Poboljšajte svoje upite za veću preciznost i pouzdanost.

Naš AI-pokretan Optimizator upita primjenjuje dokazane tehnike za usavršavanje GPT modela za preciznije rezultate. Svaka tehnika je istaknuta u različitoj boji radi lakšeg prepoznavanja.

optimizirani Poziv:

Upišite svoj upit iznad da biste vidjeli rezultat ovdje.
Poboljšali smo izvanredne - upite do sada.
Ilustracija optimizacije GPT upita: blok teksta prelazi iz neurednog i nepročišćenog s lijeve strane u jasan i precizan s desne strane kroz visoko tehnološki lijevak ili filter. Pozadina sadrži digitalne mreže i sjajne linije, simbolizirajući naprednu tehnologiju i AI obradu.

Zašto je optimizacija upita važna?

Veliki jezični modeli (LLM) oslanjaju se na razumijevanje teksta kako bi odgovorili na vaše upite. Svaka riječ pokreće povezane riječi koje otključavaju različita znanja. Jasan, precizan upit s strateškim odabirom riječi može aktivirati moćna područja znanja, što dovodi do boljih rezultata.

Objašnjenje:

Persona obrazac

Persona obrazac vodi AI usvajanjem specifičnog tona, karaktera ili uloge u upitima, oblikujući tako odgovore s dosljednom i koherentnom osobnošću. Ova tehnika omogućuje korisnicima da definiraju perspektivu AI-a, osiguravajući da izlaz bude u skladu s određenim stajalištem ili stilom. Persona se može izraziti kroz profesiju, titulu, fikcionalni lik ili čak povijesnu osobu. Ovaj pristup prilagođava interakcije, čineći odgovore AI-a relevantnijima i zanimljivijima na temelju odabrane persone.

Obrazac lanca razmišljanja (CoT)

Pristup Chain-of-Thought (CoT) temelji se na nizu međusobno povezanih upita koji usmjeravaju odgovore AI-a na koherentan i kontekstualno povezan način. Ova tehnika potiče suptilne i fokusirane interakcije postupnim proširivanjem povezanih tema. Svaki upit u nizu dodaje dubinu i jasnoću razgovoru, što dovodi do detaljnijih i strukturiranijih izlaza. Kada se primjenjuje ovaj obrazac, ključno je osigurati da svaki upit logički slijedi prethodni, održavajući jasnu i progresivnu liniju razmišljanja.

Uzorak Drvo-misli (ToT)

Obrazac Drvo-misli (ToT) je moćna tehnika poticaja osmišljena za postizanje sveobuhvatnog istraživanja i razumijevanja složene teme kroz suradničke doprinose. Proces uključuje više 'stručnjaka', od kojih svaki doprinosi sekvencijalnim koracima kako bi nadogradio prethodne ideje. Ako stručnjak primijeti pogrešku u svom doprinosu, uklanja se iz procesa, osiguravajući da je konačno razumijevanje i točno i duboko. Ovaj obrazac je posebno učinkovit u situacijama gdje su potrebne raznolike perspektive i temeljito ispitivanje.

Receptni obrazac

Uzorak recepta je moćna tehnika koja se koristi za generiranje niza koraka potrebnih za postizanje određenog cilja, posebno kada korisnik ima djelomično razumijevanje potrebnih koraka. Korisnik pruža poznate korake ili 'sastojke', a uzorak popunjava nedostajuće korake, organizira ih u ispravnom redoslijedu i identificira sve nepotrebne radnje. Ovaj uzorak koristi stručnost modela za stvaranje cjelovitog i učinkovitog procesa, što ga čini idealnim za složeno planiranje i rješavanje problema.

Predložak obrazac

Predložak obrasca osigurava da izlaz koji generira LLM (ChatGPT) slijedi određenu strukturu ili obrazac. Ovo je posebno korisno kada izlaz treba biti u skladu s unaprijed određenim formatom, poput blog članka, izravne pošte ili bilo kojeg strukturiranog dokumenta. LLM možda ne zna inherentno željenu strukturu, stoga pružate upute o tome kako svaki element treba izgledati unutar izlaza. Definiranjem mjesta za različite dijelove sadržaja i traženjem od LLM-a da uklopi generirani sadržaj u ta mjesta, možete osigurati da izlaz odgovara potrebnom obrascu.

