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100个AI+RPA提效系列(1)

作者:屁股拉垮的dio发布时间:2024-02-19


几个招聘面试方向的bot,打算从这几个bot开始展开一下用到的工具和制作过程,搞一个系列。一路搞下来不需要懂技术,不过多讨论背景,大部分都是操作流程和工具的罗列,属于一看就会。


如何向AI提问

利用AI,就是想明确一个问题的答案,让其代替自己,完成一些重复或者具体的事。

但有时我们又会抱怨ChatGPT很傻,尽是给出一些模糊不清的,没有价值的鸡肋答案。

有没有想过,其实是因为这些AI不知道你想要的到底是什么,或者说你的描述有问题,一个三流的提问者,是得不到一个一流的答案的。

关于提问技巧,当向ChatGPT3.5提出这个问题时,它的回复是这样的:

太长不看,总之,就是不会提问,提问的人不够专业,描述不清。

如何快速变成一个会提问的人?可以看看这篇文章,多不如精,这一篇就够了。

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇(大合集)

这篇文章汇总了这些官方权威教程的所有文章,内容包括:

  • OpenAI官方GPT最佳实践的六个策略,共6篇文章

  • OpenAI与吴恩达合作开发的ChatGPT提示工程课程,共5篇文章

  • 扩展内容

    • OpenAI关于AGI通用人工智能及未来技术的规划

    • 比尔·盖茨关于“人工智能的风险是真实存在的”的思考

或者看看b站上吴恩达的视频课程:ChatGPT提示工程师&AI大神吴恩达教你写提示词|prompt engineering【完整中字九集全】


结构化提示语

文章太长,看不懂,看视频又没时间怎么办?其实也有捷径的,按照这个格式写就可以了:

结构化提示语格式模版:


# Role

角色: 定义要模拟的角色或任务,告诉大模型应该扮演什么样的角色。


# Profile

简介: 提供关于提示词作者、版本、语言等基础信息。这有助于其他人了解提示词的来源、版本更新等信息。


## Background

背景: 对角色或任务进行详细描述,帮助大模型了解他们即将扮演的角色的背景知识。


## Goals

目标:列出此任务的主要目标或希望达到的效果。


## Constrains

(约束条件): 指明执行任务时需要遵守的规则或约束


## Definition

详细描述任务中涉及到的特定概念或名词,确保概念对齐。


## Tone

语气风格:描述完成任务时应采取的语言风格或情感基调,例如“正式”、“随意”、“幽默”等。


## Skills

技能: 列出执行此任务所需的技能或知识。


## Examples

示例:提供完成任务的实际示例或模板,有助于理解任务的要求和预期结果。通过具体示例,大模型可以更加直观地理解任务的要求


## Workflows

工作流程:描述完成任务的具体步骤或流程。


## OutputFormat

输出格式:描述任务的预期输出格式,例如文本、图表、列表等。确保大模型知道如何格式化他们的答案,使输出结果满足特定的要求或标准。


## Initialization

初始化:提供开始任务时的开场白或初始状态。

结构化模版应用举例:


通过提示语生成提示语


提示语写起来还是有点麻烦,再懒一下吧。

利用这两个工具,不需要从头开始写提示语,构思框架模版,参考其他的提示,套用就可以了。

ChatGPT-AutoExpert

https://github.com/spdustin/ChatGPT-AutoExpert

ChatGPT AutoExpert的项目,旨在提升GPT-4和GPT-3.5-Turbo对话模型的能力。该项目包括两个版本,分别是"Standard Edition"和"Developer Edition",前者适用于非编码任务,后者需要GPT-4和高级数据分析。"Standard Edition"有一些新功能,如自动改进问题、斜杠命令和自动选择框架等,旨在提供更精确、有深度的回答。而"Developer Edition"则专注于编码任务,支持Jupyter内核、自动安装Python包、保存工作进度等功能。项目的目标是提供更好的使用体验,减少冗长的免责声明,使ChatGPT更专业和高效。

对比上面没使用ChatGPT-AutoExpert的结果,细化了搜索结果,给出了从Google搜索到的数据源链接。

得到以上结果唯一要做的就是,在Custom instructions里加上了两段。

LangGPT

https://github.com/EmbraceAGI/LangGPT

LangGPT项目旨在通过采用结构化、基于模板的方法,为所有人提供创建高质量ChatGPT提示的便利。LangGPT可视为专门为设计大型语言模型提示而制定的编程语言,通过整合模板、变量和命令,使提示创建变得像面向对象编程一样直观简单。LangGPT为大规模、高效生成高质量提示奠定了基础。通过掌握LangGPT,您可以在几分钟内快速轻松地开始为大型语言模型创建提示。🚀不再需要保存那么多提示了!LangGPT还提供了提示写作模板,可帮助您快速创建高质量提示。

使用LangGPT,两步走。以ChatGPT3.5为例。

1)给出了一份生成prompt的prompt,只需要复制到ChatGPT的对话框,然后描述我们想要生成的prompt。

2)新开一个会话,复制生成的prompt后,再次生成想要的结果。

只需要确定我们的目标是什么,就能得到60分的提示语,而剩下的,就是微调修改,让答案靠近我们想要的结果就可以了。

上不去ChatGPT网站?也没关系,可以试试这些。

[智谱清言](https://chatglm.cn/main/detail)

[gpt镜像站](https://cc.ai55.cc/)


懒人工具直接处理需求

有没有更省事的,看看更懒的方案。

我们不要做一个提问的人,我们只要会用工具。

perplexity.ai

https://www.perplexity.ai 有答案,有溯源,有追问

kimichat

https://kimi.moonshot.cn 能总结长文件,内容直出。


4/100

计划完成100个实际应用,基于以上工具,围绕招聘求职面试方向,已完成4个。在制作过程中,也收集了很多相关文档和链接资料,有需要可以私我,我把收集到的资料内容发你。





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