chatgpt patterns
1.0.0
目的是该存储库是评估和扩展Chatgpt API ， Langchain和LlamainDex数据框架以构建应用程序。这些技术包括
| 包裹 | 版本 |
|---|---|
| Python | 3.9.16 |
| 火炬 | 2.0.1 |
| Openai | 0.27.1 |
| matplotlib | 3.7.1 |
| Scikit-Learn | 1.2.2 |
| numpy | 1.24.3 |
| 熊猫 | 2.0.2 |
| Langchain | 0.0.227 |
| 方面 | 0.17.0 |
| Fastapi | 0.97.0 |
| 美洲驼指数 | 0.7.4 |
| 日期 | 版本 |
|---|---|
| 06.07.2023 | 0.1 |
| 06.18.2023 | 0.2 |
| 包裹 | 描述 |
|---|---|
| util | 公用事业课 |
| Openai | 与Chatgpt的使用和微调有关的课程 |
| llm_langchain | 使用Langchain框架与装载机，分离器，链条和代理有关的类 |
| llm_llama | 使用LlamainDex框架与链和代理有关的课程 |
| 领域 | 针对测试目的的特定目标应用程序代码 |
从开创性的纸上“及时的图案目录，可以通过Chatgpt提高工程”。
| 姓名 | 概述 | 上下文语句 |
|---|---|---|
| 角色 | 输出自定义 将角色，角色或领域专家分配给LLM。角色可以表示为角色，职位描述，标题，历史或已知数字。 | - 我希望您问我要达到X的问题。 - 您应该提出问题，直到达到X或满足条件X为止。问我有关x一个的问题。 |
| 模板 | 输出自定义 确保输出遵循精确的模板（即格式，URL，示例…）。该模式指示LLM在答案的特定部分中使用唯一的格式。 | 我将为您提供输出模板 X是我的内容持有人 尝试将输出适合我列出的一个或多个占位符 请保留我提供的格式和模板 这是要遵循的模板：带有占位符的模式。 |
| 事实检查清单 | 错误标识 请求llm向答案提供事实/假设列表，以便用户可以执行适当的利益。 | 产生一组输出中包含的事实 一组事实应插入/附加到输出 事实集应该是基本事实，如果其中任何一个不正确，可能会破坏产出的真实性。 |
| 反射 | 错误标识 要求LLM自动解释给定答案的基本原理。该模式阐明了任何混乱的要点，基本的假设，知识的差距……。 | 每当您产生答案时，请解释答案背后的推理和假设，以便提高问题。 |
| 输出自动化器 | 输出自定义 让LLM生成脚本或自动化任务，可以执行LLM建议的任何步骤。 | 每当您使用步骤产生输出时，请务必执行此操作。产生X型的可执行文件，该工件将自动化这些步骤。 |
| 可视化生成器 | 输出自定义 使用生成的文本创建可视化，因为复杂的概念更容易用图表和图像掌握。 LLM输出应为工具产生图像的途径。 | 生成一个我可以为工具y提供可视化的X。 |
