PromptPerfectのようにキューワードを最適化することで、大規模な言語モデルの可能性を活用し、より正確で適切な回答を得ることができます。
銀の裏地正確で効果的なキュー・ワードを作成するための強力なテンプレートを提供し、モデルが質の高い回答を生成できるように導きます。
プロンプトを最適化する上で重要なのは、プロンプトを書く際の基本的なルールに忠実であることだ：
キュー・コマンドには通常、以下の要素が含まれる：
- コマンド：AIモデルに実行させる明示的なタスクや具体的な指示。
- コンテキスト例：AIがより正確に回答を生成するのに役立つ外部情報や追加情報を網羅する。
- Input Data（入力データ）：答えが欲しい特定のクエリーや入力。
- 出力指示：期待される応答の形式やタイプを示す。
使い方：
- LLMのAPIを直接呼び出す場合は、システム名とユーザー名を入力します。
- chatgpt/gpt4で直接質問された場合、2つのパートに分けて入力することができます。
例1
以前はね： ``` テキストをニュートラル、ネガティブ、ポジティブに分類する。 ``` 後に ``` プロンプト：＜次のテキストスニペットのセンチメントを分析し、「中立」、「否定的」、「肯定的」のいずれかに分類してください。 あなたの分類の理由を簡単に説明してください。 あなたの推論プロセスへの洞察を提供するために、あなたの分類の簡単な正当性を提供してください。
例2
以前はね。 `` テーブル departments, columns = [DepartmentId, DepartmentName]. テーブル students, columns = [DepartmentId, StudentId, StudentName]. コンピュータサイエンス学科の全学生に対するMySQLクエリを作成する。 ``` 後に ``` コンピュータサイエンス学科に所属する学生のすべてのレコードを取得する MySQL クエリを作成します。 関係するテーブルは 2 つあると仮定します。departments' という名前のカラム 'DepartmentId' と 'DepartmentName' を持つテーブルと、'students' という名前のカラム 'DepartmentId', 'StudentId', ' StudentName' を持つテーブルです。StudentName'を持つ。 students' テーブルの 'DepartmentId' 列は、外部キーとして 'departments' テーブルの 'DepartmentId' を参照します。 クエリは、すべての学生をリストする必要があります。クエリは、'DepartmentName' が "Computer Science" であるすべての学生をリストする必要があります。 クエリが構文的に正しく、MySQL データベースで使用するために適切にフォーマットされていることを確認してください。 クエリが構文的に正しく、MySQL データベースで使用するために適切にフォーマットされていることを確認してください。
例3
以前はね。 ``` 次の英文の内容を中国語に翻訳し、装飾してください。 ``` 後 ``` <以下の英文を中国語に翻訳してください。翻訳の正確さだけでなく、中国語で自然かつエレガントに流れるような散文を高めてください。文化的なニュアンスや慣用的な表現に注意し、ネイティブスピーカーが書いたかのような翻訳をお願いします。翻訳文は、文化的なニュアンスや慣用的な表現に注意しながら、あたかもネイティブ・スピーカーが書いたかのように読むべきである。 訳文は、文化的ニュアンスや慣用表現に注意しながら、あたかもネイティブ・スピーカーが書いたかのように読むべきである。
例4
以前はね。 `` 文章を改善する `` 後に ``` 以下の中国語の文頭文に基づき、各文を完成させてください。文法的に正しく、文脈に合っていて、魅力的な文章になるように工夫してください。各文の冒頭にある文体や語調の指示に必ず従ってください。 ``
