Swiftron
Unlock Your Full Potential with AI.
Vår AI-drevne Forespørsel Optimalisator bruker beviste teknikker for å forbedre GPT-modeller for mer presise resultater. Hver teknikk er fremhevet i en distinkt farge for enkel identifikasjon.
Store språkmodeller (LLM) er avhengige av tekstforståelse for å svare på dine forespørsel. Hvert ord utløser relaterte ord som åpner for forskjellige kunnskapsområder. En klar, presis forespørsel med strategisk ordvalg kan aktivere kraftige kunnskapsområder, noe som fører til bedre resultater.
Persona-mønsteret veileder AI-en ved å adoptere en spesifikk tone, karakter eller rolle i forespørslene, og former dermed svarene med en konsistent og sammenhengende personlighet. Denne teknikken lar brukerne definere AI-ens perspektiv, noe som sikrer at utdataene stemmer overens med en bestemt holdning eller stil. Personaen kan uttrykkes gjennom et yrke, en tittel, en fiktiv karakter eller til og med en historisk figur. Denne tilnærmingen tilpasser interaksjoner, noe som gjør AI-ens svar mer relevante og engasjerende basert på den valgte personaen.
Chain-of-Thought (CoT) tilnærmingen bygger på en serie sammenkoblede forespørsel som veileder AI-ens svar på en sammenhengende og kontekstuelt tilknyttet måte. Denne teknikken fremmer nyanserte og fokuserte interaksjoner ved gradvis å utvide relaterte emner. Hver forespørsel i sekvensen tilfører dybde og klarhet til samtalen, noe som fører til mer detaljerte og strukturerte utganger. Når man anvender dette mønsteret, er det avgjørende å sikre at hver forespørsel logisk følger den forrige, og opprettholder en klar og progressiv tankegang.
Tree-of-Thought (ToT) mønsteret er en kraftfull teknikk for å lage forslag, designet for å oppnå en omfattende utforskning og forståelse av et komplekst emne gjennom samarbeidende bidrag. Prosessen involverer flere 'eksperter', som hver bidrar med sekvensielle trinn for å bygge videre på de tidligere ideene. Hvis en ekspert innser en feil i sitt bidrag, blir de fjernet fra prosessen, noe som sikrer at den endelige forståelsen er både nøyaktig og grundig. Dette mønsteret er spesielt effektivt i situasjoner der mangfoldige perspektiver og grundig undersøkelse er nødvendig.
Oppskriftmønsteret er en kraftig teknikk som brukes til å generere en sekvens av trinn som kreves for å oppnå et spesifikt mål, spesielt når brukeren har en delvis forståelse av de nødvendige trinnene. Brukeren gir kjente trinn eller 'ingredienser', og mønsteret fyller inn manglende trinn, organiserer dem i riktig rekkefølge og identifiserer eventuelle unødvendige handlinger. Dette mønsteret utnytter modellens ekspertise for å skape en komplett og effektiv prosess, noe som gjør det ideelt for komplekse planleggings- og problemløsningsscenarier.
Malermalen sikrer at utdataene generert av LLM (ChatGPT) følger en spesifikk struktur eller mal. Dette er spesielt nyttig når utdataene må overholde et forhåndsbestemt format, som for eksempel en bloggartikkel, direkte post eller et hvilket som helst strukturert dokument. LLM-en vet kanskje ikke nødvendigvis hvilken struktur som ønskes, så du gir instruksjoner om hvordan hvert element skal vises i utdataene. Ved å definere plassholdere for forskjellige seksjoner av innhold og be LLM-en om å tilpasse det genererte innholdet til disse plassholderne, kan du sikre at utdataene samsvarer med den nødvendige malen.
Flipped Interaction Pattern er en strategi der språkmodellen (LLM) stiller brukeren en serie spørsmål for å samle tilstrekkelig informasjon for å oppnå et spesifikt mål. Denne tilnærmingen er spesielt nyttig når brukeren har et definert mål, men kanskje ikke kjenner alle detaljene som trengs for å lage et optimalt prompt. Modellen driver samtalen ved å stille målrettede spørsmål, noe som gjør at den kan samle nødvendig informasjon og fullføre oppgaven effektivt. Brukeren kan spesifisere hvor mange spørsmål som skal stilles om gangen, og interaksjonen fortsetter til målet er nådd eller betingelsene er oppfylt.
