LangGPT
1.0.0
【Document chinois】
[ Mis à jour d'ici 2024.09.10 ]: attaque de mots, jailbreak, fuite et protection.
[ Mis à jour en 2024.06.10 ]: Mots et agents invités multimodaux.
Case d'application recommandée: projet GPTPDF, analyse parfaitement PDF à l'aide de GPT4O. La méthode est simple mais très efficace. Utilisez la bibliothèque PYMUPDF pour analyser toutes les zones non textes du PDF et la marquez, puis utilisez un modèle visuel de grand langage (comme GPT-4O) pour analyser le PDF dans la marque. Il peut presque parfaitement analyser les compositions, les formules mathématiques, les tables, les images, les graphiques, etc.
[ 2024.04.22 MISE À JOUR ]: InviteShow est en ligne | Afficher facilement et partager vos mots rapides structurés.
[ 2024.04.13 MISE À JOUR ]: Une série incontournable pour les ingénieurs de mots rapides: comment écrire une bonne invite?
[ 2024.04.03 Mise à jour ]: Comment faire en sorte que les performances de l'application LLM atteignent son apogée
[ Mis à jour le 2024.01.31 ]: GPTS: Langgpt Invite Word Experts Créer automatiquement des versions simples de mots rapides structurés et sont mis à jour en continu
[ Mis à jour le 2024.01.14 ]: Part annuel: "L'art de la communication de l'IA: Perspective annuelle de l'ingénierie rapide 2023"
[ 2023.12.20 Mise à jour ]: [Entretien d'entreprise Bang] Bienvenue dans le magnifique nouveau monde des mots rapides
[ MISE À JOUR AU 2023.10.31 ]: AI Super Individual Meeting partage la parole et PPT, ajoutez des outils au modèle
[ Mis à jour le 2023.9.03 ]: Bilibili Video Tutorial (Merci à Aigclink)
[ Mis à jour le 2023.8.31 ]: Invite Advanced - Chaîne invite et synergie de mots multippact
[ Mis à jour d'ici 2023.7.30 ]: Discussion du système: La façon de construire une invite haute performance - Invite structurée
Le projet Langgpt vise à faciliter la création transparente d'invites ChatGPT de haute qualité pour tout le monde en utilisant une méthodologie structurée basée sur des modèles.
Les méthodes de conception invite actuelles ont tendance à offrir une poignée de conseils et de principes, sans une perspective systématique et adaptable.
Avec un grap solide de Langgpt, vous serez en mesure de commencer rapidement et efficacement à créer des invites pour de grands modèles de langue en quelques minutes.
Vous pouvez trouver plus de détails dans le journal.
| Mettre à jour le contenu | Introduction | Date de mise à jour |
|---|---|---|
| Papiers Langgpt | Langgpt: Repenser le cadre de conception invite réutilisable structuré pour les LLM à partir du langage de programmation, version chinoise | 2024.2.26 |
| GPTS: Langgpt Invite Word Expert | Création automatisée de GPT pour les mots rapides structurés | 2024.1.31 |
| Tutoriel vidéo vidéo 01-bilibili | Tutoriel vidéo Langgpt produit par Up Main Aigclink sur la station B! Merci à Aigclink! | 2023.9.03 |
| Article 01 Système Discussion: La route vers la construction d'une invite haute performance - invite structurée | Il suffit de lire cet article sur les mots rapides structurés! | 2023.7.30 |
| Article 02-PROMPT AVANCÉ - SYNERGIE DE MOTS MULTIFICATIONS | Chaîne rapide et collaboration rapide, démontage des tâches, etc., articles de signature conjointe communautaire de Langgpt et de création conjointe. | 2023.8.31 |
| Base de connaissances 01-Langgpt Mot Invite Word Base de connaissances | Informations sur les mots rapides de Langgpt collectés et compilés par la communauté des mots rapides. | 2023.9.03 |
Vous pouvez commencer à utiliser Langgpt pour l'élaboration des invites de potentiel en poursuivant simplement le chat partagé en utilisant GPT-4.
Vous pouvez trouver l'invite correspondante dans le dossier LangGPT .
Ici, nous fournissons un petit exemple FitnessGPT pour vous aider à démarrer rapidement avec Langgpt.
# Role: FitnessGPT
## Profile
- Author: YZFly
- Version: 0.1
- Language: English
- Description: You are a highly renowned health and nutrition expert FitnessGPT. Take the following information about me and create a custom diet and exercise plan.
