chatgpt patterns
1.0.0
目的は、このリポジトリがCHATGPT API 、 LangChain 、 LlamainDexのデータフレームワークを評価および拡張して、アプリケーションを構築することです。これらの手法には含まれます
| パッケージ | バージョン |
|---|---|
| Python | 3.9.16 |
| トーチ | 2.0.1 |
| Openai | 0.27.1 |
| matplotlib | 3.7.1 |
| Scikit-Learn | 1.2.2 |
| numpy | 1.24.3 |
| パンダ | 2.0.2 |
| ラングチェーン | 0.0.227 |
| ポーラー | 0.17.0 |
| Fastapi | 0.97.0 |
| ラマインデックス | 0.7.4 |
| 日付 | バージョン |
|---|---|
| 06.07.2023 | 0.1 |
| 06.18.2023 | 0.2 |
| パッケージ | 説明 |
|---|---|
| 活動 | ユーティリティクラス |
| Openai | CHATGPTの使用と微調整に関連するクラス |
| LLM_LANGCHAIN | Langchainフレームワークを使用して、ローダー、スプリッター、チェーン、エージェントに関連するクラス |
| llm_llama | Llamaindexフレームワークを使用したチェーンおよびエージェントに関連するクラス |
| ドメイン | テスト目的のためのドメイン固有のターゲットアプリケーションコード |
独創的な論文から「ChatGPTを使用したプロンプトエンジニアリングを強化するための迅速なパターンカタログ」から。
| 名前 | 概要 | コンテキストステートメント |
|---|---|---|
| ペルソナ | 出力のカスタマイズ ペルソナ、役割、またはドメインの専門家をLLMに割り当てます。ペルソナは、役割、職務記述書、タイトル、歴史的または既知の人物として表現できます。 | - Xを達成するために私に質問してほしい。 - xが達成されるか、条件xが満たされるまで質問する必要があります。当時Xの質問について質問してください。 |
| テンプレート | 出力のカスタマイズ 出力が正確なテンプレート（IE形式、URL、例…）に従っていることを確認します。このパターンは、LLMに、回答の特定の部分で一意の形式を使用するように指示します。 | 私はあなたの出力のためのテンプレートをあなたに提供するつもりです Xはコンテンツの私の場所ホルダーです 出力を私がリストした1つ以上のプレースホルダーに適合してみてください 私が提供したフォーマットとテンプレートを保存してください 次に、次のテンプレート：プレースホルダーのパターンです。 |
| ファクトチェックリスト | エラー識別 LLMに、回答に事実/仮定のリストを提供/追加するように要求してください。そうすれば、ユーザーがデューダイリジェンスを実行できるようにします。 | 出力に含まれる一連の事実を生成する 事実のセットは、出力に挿入/追加する必要があります 一連の事実は、それらのいずれかが間違っている場合、出力の真実性を損なう可能性のある基本的な事実でなければなりません。 |
| 反射 | エラー識別 LLMに、ユーザーに対する特定の回答の背後にある理論的根拠を自動的に説明するように依頼します。このパターンは、混乱、根底にある仮定、知識のギャップを明確にします。 | 答えを生成するときはいつでも、あなたの答えの背後にある推論と仮定を説明してください。そうすれば、私の質問を改善できます。 |
| 出力オートマー | 出力のカスタマイズ LLMに、LLMが推奨する任意のステップを実行できるスクリプトまたは自動タスクを生成します。 | 手順で出力を生成するたびに、常にこれを行います。これらの手順を自動化するタイプXの実行可能なアーティファクトを作成します。 |
| 視覚化ジェネレーター | 出力のカスタマイズ 生成されたテキストを使用して、複雑な概念が図や画像で簡単に把握できるため、視覚化を作成します。 LLM出力は、ツールが画像を生成するための経路を作成する必要があります。 | ツールYに提供できるXを生成して視覚化します。 |