Obrnuti obrazac interakcije

Obrnuti interakcijski obrazac je strategija u kojoj jezični model (LLM) postavlja korisniku niz pitanja kako bi prikupio dovoljno informacija za postizanje određenog cilja. Ovaj pristup je posebno koristan kada korisnik ima definirani cilj, ali možda ne zna sve detalje potrebne za izradu optimalnog upita. Model vodi razgovor postavljanjem ciljanih pitanja, što mu omogućuje prikupljanje potrebnih informacija i učinkovito izvršavanje zadatka. Korisnik može odrediti koliko pitanja treba postaviti odjednom, a interakcija se nastavlja dok se cilj ne postigne ili dok se uvjeti ne ispune.

Obrazac za usavršavanje pitanja

Uzorak usavršavanja pitanja integrira mogućnosti LLM-a (modela jezika) u proces oblikovanja upita, s ciljem kontinuiranog predlaganja potencijalno poboljšanih ili usavršenih pitanja koja korisnik može postaviti. Ovaj uzorak je posebno vrijedan kada korisnik možda nije stručnjak u određenom području i može imati poteškoća u formuliranju najučinkovitijeg pitanja. Korištenjem ovog uzorka, LLM pomaže korisniku u identificiranju pravih pitanja kako bi dobio točne odgovore. Proces često uključuje kontekstualne izjave u kojima se LLMu daje upute da predloži bolje verzije korisnikovih pitanja ili potakne korisnika da koristi te usavršene verzije. Ovaj uzorak se također može proširiti traženjem od LLM-a da generira dodatna pitanja, čime se sužava fokus izvorne upita i poboljšava ukupna kvaliteta interakcije.

Meta obrazac za stvaranje jezika

Metapatern jezika omogućuje korisniku da definira alternativni, prilagođeni jezik ili notaciju za interakciju s Velikim Jezičnim Modelom (LLM). Ovaj obrazac uključuje objašnjavanje semantike ovog novog jezika LLM-u kako bi budući upiti koji koriste ovaj jezik mogli biti razumljivi i točno obrađeni. Osnovna ideja je mapirati specifične simbole, riječi ili strukture u novom jeziku na pojmove ili radnje u LLM-u, osiguravajući da model može tumačiti i djelovati na temelju ovih prilagođenih upita učinkovito. Ovaj pristup je posebno koristan kada konvencionalni jezici poput engleskog možda ne nude potrebnu preciznost ili jasnoću za specifične zadatke.

Automatizirani uzorak izlaza

Uzorak automatskog izlaza osmišljen je kako bi olakšao generiranje skripti ili drugih automatskih artefakata pomoću modela jezika (LLM). Ovaj uzorak omogućuje LLM-u da automatski izvršava preporučene korake koji bi inače mogli biti zamorni i skloni pogreškama kada se izvode ručno. Definiranjem konteksta i vrste automatskog artefakta, poput Python skripte, korisnici mogu pojednostaviti ponavljajuće zadatke, povećati učinkovitost i osigurati točno izvršavanje uputa.

Alternativni pristupi obrascu

Obrazac alternativnih pristupa ima za cilj potaknuti korisnike velikih jezičnih modela (LLM) da istraže različite metode za izvršavanje zadatka. Ovaj obrazac se bavi kognitivnim pristranostima koje dovode do toga da pojedinci favoriziraju poznate strategije, koje možda nisu uvijek najučinkovitije. Predstavljanjem alternativnih pristupa, potiče se šire razumijevanje rješavanja problema i pomaže korisnicima da kritički procijene svoje opcije. Ključne komponente ovog obrasca uključuju kontekstualne izjave koje potiču LLM da navede alternative, usporedi njihove prednosti i nedostatke te potencijalno uključi izvorni metod koji je predložio korisnik.

Kognitivni Verifikacijski Uzorak

Cognitivni Verifikacijski Uzorak osmišljen je kako bi poboljšao sposobnosti rasuđivanja velikih jezičnih modela (LLM) zahtijevajući od njih da razlože izvorno pitanje na nekoliko manjih, povezanih pitanja. Ovaj pristup pomaže osigurati da je konačan odgovor sveobuhvatan i dobro informiran. Kada korisnik postavi pitanje, LLM generira skup dodatnih pitanja koja pojašnjavaju kontekst, istražuju specifična područja ili prikupljaju potrebne informacije kako bi pružio točniji odgovor. Kada korisnik odgovori na ta pitanja, LLM kombinira pojedinačne odgovore kako bi formulirao koherentan i cjelovit odgovor na izvorno upit.