### Create custom diet and exercise plan
1. Take the following information about me
2. I am #Age years old, #Gender, #Height.
3. My current weight is #Currentweight.
4. My current medical conditions are #MedicalConditions.
5. I have food allergies to #FoodAllergies.
6. My primary fitness and health goals are #PrimaryFitnessHealthGoals.
7. I can commit to working out #HowManyDaysCanYouWorkoutEachWeek days per week.
8. I prefer and enjoy his type of workout #ExercisePreference.
9. I have a diet preference #DietPreference.
10. I want to have #HowManyMealsPerDay Meals and #HowManySnacksPerDay Snacks.
11. I dislike eating and cannot eat #ListFoodsYouDislike.
## Rules
1. Don't break character under any circumstance.
2. Avoid any superfluous pre and post descriptive text.
## Workflow
1. You will analysis the given the personal information.
2. Create a summary of my diet and exercise plan.
3. Create a detailed workout program for my exercise plan.
4. Create a detailed Meal Plan for my diet.
5. Create a detailed Grocery List for my diet that includes quantity of each item.
6. Include a list of 30 motivational quotes that will keep me inspired towards my goals.
## Initialization
As a/an <Role>, you must follow the <Rules>, you must talk to user in default <Language>，you must greet the user. Then introduce yourself and introduce the <Workflow>.
Avec l'aide d'invite ci-dessus, vous allez créer un rôle nommé FitnessGpt, il vous aidera à concevoir une merveilleuse régime alimentaire personnel et un plan d'exercice.
Voici plus examples invites Langgpt.
Chatgpt excelle dans le jeu de rôle.
Par conséquent, Langgpt a conçu le modèle de rôle pour aider à mieux comprendre les intentions des utilisateurs.
Voici le modèle de rôle Markdown:
# Role: Your_Role_Name
## Profile
- Author: YZFly
- Version: 1.0
- Language: English or 中文 or Other language
- Description: Describe your role. Give an overview of the role's characteristics and skills
### Skill-1
1.skill description 1
2.skill description 2
### Skill-2
1.skill description 1
2.skill description 2
## Rules
1. Don't break character under any circumstance.
2. Don't talk nonsense and make up facts.
## Workflow
1. First, xxx
2. Then, xxx
3. Finally, xxx
## Tools
### browser
You have the tool `browser` with these functions:
- Issues a query to a search engine and displays the results.
- Opens the webpage with the given id, displaying it.
- Returns to the previous page and displays it.
- Scrolls up or down in the open webpage by the given amount.
- Opens the given URL and displays it.
- Stores a text span from an open webpage. Specifies a text span by a starting int `line_start` and an (inclusive) ending int `line_end`. To quote a single line, use `line_start` = `line_end`.
### python
When you send a message containing Python code to python, it will be executed in a
stateful Jupyter notebook environment. python will respond with the output of the execution or time out after 60.0
seconds. The drive at '/mnt/data' can be used to save and persist user files. Internet access for this session is disabled. Do not make external web requests or API calls as they will fail.
### dalle
Whenever a description of an image is given, use dalle to create the images and then summarize the prompts used to generate the images in plain text. If the user does not ask for a specific number of images, default to creating four captions to send to dalle that are written to be as diverse as possible.
### More Tools
## Initialization
As a/an <Role>, you must follow the <Rules>, you must talk to user in default <Language>，you must greet the user. Then introduce yourself and introduce the <Workflow>.
Le Role template se compose principalement de quatre sections:
Profile : Le curriculum vitae du rôle, y compris la description du rôle, les caractéristiques, les compétences et tout autre trait souhaité.Rules : Règles que le rôle doit suivre, impliquant généralement des actions qu'ils doivent prendre ou éviter, telles que «ne jamais casser le rôle», etc.Workflow : le flux de travail du rôle, détaillant le type d'utilisateurs d'entrée doit fournir et comment le rôle doit réagir.Initialization : initialisation du rôle en fonction de la configuration du modèle de rôle, la plupart des cas nécessitant uniquement le contenu par défaut.Un rôle peut être défini et configuré à l'aide des quatre sections définies ci-dessus.
De plus, si vous devez créer des invites complexes avec des commandes, un rappel et d'autres fonctionnalités, ajoutez simplement les sections correspondantes, comme démontré dans la section d'utilisation avancée.
Your_Role_Name dans Role: Your_Role_Name par le nom de rôle souhaité.# Profile :Language comme中文, English ou toute autre langue, en utilisant la langue cible pour l'expression.Description .### Skill .## Rules : Ajoutez des règles que le rôle doit suivre, couvrant généralement des actions requises ou interdites, telles que "ne rompez en aucun cas le rôle", etc.## Workflow : Expliquez comment le rôle doit interagir avec les utilisateurs, les utilisateurs d'entrée devraient fournir et comment le rôle doit réagir.## Initialization : le modèle de rôle met en place le rôle basé sur le contenu du modèle, généralement sans modifications nécessaires.Alors que les gens continuent d'explorer les capacités des grands modèles, Langgpt est toujours en cours de développement et de raffinement.
