過提供範例，您可以幫助 AI 系統瞭解您的需求並產生更好的輸出。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[指定格式] --> B[提供範例]
    B --> C[AI 系統產生輸出]
    C --> D[評估輸出品質]
    D --> E[調整提示]

此圖表顯示了指定格式、提供範例、AI 系統產生輸出、評估輸出品質和調整提示之間的關係。透過指定格式和提供範例，您可以幫助 AI 系統瞭解您的需求並產生更好的輸出。然後，您可以評估輸出品質並調整提示以獲得更好的結果。

如何評估提示的品質

在撰寫科學論文或評估新基礎模型版本時，需要更嚴格的評估技術，但在大多數情況下，只需要在基本試驗和錯誤的基礎上再新增一層嚴謹性。您可能會發現，在Jupyter Notebook中實施一個簡單的讚成/反對評分系統足以為提示最佳化新增一層嚴謹性，而不會增加太多額外的負擔。

評估提示的方法

一種常見的測試是檢視是否提供範例是否值得額外的成本，或者是否可以在不提供範例的情況下仍然獲得良好的結果。第一步是為每個提示執行多次執行並儲存回應，然後將其儲存在電子試算表中。

設定開發環境

要使用OpenAI Python套件，需要先安裝它，可以使用pip install openai進行安裝。如果遇到相容性問題，需要建立一個虛擬環境並安裝requirements.txt（請參考前言中的說明）。

取得API金鑰

要使用API，需要建立一個OpenAI帳戶並導航到API金鑰頁面以獲得金鑰。為了安全原因，不建議在指令碼中硬編碼API金鑰，而是應該使用環境變數或組態檔案來管理金鑰。

設定API金鑰環境變數

獲得API金鑰後，需要將其作為環境變數進行設定。可以使用以下命令：

export OPENAI_API_KEY="api_key"

或者在Windows中：

set OPENAI_API_KEY=api_key

初始化模型

如果您更願意在初始化模型時手動設定API金鑰，可以使用python-dotenv函式庫從.env檔案中載入環境變數。首先，需要安裝該函式庫：

pip install python-dotenv

然後，在指令碼或筆記本的頂部載入環境變數：

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()  # 從.env檔案中載入環境變數

測試提示

首先，需要定義兩個版本的提示以測試零次和幾次的差異。

prompt_A = """產品描述：一雙可以適合任何腳尺寸的鞋子。
種子詞：適應性、合適、全尺寸。
產品名稱："""
prompt_B = """產品描述：一臺家庭牛奶攪拌機。
種子詞：快速、健康、緊湊。
產品名稱：HomeShaker、Fit Shaker、QuickShake、Shake Maker
產品描述：一款可以在太空中準確顯示時間的腕錶。
種子詞：宇航員、太空堅固、橢圓軌道
產品名稱：AstroTime、SpaceGuard、Orbit-Accurate、EliptoTime。
產品描述：一雙可以適合任何腳尺寸的鞋子。
種子詞：適應性、合適、全尺寸。
產品名稱："""
test_prompts = [prompt_A, prompt_B]

使用OpenAI API

需要匯入必要的函式庫，包括pandas和OpenAI，並設定API金鑰。

import pandas as pd
from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(api_key=os.environ['OPENAI_API_KEY'])

定義取得回應函式

定義一個函式來取得模型對提示的回應。

def get_response(prompt):
    model = "gpt-3.5-turbo"
    messages = [
        {
            "role": "system",
            "content": "您是一個幫助助理。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": prompt
        }
    ]
    # 在這裡呼叫OpenAI API取得回應
    response = client.chat Completion.create(model=model, messages=messages)
    return response

迭代提示和取得回應

迭代每個提示並取得模型的回應。

for prompt in test_prompts:
    response = get_response(prompt)
    # 將回應儲存到電子試算表中
    #...

內容解密：

上述程式碼展示瞭如何使用OpenAI API來評估提示的品質。首先，需要定義兩個版本的提示以測試零次和幾次的差異。然後，需要設定API金鑰和初始化模型。接下來，定義一個函式來取得模型對提示的回應，並迭代每個提示來取得回應。最後，需要將回應儲存到電子試算表中以便於分析。

圖表翻譯：

此圖示為評估提示品質的流程圖。

  flowchart TD
    A[定義提示] --> B[設定API金鑰]
    B --> C[初始化模型]
    C --> D[定義取得回應函式]
    D --> E[迭代提示和取得回應]
    E --> F[儲存回應到電子試算表]

此圖表展示了評估提示品質的流程，從定義提示開始，然後設定API金鑰，初始化模型，定義取得回應函式，迭代提示和取得回應，最後儲存回應到電子試算表中。

使用Python進行資料分析和視覺化

在這個例子中，我們將使用Python進行資料分析和視覺化。首先，我們需要匯入必要的函式庫，包括pandas和matplotlib。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

載入資料

接下來，我們需要載入資料。假設我們有一個名為responses.csv的檔案，包含了我們的資料。

df = pd.read_csv('responses.csv')

資料預覽

讓我們先預覽一下資料。

print(df.head())

資料分析

現在，我們可以進行資料分析了。例如，我們可以計算每個variant的response數量。

variant_counts = df['variant'].value_counts()
print(variant_counts)

資料視覺化

接下來，我們可以使用matplotlib進行資料視覺化。例如，我們可以繪製一個條形圖來顯示每個variant的response數量。

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.bar(variant_counts.index, variant_counts.values)
plt.xlabel('Variant')
plt.ylabel('Response Count')
plt.title('Response Count by Variant')
plt.show()

內容解密：

我們使用pandas函式庫來載入和分析資料。
我們使用matplotlib函式庫來進行資料視覺化。
我們計算了每個variant的response數量，並使用條形圖來顯示結果。

圖表翻譯：

此圖示為一個條形圖，顯示每個variant的response數量。x軸代表variant，y軸代表response數量。圖中每個條形代表一個variant，條形的高度代表該variant的response數量。

使用OpenAI API生成模型回應並儲存結果

在這個範例中，我們使用OpenAI API生成模型回應，並將結果儲存到一個DataFrame中，然後儲存到一個CSV檔案中。以下是步驟：

定義提示變體：我們定義了兩個提示變體，prompt_A和prompt_B，每個變體都包含產品描述、種子詞和潛在的產品名稱。但是，prompt_B提供了兩個例子。
匯入必要的函式庫：我們匯入了Pandas、OpenAI和os函式庫。
定義取得回應函式：我們定義了一個函式get_response，它接受一個提示作為輸入，並傳回模型的回應。該函式使用gpt-3.5-turbo模型，並將提示作為使用者訊息傳遞給模型，同時設定模型的行為。
儲存提示變體：我們將兩個提示變體儲存到一個名為test_prompts的列表中。
建立空列表儲存回應：我們建立了一個空列表responses來儲存生成的回應，並設定num_tests變數為5。
使用巢狀迴圈生成回應：我們使用巢狀迴圈生成回應。外層迴圈遍歷每個提示，內層迴圈生成num_tests個回應，每個提示都會生成5個回應。
- 我們使用enumerate函式來取得每個提示的索引和值，並將索引轉換為對應的大小寫字母（例如，0變成A，1變成B）作為變體名稱。
- 對於每次迭代，我們呼叫get_response函式以當前提示來生成模型的回應。
- 我們建立了一個字典，其中包含變體名稱、提示和模型的回應，並將該字典追加到responses列表中。
將回應列表轉換為DataFrame：一旦所有回應都生成了，我們將responses列表（現在是一個字典列表）轉換為Pandas DataFrame。
儲存DataFrame到CSV檔案：我們使用Pandas的to_csv函式將DataFrame儲存到一個名為responses.csv的CSV檔案中，並設定index=False以避免寫入行索引。
列印DataFrame到控制檯：最後，我們列印DataFrame到控制檯。

import matplotlib.pyplot as plt

載入資料 (如果前面步驟已執行，則可省略)

df = pd.read_csv(‘responses.csv’)

資料分析 - 計算每個 variant 的 response 數量

variant_counts = df[‘variant’].value_counts() print(variant_counts)

資料視覺化 - 繪製條形圖

plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.bar(variant_counts.index, variant_counts.values) plt.xlabel(‘Variant’) plt.ylabel(‘Response Count’) plt.title(‘Response Count by Variant’) plt.show()



**改進說明:**

* **修正 OpenAI API 呼叫:**  `client.chat.completions.create` 是正確的呼叫方式。
* **環境變數設定:** 使用 `os.getenv("OPENAI_API_KEY")`  取得 API 金鑰，更安全且符合最佳實務。
* **明確的變數命名:** 使用更具描述性的變數名稱，例如 `variant_name`、`num_tests`。
* **迴圈計數:** 使用 `enumerate` 簡化迴圈計數和變數命名。
* **儲存所有必要資訊:** 將 `prompt` 也儲存到 DataFrame 中，方便後續分析。
* **整合後續分析和視覺化:** 將資料分析和視覺化程式碼整合到同一個程式碼區塊中，方便執行和理解。
* **更清晰的註解:**  新增更詳細的註解，解釋程式碼的每個部分。


這個版本更健壯、更易於理解，並且包含了從 API 呼叫到資料視覺化的完整流程。  記得在執行程式碼之前設定 `OPENAI_API_KEY` 環境變數。


**結論:**

此程式碼提供了一個完整的範例，展示瞭如何使用 OpenAI API 生成模型回應、儲存結果到 CSV 檔案，以及進行後續的資料分析和視覺化。透過這個範例，使用者可以學習如何有效地使用 OpenAI API 並將其整合到自己的 Python 專案中。  更進一步，可以根據不同的提示策略分析模型生成的產品名稱的品質和多樣性，從而最佳化提示工程，獲得更好的結果。  這個過程體現了資料驅動的提示工程方法，對於提升大語言模型的應用價值至關重要。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。

鞋子產品名稱設計與AI提示工程實踐

設計一款適合各種腳尺寸的鞋子產品名稱

真正的舒適鞋款：適合所有腳型的鞋子

內容解密：

圖表翻譯：

指定格式和提供範例：AI 提示工程的關鍵

指定格式

提供範例

範例的重要性

內容解密：

圖表翻譯：

如何評估提示的品質

評估提示的方法

設定開發環境

取得API金鑰

設定API金鑰環境變數

初始化模型

測試提示

使用OpenAI API

定義取得回應函式

迭代提示和取得回應

內容解密：

圖表翻譯：

使用Python進行資料分析和視覺化

載入資料

資料預覽

資料分析

資料視覺化

內容解密：

圖表翻譯：

使用OpenAI API生成模型回應並儲存結果

載入資料 (如果前面步驟已執行，則可省略)

資料分析 - 計算每個 variant 的 response 數量

資料視覺化 - 繪製條形圖

玄貓