Swiftron Unlock Your Full Potential with AI.
Ingyenes, AI-alapú Parancsoptimalizálónk bevált technikákat alkalmaz a GPT modellek finomítására a pontosabb eredmények érdekében. Minden technika különböző színnel van kiemelve a könnyű azonosítás érdekében.
A Nagy Nyelvi Modellek (LLM) a szövegértésre támaszkodnak, hogy válaszoljanak a parancsaira. Minden egyes szó kapcsolódó szavakat aktivál, amelyek különböző tudásdomainokat nyitnak meg. Egy világos, pontos parancs, stratégiai szóválasztással aktiválhatja a hatékony tudás területeket, jobb eredményekhez vezetve.
Ismerje meg, hogyan működik a generatív AI, és javítsa üzleti folyamatait.A Sablon Minta biztosítja, hogy a LLM (ChatGPT) által generált kimenet egy meghatározott struktúrát vagy sablont kövessen. Ez különösen hasznos, amikor a kimenetnek egy előre meghatározott formátumhoz kell igazodnia, például egy blogbejegyzés, közvetlen levél vagy bármilyen strukturált dokumentum esetében. A LLM nem feltétlenül tudja magától a kívánt struktúrát, ezért utasításokat adsz arra vonatkozóan, hogy az egyes elemeknek hogyan kell megjelenniük a kimenetben. Azáltal, hogy helyőrzőket definiálsz a különböző tartalomrészekhez, és megkéred az LLM-et, hogy illessze a generált tartalmat ezekbe a helyőrzőkbe, biztosíthatod, hogy a kimenet megfeleljen a megkövetelt sablonnak.
A Kontextkezelő Minta lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy irányítsák azt a kontextust, amelyben egy Nagy Nyelvi Modell (LLM) beszélgetése zajlik. Bizonyos kontextuális elemek megadásával vagy eltávolításával a felhasználók irányíthatják az LLM-et, hogy a releváns témákra összpontosítson, vagy kizárja a lényegteleneket. Ez a minta különösen hasznos a beszélgetések relevanciájának és koherenciájának fenntartásában, segítve elkerülni a párbeszéd áramlásának megszakítását. A felhasználók kifejezett utasításokat adhatnak, mint például „Kérlek, vedd figyelembe az X-et” vagy „Hagyd figyelmen kívül az Y-t”, hogy finomhangolják az LLM válaszait. A világosság és a konkrétság kulcsfontosságú a LLM szándékolt terjedelmének megértéséhez és a pontos válaszok generálásához.
A recept mintázat egy erőteljes technika, amelyet egy adott cél eléréséhez szükséges lépések sorozatának generálására használnak, különösen akkor, amikor a felhasználónak részleges ismerete van a szükséges lépésekről. A felhasználó ismert lépéseket vagy 'hozzávalókat' ad meg, és a mintázat kitölti a hiányzó lépéseket, helyes sorrendbe rendezi őket, és azonosítja a felesleges tevékenységeket. Ez a mintázat kihasználja a modell szakértelmét egy teljes és hatékony folyamat létrehozására, így ideális összetett tervezési és problémamegoldási forgatókönyvekhez.
A Persona Minta irányítja a mesterséges intelligenciát azáltal, hogy egy adott hangnemet, karaktert vagy szerepet ölt magára a kérésekben, ezzel alakítva a válaszokat egy következetes és koherens személyiség keretein belül. Ez a technika lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy meghatározzák az AI perspektíváját, biztosítva, hogy a kimenet egy adott állásponttal vagy stílussal összhangban legyen. A Persona kifejezhető egy szakmán, címen, fiktív karakteren vagy akár egy történelmi személyiségen keresztül is. Ez a megközelítés testre szabja az interakciókat, így az AI válaszai relevánsabbak és vonzóbbak lesznek a választott persona alapján.