Spørsmålsforbedringsmønsteret integrerer evnene til en LLM (Språkmodell) inn i prosessen med prompt-engineering, med mål om kontinuerlig å foreslå potensielt forbedrede eller raffinerte spørsmål som en bruker kan stille. Dette mønsteret er spesielt verdifullt når brukeren kanskje ikke er en ekspert innen et bestemt felt og kan ha vanskeligheter med å formulere det mest effektive spørsmålet. Ved å bruke dette mønsteret hjelper LLM-en brukeren med å identifisere de riktige spørsmålene for å få nøyaktige svar. Prosessen involverer ofte kontekstuelle uttalelser der LLM-en blir instruert til å foreslå bedre versjoner av brukerens spørsmål eller oppfordre brukeren til å bruke disse raffinerte versjonene. Dette mønsteret kan også utvides ved å be LLM-en om å generere oppfølgingsspørsmål, og dermed snevre inn fokuset på det opprinnelige spørsmålet og forbedre den totale kvaliteten på interaksjonen.
Mønsteret for opprettelse av meta-språk lar brukeren definere et alternativt, tilpasset språk eller notasjon for interaksjon med en stor språkmodell (LLM). Dette mønsteret innebærer å forklare semantikken til dette nye språket til LLM-en, slik at fremtidige forespørsel som bruker dette språket kan forstås og behandles nøyaktig. Hovedideen er å kartlegge spesifikke symboler, ord eller strukturer i det nye språket til konsepter eller handlinger i LLM-en, og sikre at modellen kan tolke og handle på disse tilpassede forespørslene effektivt. Denne tilnærmingen er spesielt nyttig når konvensjonelle språk som engelsk kanskje ikke tilbyr den presisjonen eller klarheten som er nødvendig for spesifikke oppgaver.
Output Automater-mønsteret er utformet for å lette genereringen av skript eller andre automatiseringsartefakter ved hjelp av en språkmodell (LLM). Dette mønsteret gjør det mulig for LLM å automatisk utføre anbefalte trinn som ellers kan være tidkrevende og utsatt for feil når de utføres manuelt. Ved å spesifisere konteksten og typen automatiseringsartefakt, for eksempel et Python-skript, kan brukerne strømlinjeforme repetitive oppgaver, forbedre effektiviteten og sikre nøyaktig utførelse av instruksjoner.
Mønsteret for alternative tilnærminger har som mål å oppmuntre brukere av store språkmodeller (LLMer) til å utforske ulike metoder for å fullføre en oppgave. Dette mønsteret tar tak i kognitive skjevheter som får individer til å favorisere kjente strategier, som kanskje ikke alltid er de mest effektive. Ved å presentere alternative tilnærminger, fremmer det en bredere forståelse av problemløsning og hjelper brukerne med å evaluere alternativene sine kritisk. Nøkkelkomponenter i dette mønsteret inkluderer kontekstuelle uttalelser som oppfordrer LLM-en til å liste opp alternativer, sammenligne deres fordeler og ulemper, og potensielt inkorporere den opprinnelige metoden foreslått av brukeren.
Cognitive Verifier-mønsteret er utformet for å forbedre resonnementsevnen til store språkmodeller (LLM-er) ved å kreve at de bryter ned et opprinnelig spørsmål til flere mindre, relaterte spørsmål. Denne tilnærmingen bidrar til å sikre at det endelige svaret er omfattende og velinformert. Når en bruker stiller et spørsmål, genererer LLM-en et sett med tilleggsspørsmål som klargjør konteksten, utforsker spesifikke områder, eller samler nødvendig informasjon for å gi et mer nøyaktig svar. Når brukeren svarer på disse spørsmålene, kombinerer LLM-en de individuelle svarene for å formulere et sammenhengende og komplett svar på det opprinnelige spørsmålet.
