Learn Prompting_Écrire un e-mail
Rédiger des e-mails peut être une tâche chronophage, surtout lorsque vous devez d'abord lire l'e-mail que vous avez reçu. Cette section couvrira des cas d'utilisation, allant d'un simple e-mail informant votre patron que vous êtes malade aujourd'hui, à des e-mails plus complexes pour les clients potentiels.
E-mail de base pour un jour de maladie
Imaginez que vous vous réveillez malade un jour et que vous ne pouvez pas aller travailler (ou que vous ne voulez tout simplement pas 😈). Voici un prompt simple qui écrit un e-mail à votre patron pour lui dire que vous êtes malade.
Cet e-mail fonctionne, mais il est assez ennuyeux. Égayons-le un peu !
Modificateurs/instructions de style
Il est très facile de modifier le style de l'e-mail. Par exemple, vous pouvez demander à l'IA d'être "humoristique" ou lui donner l'instruction d'inclure "une raison drôle".
Voici un autre exemple qui est plus sérieux/professionnel.
Répondre à un Email
Imaginez que vous recevez un long email de votre patron avec beaucoup d'informations. Vous devez répondre à l'email, mais vous n'avez pas le temps de tout lire. Vous pouvez insérer l'email dans une IA et lui demander de générer un résumé de ceci et une liste des éléments d'action.
Vous pouvez ensuite utiliser ce résumé pour écrire un e-mail de réponse.
Notez que vous pouvez souvent combiner ces deux étapes en une seule. Vous pouvez demander à l'IA de générer directement un e-mail de réponse à partir de l'e-mail que vous avez reçu.
Emails Froids
Les emails froids sont des emails envoyés à des personnes que vous ne connaissez pas. Il est difficile d'obtenir une réponse à partir de ces emails, donc il peut être utile d'envoyer beaucoup d'e-mails personnalisés. Voyons comment faire cela avec GPT-3.
This is neat, but we can do better. Let's add some more information to the prompt.
Using unstructured information
Say you have the linkedin profile of the person you are sending the email to. You can add that information to the prompt to make the email more personalized. Let's use the founder of Strive's LinkedIn as an example. We'll copy a bunch of information from his profile and add it to the prompt.
It is super useful that LLMs can cut through the clutter of all the information we copied from LinkedIn. This cold outreach process can also be automated at a larger scale by scraping LinkedIn for relevant information.
Conclusion
LLMs can help you write emails! Make sure you read what they write before sending it 😉
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Sander Schulhoff
Sander Schulhoff is the CEO of HackAPrompt and Learn Prompting. He created the first Prompt Engineering guide on the internet, two months before ChatGPT was released, which has taught 3 million people how to prompt ChatGPT. He also partnered with OpenAI to run the first AI Red Teaming competition, HackAPrompt, which was 2x larger than the White House's subsequent AI Red Teaming competition. Today, HackAPrompt partners with the Frontier AI labs to produce research that makes their models more secure. Sander's background is in Natural Language Processing and deep reinforcement learning. He recently led the team behind The Prompt Report, the most comprehensive study of prompt engineering ever done. This 76-page survey, co-authored with OpenAI, Microsoft, Google, Princeton, Stanford, and other leading institutions, analyzed 1,500+ academic papers and covered 200+ prompting techniques.
Footnotes
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Bonta, A. (2022). How to use OpenAI’s ChatGPT to write the perfect cold email. https://www.streak.com/post/how-to-use-ai-to-write-perfect-cold-emails ↩