RENDSZER SZEREPE: Ön egy .
Példa:

5) Eszköz- és függvényhívás
- Ha rendelkezésre áll, definiálj explicit módon függvényeket/eszközöket. Add meg az argumentumokat, a korlátokat és a várt kimeneteket.
- Tipikus használati esetek: webes keresés, számítások, adatbázis-keresések, kinyerés vagy külső rendszerek aktiválása.
Függvényspecifikus prompt részlet:

6) Visszakeresés-kiegészített generálás (RAG)
- Adj meg releváns kontextust: dokumentumokat, részleteket, táblázatokat vagy keresési eredményeket.
<a4>- Adj hozzá szigorú alapozási szabályokat: "Csak a megadott kontextus felhasználásával válaszolj; ha nem elegendő, kérj többet, vagy mondd, hogy ismeretlen."

7) Értékelés, kritika és javítás
<a3>- Adj hozzá egy ellenőrzési menetet: "Ellenőrizd az A/B/C kritériumok alapján; sorold fel a problémákat; javítsd ki őket."

## Nagy hatású prompt minták (sablonokkal)
Az alábbiakban olyan haladó mintákat találsz, amelyeket másolhatsz és adaptálhatsz.
1) Tisztázó kérdések a cselekvés előtt
- Csökkenti az átdolgozást és biztosítja az összehangolást.

2) Utasítás → Kontextus → Kimeneti szerződés
- Jó általános célú struktúra.

RENDSZER: Stratégiai elemző; a világosságot részesítsd előnyben a terjedelem helyett.
FELADAT: Foglald össze a stratégiai környezetet a .
- A gondolatmenettel és az önkonzisztenciával kapcsolatos kutatások bizonyítják, hogy a belső érvelés ösztönzése (anélkül, hogy azt feltárnánk) miért növelheti a pontosságot az összetett feladatokban.
---
Főbb tanulságok:
- Kezeld a prompteket specifikációként: definiáld a szerepeket, a korlátokat, a sikerességi kritériumokat és a struktúrát.
- Használj szakaszos munkafolyamatokat, RAG alapozást és lektori ciklusokat a megbízhatóság érdekében.
- Ösztönözd a gondos belső érvelést, miközben tömör indoklásokat adsz vissza.
- Zárd le a formátumokat sémákkal az automatizálás skálázásához.
- Építs egy prompt könyvtárat és értékeld rendszeresen.
### GYIK
Q1:Mi az a haladó prompt engineering a ChatGPT-hez?
A haladó prompt engineering a prompteket strukturált specifikációkká alakítja szerepekkel, korlátokkal, kontextussal és kimeneti sémákkal. Célja a következetes, pontos és újrafelhasználható eredmények elérése összetett feladatok során.
Q2:Hogyan érhetem el, hogy a ChatGPT pontosabb legyen?
Adj meg kontextust (RAG), állíts be szigorú sikerességi kritériumokat, és követelj meg strukturált kimeneteket lektori menetekkel. Ösztönözd a belső érvelést, és adj hozzá önellenőrzéseket a számokhoz és a forrásokhoz a hallucinációk csökkentése érdekében.
Q3:Használjak gondolatmenet-promptingot a ChatGPT-vel?
Ösztönözd az érvelést, de kerüld a részletes gondolatmenet feltárását a termelésben. Kérj tömör indoklásokat, és fontold meg az önkonzisztencia-technikákat, amelyekről kimutatták, hogy javítják az érvelési teljesítményt.
Q4:Hogyan strukturáljam a kimeneteket az automatizáláshoz?
Kényszeríts ki JSON sémákat vagy egyértelműen definiált fejléceket és mezőket. A sémák stabilizálják a formázást, egyszerűsítik a minőségbiztosítást, és megkönnyítik az eredmények továbbítását a downstream eszközökbe.
Q5:Milyen eszközök segítik a prompt munkafolyamatokat a böngészőben?
Az AI oldalsávok és kutatási ügynökök képesek kontextust rögzíteni, oldalakat összefoglalni és prompteket újrafelhasználni. A Sider.AI egy kiterjesztést és útmutatókat kínál, amelyek egyszerűsítik a prompt engineeringet és a mélyreható kutatási munkafolyamatokat.