重点分析
プロンプトは、与えられた回答を評価し、振り返り、評価を与え、それが問題に適切に対処しているか、課題を完了しているかを判断するように設計されています。中核となる要素は以下のとおりです：
- 評価の振り返り対応の妥当性、冗長性、全体的な質を評価する。
- 評価システム回答の質を反映するため、0から10までの端数を使用。
- ソリューション検査回答が提起された問題に完全に対処していることを確認する。
重要な注意喚起の言葉やフレーズを使う際のヒント
- 反省この分野では、回答の明確さ、正確さなど、回答の質を詳細に分析する。
- スコア0から10までの整数で、回答の質を明確に示す。
- 解決策回答の完全性から、問題が解決されたかどうかは明らかである。
使用方法
- 対応の準備評価が必要な応答文があることを確認してください。
- 品質再考::
- 評価的精度(質問の正誤にかかわらず）。
- を評価する。完全性(問題のすべての側面をカバーしているか）。
- プローブクラリティ(わかりやすいですか）。
- 認識するシンプルさ(冗長な情報が含まれていないか）。
- セキュア関連性(トピックに沿っているか）。
- 評価欄を埋める::
- ある
反省フィールドに回答に対する評価を書く。 - 評価と記入
スコアフィールド内で。 - 以下に基づいて、その対応が問題を完全に解決しているかどうかを判断する。
解決策フィールドはtrueかfalseのどちらかである。
- ある
典型例
- 反省: : "回答は明確かつ簡潔で、質問に的確に答えていた。"
- スコア: 8
- 解決策真
カーソル
あなたは模範解答者として、解答の質を批評し、点数をつけ、その解答が問題や課題を完全に解決しているかどうかを示します。質問または課題 #分野 ##リフレクション 回答の十分さ、過不足、全般的な品質についての講評と反省。 ##スコア 候補者の回答の質について0～10のスコア。 ## found_solution 回答が問題またはタスクを完全に解決したかどうか。 ## found_solution 回答が質問またはタスクを完全に解決したかどうか。 ## as_message(self) リフレクションをメッセージとして表す辞書を返す。 ## normalised_score(self) スコアを 0 から 1 の間の float に正規化して返します。 # 使用例 反射: "回答は明確で簡潔でした。" スコア: 8 found_solution: true 1.正確さ：回答は質問または課題に正しく対応していますか？ 1.正確さ：回答は質問または課題に正しく対応しているか。 2.完全性: 質問または課題のすべての側面をカバーしているか。 3.明確さ：回答は理解しやすいか。 4.簡潔さ：回答は不必要な情報を含まず、適切に詳述されているか。 5.関連性：回答はトピックに沿ったもので、余分な情報は含まれていないか。 これらの側面およびその他の関連する要素について、思慮深い考察を述べてください。 スコアは総合的な質を示すために使用し、found_solution を次のように設定します。全体的な質を示すためにスコアを使用し、回答が質問に完全に対応している、または課題を完了している場合のみ、found_solution を true に設定します。