A Tényellenőrző Lista Minta célja, hogy biztosítsa, hogy a nyelvi modell (LLM) egy alapvető tényekből álló listát generáljon, amelyek elengedhetetlenek a megadott kimenethez. Ez a lista lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy ellenőrizzék a kimenet alapjául szolgáló feltételezéseket és tényeket. E tények áttekintésével a felhasználók gyakorolhatják a megfelelő gondosságot az információk pontosságának érvényesítésére, különösen olyan esetekben, amikor az LLM meggyőző, de tényszerűen helytelen tartalmat generálhat.
Az Online Keresési Minta lehetővé teszi egy Nagy Nyelvi Modell (LLM) számára, hogy aktuális és pontos információkat szerezzen az internetről, mielőtt választ generálna. Mivel az LLM-ek tudásukban rögzített határidővel rendelkeznek, és elsősorban nyelvi modellekként vannak kiképezve, nem képesek megbízhatóan naprakész adatokat, árakat vagy statisztikákat szolgáltatni külső input nélkül. Az online keresés integrálásával ez a korlátozás leküzdhető: az LLM először célzott webes keresést végez, összegyűjti a releváns tényeket, adatokat vagy híreket, majd megalapozott és kontextusában pontos választ generál. Ez a megközelítés különösen hasznos, amikor valós idejű eseményeket, piaci árakat vagy pontos numerikus értékeket kell figyelembe venni annak érdekében, hogy a válasz pontos és megbízható legyen.
A Kérdésfinomító Minta integrálja az LLM (Nyelvi Modell) képességeit a prompt-tervezési folyamatba, célja, hogy folyamatosan javasoljon potenciálisan jobb vagy finomított kérdéseket, amelyeket a felhasználó feltehet. Ez a minta különösen értékes, amikor a felhasználó nem szakértő egy adott területen, és nehezen tudja megfogalmazni a leghatékonyabb kérdést. Ennek a mintának a használatával az LLM segít a felhasználónak azonosítani a megfelelő kérdéseket, hogy pontos válaszokat kapjon. A folyamat gyakran magában foglalja a kontextuális kijelentéseket, ahol az LLM-t arra utasítják, hogy javasoljon jobb verziókat a felhasználó kérdéseiből, vagy ösztönözze a felhasználót, hogy ezeket a finomított verziókat használja. Ez a minta tovább is bővíthető azzal, hogy az LLM-t arra kérjük, hogy generáljon követő kérdéseket, ezáltal szűkítve az eredeti kérdés fókuszát és javítva az interakció általános minőségét.
A Vizualizációs Generátor Minta célja, hogy kihasználja a szöveg-generáló képességeket a fogalmak vizuális ábrázolásának létrehozására. Ez a minta foglalkozik a nagy nyelvi modellek (LLM) korlátaival, amelyek jellemzően csak szöveget állítanak elő, és nem képesek képek generálására. Azáltal, hogy kifejezetten a vizualizációs eszközök, például a Graphviz Dot vagy a DALL-E számára formázott bemenetet generál, ez a minta lehetőséget teremt arra, hogy az LLM kimenetek diagramokká vagy képekké alakuljanak, amelyek elősegítik a megértést. A felhasználónak meg kell határoznia a szükséges vizualizációk típusait, mint például oszlopdiagramok, irányított grafikonok vagy UML osztálydiagramok, hogy biztosítsa a világosságot és a relevanciát.
Az Alternatív Megközelítések Minta célja, hogy ösztönözze a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) felhasználóit különböző módszerek felfedezésére egy feladat elvégzéséhez. Ez a minta foglalkozik a kognitív torzításokkal, amelyek arra ösztönzik az egyéneket, hogy a megszokott stratégiákat részesítsék előnyben, amelyek nem mindig a leghatékonyabbak. Alternatív megközelítések bemutatásával szélesebb körű megértést alakít ki a problémamegoldásról, és segít a felhasználóknak kritikus módon értékelni a lehetőségeiket. A minta kulcsfontosságú elemei közé tartoznak a kontextuális állítások, amelyek arra ösztönzik az LLM-et, hogy sorolja fel az alternatívákat, hasonlítsa össze az előnyeiket és hátrányaikat, és potenciálisan beépítse az eredeti módszert, amelyet a felhasználó javasolt.