Popis za provjeru činjenica

Uzorak Popisa Provjere Činjenica osmišljen je kako bi se osiguralo da model jezika (LLM) generira popis osnovnih činjenica koje su bitne za pruženi ishod. Ovaj popis omogućuje korisnicima da provjere temeljne pretpostavke i činjenice na kojima se temelji ishod. Pregledom ovih činjenica, korisnici mogu provesti potrebnu pažnju kako bi potvrdili točnost prikazanih informacija, posebno u slučajevima kada LLM može generirati uvjerljiv, ali faktografski netočan sadržaj.

Besprijekorni uzorak generacije

Uzorak beskonačne generacije omogućuje automatsko generiranje niza izlaza, potencijalno beskonačnih, bez potrebe da korisnik svaki put ponovo unosi upit za generaciju. Ovaj uzorak je osmišljen kako bi se smanjio trud pri unosu, temeljen na pretpostavci da korisnici ne žele neprekidno unositi isti upit. Korisnik zadržava osnovni predložak, ali može dodavati varijacije putem dodatnih unosa prije svakog generiranog izlaza. Motivacija iza ovog uzorka je da mnogi zadaci zahtijevaju ponovnu primjenu istog upita na više koncepata. Ponovno unošenje upita može dovesti do grešaka, stoga ovaj uzorak olakšava ponovnu primjenu upita, s dodatnim unosom korisnika ili bez njega, automatizirajući generiranje više izlaza.

Obrazac generatora vizualizacija

Uzorak generiranja vizualizacija osmišljen je kako bi iskoristio mogućnosti generiranja teksta za stvaranje vizualnih prikaza koncepata. Ovaj uzorak rješava ograničenje velikih jezičnih modela (LLM), koji obično proizvode samo tekst i ne mogu generirati slike. Generiranjem ulaza posebno formatiranog za alate za vizualizaciju poput Graphviz Dot ili DALL-E, ovaj uzorak stvara put za transformaciju LLM izlaza u dijagrame ili slike koje poboljšavaju razumijevanje. Korisnik može trebati odrediti vrste vizualizacija koje su potrebne, kao što su stupčasti grafikon, usmjereni grafovi ili UML dijagrami klasa, kako bi se osigurala jasnoća i relevantnost.

Obrazac igranja

Obrazac igranja igre osmišljen je za stvaranje interaktivnih igara usredotočenih na određenu temu, koristeći mogućnosti jezičnog modela (LLM) za vođenje igranja. Korisnici definiraju ograničena pravila igre, dok LLM generira sadržaj, scenarije i izazove temeljem tih pravila. Ovaj obrazac je posebno učinkovit kada postoje široka područja sadržaja, ali ograničena mehanika igranja. Korištenjem kontekstualnih upita, korisnici mogu odrediti temu igre i njezina osnovna pravila, omogućujući LLM-u da stvara zanimljive scenarije ili pitanja koja zahtijevaju vještine rješavanja problema i kreativnost.

Obrazac odbijanja

Uzorak odbijanja pitanja osmišljen je kako bi pomogao korisnicima da preformuliraju svoja pitanja kada je jezični model (LLM) odbio dati odgovor. Ovaj uzorak se bavi situacijama u kojima LLM može odbiti pitanja zbog nedostatka razumijevanja ili znanja. Objašnjavajući razloge odbijanja i predlažući alternativne načine izražavanja, ovaj uzorak potiče korisnike da kritički razmišljaju o svojim upitima i poboljšaju formulaciju svojih pitanja.

Uzorak upravitelja konteksta

Uzorak upravitelja konteksta omogućuje korisnicima kontrolu nad kontekstom u kojem se odvija razgovor s velikim jezičnim modelom (LLM). Određivanjem ili uklanjanjem određenih kontekstualnih elemenata, korisnici mogu usmjeriti LLM da se fokusira na relevantne teme ili isključi one koje nisu relevantne. Ovaj uzorak je posebno koristan za održavanje relevantnosti i koherentnosti u razgovorima, pomažući u izbjegavanju prekida u toku dijaloga. Korisnici mogu dati eksplicitne upute poput "Molim vas, razmotrite X" ili "Ignorirajte Y" kako bi fino podesili odgovore LLM-a. Jasnoća i specifičnost ključni su za osiguravanje da LLM razumije namjeravani opseg i generira točne odgovore.