AI說書 - Prompt Engineering - 169 | Prompt 複合施行

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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


實施 Prompt Composite 需要徹底了解其組成部分及其協同作用,該模式可以透過一系列步驟來實現,這些步驟旨在整合 User Prompt、System Prompt 和 Custom Instruction,並將複雜的提示分解為可管理的 Node Prompt:

  1. User Prompt Collection:第一步是收集使用者提示,使用者輸入可以是簡單的查詢,也可以是複雜的多方面查詢,此使用者提示作為模式其餘部分的基礎
  2. Custom Instructions Integration:使用者預先設定的自訂指令也會被收集並整合到提示中,這些指令指導人工智慧的回應,幫助根據使用者的偏好和上下文需求進行客製化
  3. Prompt Decomposition:如果 User Prompt 很複雜並且涉及多個方面,則 User Prompt 分解的概念將其分解為更簡單的 Node Prompt,每個 Node Prompt 代表原始 User Prompt 的一部分,由 AI 系統單獨處理
  4. Node Prompt Processing:每個 Node Prompt 都是單獨處理的,人工智慧系統使用其 System Prompt 和 Custom Instruction 以及每個 Node Prompt,為該特定節點產生適當的回應
  5. Response Generation:收集所有 Node Prompt 的回應並將其組合成對原始 User Prompt 的連貫回應,因此,該回應是對每個 Node Prompt 的回應的混合,這確保了原始複雜查詢的所有方面都得到解決
  6. Response Delivery:最終的回應傳遞給用戶,從而完成 Prompt Composite 的一個循環,對於每個新 User Prompt 都會重複此過程



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