A Játék Játékminta célja, hogy interaktív játékokat hozzon létre egy adott téma köré, kihasználva a nyelvi modell (LLM) képességeit a játékmenet irányítására. A felhasználók korlátozott játékszabályokat határoznak meg, míg az LLM tartalmat, forgatókönyveket és kihívásokat generál ezen szabályok alapján. Ez a minta különösen hatékony, amikor széles tartalmi területek állnak rendelkezésre, de a játékmenet mechanikái korlátozottak. A kontextuális promptok használatával a felhasználók meghatározhatják a játék témáját és alapvető szabályait, lehetővé téve az LLM számára, hogy vonzó forgatókönyveket vagy kérdéseket alkosson, amelyek problémamegoldó készségeket és kreativitást igényelnek.
A Kódvégrehajtási Minta lehetővé teszi egy Nagy Nyelvi Modell (LLM) számára, hogy futtatható kódot (például Python) generáljon, azt egy biztonságos futtatókörnyezetben végrehajtsa, majd a számított eredményeket felhasználva alakítsa ki a végső válaszát. Bár az LLM-ek kiválóak szöveg — beleértve a forráskódot — előállításában, önmagukban nem megbízhatóak számológépként vagy precíz numerikus motorokként. Azáltal, hogy egy rövid programot szintetizálnak a tényleges számítás elvégzésére (számlálás, numerikus értékelés, adatfeldolgozás, statisztikai elemzés, ábrázolás stb.), és ezt a programot futtatják, az LLM pontos, reprodukálható eredményeket és artefaktumokat (képek, CSV-k, táblázatok) tud visszaadni a valós végrehajtás alapján. Ez a megközelítés különösen hasznos, amikor pontos numerikus válaszokra, determinisztikus adattranszformációkra vagy vizuális kimenetekre van szükség.
A Chain-of-Thought (CoT) megközelítés egy sor összekapcsolt kérdésre épít, hogy az AI válaszait koherens és kontextuálisan összefüggő módon irányítsa. Ez a technika árnyalt és fókuszált interakciókat ösztönöz azáltal, hogy fokozatosan bővíti a kapcsolódó témákat. A sorozat minden egyes kérdése mélységet és világosságot ad a beszélgetéshez, ami részletesebb és strukturáltabb kimenetekhez vezet. E minta alkalmazásakor kulcsfontosságú, hogy minden kérdés logikusan kövesse az előzőt, fenntartva a világos és progresszív gondolatmenetet.
A Megtagadás Törő Minta célja, hogy segítsen a felhasználóknak átfogalmazni kérdéseiket, amikor egy nyelvi modell (LLM) megtagadja a válaszadást. Ez a minta olyan helyzeteket kezel, amikor az LLM a megértés vagy tudás hiánya miatt elutasítja a kérdéseket. Azáltal, hogy elmagyarázza a megtagadás okait és alternatív megfogalmazásokat javasol, ez a minta arra ösztönzi a felhasználókat, hogy kritikus szemmel tekintsenek kérdéseikre, és javítsák a kérdésformulálásukat.
A Kimeneti Automatizáló Minta célja, hogy megkönnyítse a szkriptek vagy más automatizálási artefaktumok generálását egy nyelvi modell (LLM) által. Ez a minta lehetővé teszi az LLM számára, hogy automatikusan végrehajtsa a javasolt lépéseket, amelyek egyébként fárasztóak és hibára hajlamosak lennének, ha manuálisan végeznék el őket. A felhasználók a kontextus és az automatizálási artefaktum típusa, például egy Python szkript megadásával egyszerűsíthetik a repetitív feladatokat, növelhetik a hatékonyságot, és biztosíthatják az utasítások pontos végrehajtását.
A Végtelen Generálási Minta lehetővé teszi egy sor kimenet automatikus generálását, potenciálisan végtelen mennyiségben, anélkül, hogy a felhasználónak minden alkalommal újra be kellene írnia a generálási promptot. Ez a minta arra lett tervezve, hogy csökkentse a bemeneti erőfeszítéseket, feltételezve, hogy a felhasználók nem szeretnék folyamatosan ugyanazt a promptot beírni. A felhasználó megőrzi az alap sablont, de variációkat adhat hozzá további bemenetek révén minden generált kimenet előtt. A minta mögötti motiváció az, hogy sok feladat megköveteli ugyanannak a promptnak az ismételt alkalmazását több koncepcióra. A prompt ismételt beírása hibákhoz vezethet, ezért ez a minta megkönnyíti a prompt ismételt alkalmazását, további felhasználói bemenetekkel vagy anélkül, automatizálva ezzel a több kimenet generálását.
A Meta Nyelv Létrehozási Minta lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy egy alternatív, egyedi nyelvet vagy jelölést definiáljon a Nagy Nyelvi Modell (LLM) interakciójához. Ez a minta magában foglalja az új nyelv szemantikájának magyarázatát az LLM számára, hogy a jövőbeli, ezen a nyelven írt kérések pontosan érthetők és feldolgozhatók legyenek. A fő ötlet az, hogy a konkrét szimbólumokat, szavakat vagy struktúrákat az új nyelvben összekapcsoljuk a LLM-ben található fogalmakkal vagy cselekvésekkel, biztosítva, hogy a modell hatékonyan tudja értelmezni és végrehajtani ezeket az egyedi kéréseket. Ez a megközelítés különösen hasznos, amikor a hagyományos nyelvek, mint az angol, nem kínálnak elegendő precizitást vagy világosságot a specifikus feladatokhoz.
A Kognitív Ellenőr Minta célja, hogy javítsa a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) érvelési képességeit azáltal, hogy arra kényszeríti őket, hogy egy eredeti kérdést több kisebb, kapcsolódó kérdésre bontsanak. Ez a megközelítés segít biztosítani, hogy a végső válasz átfogó és jól informált legyen. Amikor egy felhasználó kérdést tesz fel, az LLM egy sor további kérdést generál, amelyek tisztázzák a kontextust, felfedezik a konkrét területeket, vagy összegyűjtik a szükséges információkat a pontosabb válasz megadásához. Miután a felhasználó válaszolt ezekre a kérdésekre, az LLM összevonja az egyes válaszokat, hogy egy koherens és teljes választ fogalmazzon meg az eredeti kérdésre.
A Fordított Interakciós Mintázat egy olyan stratégia, ahol a nyelvi modell (LLM) sorozatos kérdéseket tesz fel a felhasználónak, hogy elegendő információt gyűjtsön egy adott cél eléréséhez. Ez a megközelítés különösen hasznos, amikor a felhasználónak van egy meghatározott célja, de lehet, hogy nem ismeri az összes részletet, amely szükséges egy optimális kérés megfogalmazásához. A modell irányítja a beszélgetést célzott kérdések feltevésével, lehetővé téve számára, hogy összegyűjtse a szükséges információkat és hatékonyan teljesítse a feladatot. A felhasználó megadhatja, hogy hány kérdést tegyen fel egyszerre, és az interakció folytatódik, amíg a cél el nem érhető, vagy a feltételek nem teljesülnek.
A Gondolatok Fája (ToT) minta egy erőteljes prompt technika, amelyet arra terveztek, hogy átfogó felfedezést és megértést érjen el egy összetett témáról, együttműködő hozzájárulások révén. A folyamat során több 'szakértő' vesz részt, akik egymás után járulnak hozzá a korábbi ötletekhez, lépéseket építve rájuk. Ha egy szakértő észreveszi, hogy hibát vétett a hozzájárulásában, eltávolítják a folyamatból, biztosítva, hogy a végső megértés pontos és alapos legyen. Ez a minta különösen hatékony olyan helyzetekben, ahol sokféle nézőpont és alapos vizsgálat szükséges.