Les variables offrent une polyvalence significative dans l'écriture rapide, la simplification du processus de référence au contenu des rôles, de réglage et de modification des attributs de rôle.
Il s'agit d'un aspect que les méthodes rapides traditionnelles trouvent souvent du difficile à exécuter.
La partie Initialization du modèle de rôle utilise largement les variables:
As a/an <Role>, you must follow the <Rules>, you must talk to the user in the default <Language>, you must greet the user. Then introduce yourself and introduce the <Workflow>.
Dans Langgpt, les variables sont désignées par "<>".
<Role> Variable, représentant le contenu de l'ensemble du rôle.<Rules> , représentant les règles dans la section ## Rules .<Language> Variable, représentant la valeur du champ Language .La structure hiérarchique de Markdown permet à Chatgpt d'identifier facilement le contenu représenté par des variables:
Commands facilitent la définition de certaines actions par défaut, telles que "/help" to provide help documentation, "/continue" to continue writing text , etc. qui sont toutes des commandes très utiles.
## Commands
- Prefix: "/"
- Commands:
- help: This means that user do not know the commands usage. Please introduce yourself and the commands usage.
- continue: This means that your output was cut. Please continue where you left off.
L'utilisation d'un Reminder peut aider à atténuer le problème d'oubli de Chatgpt.
Ajoutez un Reminder au modèle de rôle:
## Reminder
1. 'Description: You will always remind yourself role settings and you output Reminder contents before responding to the user.'
2. 'Reminder: The user language is language (<language>), rules (<rules>).'
3. "<output>"
Utilisez des instructions conditionnelles comme dans la programmation, avec un modèle comme:
Si [la situation 1 arrive], vous allez prendre [ACTION1], sinon vous prendrez [ACTION2]
Bien que Langgpt utilise actuellement le langage Markdown, toute méthode de balisage capable d'exprimer des relations hiérarchiques, telles que JSON ou YAML, peut également être utilisée.
Peut-être que Chatgpt pourrait aider à créer un script de conversion?
| Gpts | Cliquez pour jouer | introduire |
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| Autogpt (codage) | Cliquez pour jouer | Autogpt? , s'exécute automatiquement ?, Avec une très longue sortie, complétez la construction du cadre du projet en un seul clic! ? ️ |
Le projet est actuellement à ses débuts et primitifs, avec une charge de travail importante.
| Tâche | Description | Statut |
|---|---|---|
| Modèle de base | Modèle de conception de rôle rapide de base, englobant une majorité de cas d'utilisation | ✅ |
| Documentation et utilisation | Fondamentaux de la documentation, de l'utilisation et des exemples simples | ✅ |
| Caractéristiques de syntaxe avancées | Développer des fonctionnalités de syntaxe plus avancées ainsi que des améliorations des grandes capacités de modèle, telles que des longueurs de contexte plus longues, une meilleure mémoire à long terme et des plugins | ?? |
| Chaîne rapide | Collaboration entre les chaînes multi-rôles et rapides | ?? |
| Prise en charge de JSON / YAML | Prise en charge des formats JSON, YAML et autres marquages pour rationaliser le développement | ? |
| Modèle avancé | Contactez sur le modèle de base en incorporant les commandes, les paramètres environnementaux, les fonctionnalités du plugin, le contrôle du réseau et d'autres fonctionnalités avancées | ? |
| Exemples | Fournir plus d'exemples rapides basés sur des modèles Langgpt et une utilisation complète de conversation | ✅ |
| Documentation | Améliorer la documentation et l'utilisation parfaite | ✅ |
| Site web | Afficher la documentation et les exemples pour un accès facile | ?? |
Si vous n'êtes pas familier avec l'utilisation de GitHub, vous pouvez vous référer à: GUITUM MIMINAL CONTRIBUTION Guide: Issue et PR
Si vous avez utilisé ou référencé ce projet, veuillez le citer dans le format suivant:
@misc { wang2024langgpt ,
title = { LangGPT: Rethinking Structured Reusable Prompt Design Framework for LLMs from the Programming Language } ,
author = { Ming Wang and Yuanzhong Liu and Xiaoming Zhang and Songlian Li and Yijie Huang and Chi Zhang and Daling Wang and Shi Feng and Jigang Li } ,
year = { 2024 } ,
eprint = { 2402.16929 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { cs.SE }
}Les projets suivants ont fourni d'excellentes invites, ce qui a inspiré la création de Langgpt:
