chatgpt patterns
1.0.0
이 저장소는이 저장소가 Chatgpt API , Langchain 및 Llamaindex 데이터 프레임 워크를 평가하여 응용 프로그램을 구축하는 것입니다. 이러한 기술에는 포함됩니다
| 패키지 | 버전 |
|---|---|
| 파이썬 | 3.9.16 |
| 토치 | 2.0.1 |
| Openai | 0.27.1 |
| matplotlib | 3.7.1 |
| Scikit-Learn | 1.2.2 |
| Numpy | 1.24.3 |
| 팬더 | 2.0.2 |
| 랭케인 | 0.0.227 |
| 폴라 | 0.17.0 |
| Fastapi | 0.97.0 |
| 라마 인덱스 | 0.7.4 |
| 날짜 | 버전 |
|---|---|
| 06.07.2023 | 0.1 |
| 06.18.2023 | 0.2 |
| 패키지 | 설명 |
|---|---|
| 유도 | 유틸리티 클래스 |
| Openai | chatgpt의 사용 및 미세 조정과 관련된 클래스 |
| llm_langchain | Langchain 프레임 워크를 사용한 로더, 스플리터, 체인 및 에이전트 관련 클래스 |
| llm_llama | llamaindex 프레임 워크를 사용한 체인 및 에이전트와 관련된 클래스 |
| 도메인 | 도메인 특정 대상 응용 프로그램 테스트 목적을위한 응용 프로그램 코드 |
Seminal Paper에서 "Chatgpt를 사용한 신속한 엔지니어링을 향상시키기위한 신속한 패턴 카탈로그"에서.
| 이름 | 개요 | 맥락 진술 |
|---|---|---|
| 페르소나 | 출력 사용자 정의 페르소나, 역할 또는 도메인 전문가를 LLM에 할당하십시오. 페르소나는 역할, 직업 설명, 제목, 역사적 또는 알려진 인물로 표현 될 수 있습니다. | - X를 달성하기 위해 나에게 질문하기를 바랍니다. - x가 달성되거나 x가 충족 될 때까지 질문을해야합니다. 당시 X 하나에 대한 질문을하십시오. |
| 주형 | 출력 사용자 정의 출력이 정확한 템플릿 (예 : 형식, URL, 예제…)을 따릅니다. 이 패턴은 LLM에 답의 특정 부분에서 고유 한 형식을 사용하도록 지시합니다. | 나는 당신에게 당신의 출력에 대한 템플릿을 제공 할 것입니다 X는 콘텐츠를위한 내 장소 홀더입니다 출력을 내가 나열한 자리 표시 자 중 하나 이상에 맞추십시오. 제공 한 서식 및 템플릿을 보존하십시오 다음은 따라야 할 템플릿입니다. 자리 표시 자와 패턴. |
| 사실 확인 목록 | 오류 식별 답변에 사실/가정 목록을 제공/추가하도록 LLM을 요청하십시오. | 출력에 포함 된 일련의 사실을 생성 사실 세트는 출력에 삽입/추가되어야합니다. 사실은 출력의 진실성을 훼손 할 수있는 근본적인 사실이어야합니다. |
| 반사 | 오류 식별 LLM에 사용자에 대한 주어진 답변 뒤의 이론적 근거를 자동으로 설명하도록 요청하십시오. 이 패턴은 혼란, 근본적인 가정, 지식의 차이를 명확하게합니다. | 답을 생성 할 때마다 답변 뒤에있는 추론과 가정을 설명하여 질문을 개선 할 수 있습니다. |
| 출력 오토 워터 | 출력 사용자 정의 LLM이 LLM이 권장하는 모든 단계를 실행할 수있는 스크립트 또는 자동화 된 작업을 생성하도록합니다. | 단계로 출력을 생성 할 때마다 항상 이렇게하십시오. 이러한 단계를 자동화 할 유형 X의 실행 가능한 아티팩트를 생성하십시오. |
| 시각화 생성기 | 출력 사용자 정의 생성 된 텍스트를 사용하여 복잡한 개념이 다이어그램과 이미지로 파악하기가 더 쉽기 때문에 시각화를 만듭니다. LLM 출력은 도구가 이미지를 생성하는 경로를 만들어야합니다. | 도구 Y에 제공 할 수있는 X를 생성하여 시각화하십시오. |