Fact Check List-mønsteret er utformet for å sikre at språkmodellen (LLM) genererer en liste over grunnleggende fakta som er essensielle for det gitte resultatet. Denne listen gjør det mulig for brukere å verifisere de underliggende antagelsene og faktaene som outputen er basert på. Ved å gjennomgå disse faktaene kan brukerne utøve nødvendig aktsomhet for å validere nøyaktigheten av informasjonen som presenteres, spesielt i tilfeller der LLM kan generere overbevisende, men faktisk feilaktig innhold.
Det Uendelige Genereringsmønsteret gjør det mulig for automatisk generering av en serie utdata, potensielt uendelig, uten at brukeren må skrive inn genereringsprompten på nytt hver gang. Dette mønsteret er utformet for å redusere innskrivingsinnsatsen basert på antagelsen om at brukere ikke ønsker å kontinuerlig skrive inn den samme prompten. Brukeren beholder en grunnmal, men kan legge til variasjoner gjennom ytterligere inndata før hver generert utdata. Motivasjonen bak dette mønsteret er at mange oppgaver krever gjentatt bruk av den samme prompten på flere konsepter. Å gjentatte ganger skrive inn prompten kan føre til feil, så dette mønsteret letter den gjentatte bruken av en prompt, med eller uten ytterligere brukerinput, og automatiserer genereringen av flere utdata.
Visualiseringsgenerator-mønsteret er utformet for å utnytte tekstgenereringskapasiteter til å lage visuelle representasjoner av konsepter. Dette mønsteret adresserer begrensningen ved store språkmodeller (LLM-er), som vanligvis bare produserer tekst og ikke kan generere bilder. Ved å generere input spesifikt formatert for visualiseringsverktøy som Graphviz Dot eller DALL-E, skaper dette mønsteret en vei for LLM-utdata til å bli omformet til diagrammer eller bilder som forbedrer forståelsen. Brukeren må kanskje spesifisere hvilke typer visualiseringer som kreves, som søylediagrammer, rettede grafer eller UML klasse-diagrammer, for å sikre klarhet og relevans.
Spillmønsteret er utformet for å skape interaktive spill sentrert rundt et spesifikt tema, ved å utnytte mulighetene til en språkmodell (LLM) for å veilede spillingen. Brukerne definerer begrensede spilleregler, mens LLM-en genererer innhold, scenarier og utfordringer basert på disse reglene. Dette mønsteret er spesielt effektivt når det er brede innholdsområder, men begrensede spillmekanikker. Ved å bruke kontekstuelle forespørsel kan brukerne spesifisere spillets tema og dets grunnleggende regler, noe som gjør det mulig for LLM-en å lage engasjerende scenarier eller spørsmål som krever problemløsningsevner og kreativitet.
Refusal Breaker-mønsteret er utformet for å hjelpe brukere med å omformulere spørsmålene sine når en språkmodell (LLM) nekter å gi et svar. Dette mønsteret tar for seg situasjoner der LLM kan avvise spørsmål på grunn av mangel på forståelse eller kunnskap. Ved å forklare årsakene til avvisningen og foreslå alternative formuleringer, oppmuntrer dette mønsteret brukere til å tenke kritisk om forespørslene sine og forbedre formuleringen av spørsmålene.
Kontextbehandler-mønsteret gjør det mulig for brukere å kontrollere konteksten der en samtale med en stor språkmodell (LLM) finner sted. Ved å spesifisere eller fjerne visse kontekstuelle elementer kan brukerne veilede LLM-en til å fokusere på relevante emner eller utelukke irrelevante. Dette mønsteret er spesielt nyttig for å opprettholde relevans og sammenheng i samtaler, og bidrar til å unngå forstyrrelser i samtalens flyt. Brukere kan gi eksplisitte instruksjoner som "Vennligst vurder X" eller "Ignorer Y" for å finjustere LLM-ens svar. Klarhet og spesifisitet er nøkkelen til å sikre at LLM-en forstår den tiltenkte omfanget og genererer nøyaktige svar.