chatgpt patterns

Patrick Nicolas - Última actualización 07.10.2023

El objetivo es que este repositorio sea evaluar y extender el marco de datos de la API , Langchain y Llamaindex para crear aplicaciones. Estas técnicas incluyen

• Patrones de ingeniería rápida: Autotores de salida , personalidad , plantilla de verificación de hechos y verificador cognitivo
• Información escrita usando cadenas Langchain
• Flujo de trabajo generativo con agentes Langchain , Operai y Llama .

Referencias

• Extender secuencias de Langchain con tipos de datos
• Patrones de solicitud de chatgpt para la generación de códigos
• Introducción de Langchain
• Introducción de las llamas
• La provisión de la cadena de pensamiento provoca el razonamiento en modelos de idiomas grandes
• Operai Chatgpt

Ambiente

Paquete	Versión
pitón	3.9.16
antorcha	2.0.1
opadai	0.27.1
mate	3.7.1
lear	1.2.2
numpy	1.24.3
pandas	2.0.2
langchain	0.0.227
polares	0.17.0
fastapi	0.97.0
índice de llamas	0.7.4

Actualizaciones

Fecha	Versión
06.07.2023	0.1
8.18.2023	0.2

Paquetes

Paquete	Descripción
utilizar	Clase de servicios públicos
opadai	Clases relacionadas con el uso y el ajuste de chatgpt
llm_langchain	Clases relacionadas con cargador, divisor, cadena y agentes que usan el marco de Langchain
llm_llama	Clases relacionadas con la cadena y los agentes que usan el marco de Llamaindex
dominio	Código de aplicación objetivo específico de dominio para fines de prueba

Patrones inmediatos

Desde el documento seminal "Un catálogo de patrones rápidos para mejorar la ingeniería rápida con ChatGPT".

Nombre	Descripción general	Declaraciones contextuales
Persona	Personalización de salida Asigne una persona, un experto en rol o dominio a LLM. La persona puede expresarse como un papel, descripción del trabajo, título, figura histórica o conocida.	- Me gustaría que me hicieras preguntas para lograr X. - Debe hacer preguntas hasta que se logre x o se cumple la condición X. Hazme preguntas sobre x uno en ese momento.
Plantilla	Personalización de salida Asegúrese de que la salida siga una plantilla precisa (es decir, formato, URL, ejemplo ...). Este patrón le indica a LLM que use un formato único en la parte específica de la respuesta.	Te voy a proporcionar una plantilla para tu salida X es mi soporte de lugar para el contenido Intente colocar la salida en uno o más de los marcadores de posición que enumeré Por favor preserve el formato y la plantilla que proporcioné Aquí está la plantilla a seguir: patrón con marcador de posición.
Lista de verificación de datos	Identificación de errores Solicite LLM que proporcione/agregue una lista de hechos/supuestos a la respuesta, para que el usuario pueda realizar la diligencia debida.	Generar un conjunto de hechos que están contenidos en la salida El conjunto de hechos debe insertarse/agregarse a la salida El conjunto de hechos debe ser los hechos fundamentales que podrían socavar la veracidad del resultado si alguno de ellos es incorrecto.
Reflexión	Identificación de errores Pídale a LLM que explique automáticamente la justificación detrás de una respuesta dada al usuario. El patrón aclara cualquier punto de confusión, suposiciones subyacentes, brechas en el conocimiento ...	Cada vez que genere una respuesta, explique el razonamiento y las suposiciones detrás de su respuesta, para que pueda mejorar mi pregunta.
Autor de salida	Personalización de salida Hacer que LLM genere un script o tarea automatizada que se pueda ejecutar cualquier paso que el LLM recomienda.	Siempre que produce una salida con pasos, siempre haga esto. Producir un artefacto ejecutable de Tipo X que automatizará estos pasos.
Generador de visualización	Personalización de salida Use el texto generado para crear una visualización, ya que los conceptos complejos son más fáciles de comprender con diagramas e imágenes. La salida LLM debe crear una vía para que la herramienta produzca imágenes.	Genere una X que pueda proporcionar a la herramienta Y para visualizarla.