SISTĒMAS LOMA: Jūs esat .
Piemērs:

5) Rīku un funkciju izsaukšana
- Ja pieejams, definējiet funkcijas/rīkus skaidri. Norādiet argumentus, ierobežojumus un paredzamos rezultātus.
- Tipiski lietošanas gadījumi: tīmekļa meklēšana, aprēķini, datu bāzes uzmeklēšana, izvilkšana vai ārējo sistēmu aktivizēšana.
Funkcijas specifikācijas uzvednes fragments:

6) Izguves papildināta ģenerēšana (RAG)
- Nodrošiniet atbilstošu kontekstu: dokumentus, fragmentus, tabulas vai meklēšanas rezultātus.
- Pievienojiet stingrus pamatojuma noteikumus: "Atbildiet tikai, izmantojot sniegto kontekstu; ja tā nepietiek, lūdziet vairāk vai sakiet nezināms."
RAG drošības pasākumi:

7) Novērtēšana, kritika un labošana
- Pievienojiet verifikācijas soli: "Validējiet atbilstoši kritērijiem A/B/C; uzskaitiet problēmas; novērsiet tās."
- Izmantojiet divu aģentu modeli (autors + recenzents) vienā uzvednē vai ķēdes uzvednēs: Melnraksts → Pārskats → Labošana → Galīgais.
Recenzenta uzvedne:

## Ietekmīgi uzvedņu modeļi (ar veidnēm)
Zemāk ir parādīti papildu modeļi, kurus varat kopēt un pielāgot.
1) Precizējoši jautājumi pirms darbības
- Samazina pārstrādi un nodrošina saskaņošanu.

2) Instrukcija → Konteksts → Izvades līgums
- Laba vispārēja struktūra.

SISTĒMA: Stratēģijas analītiķis; dod priekšroku skaidrībai, nevis plašumam.
UZDEVUMS: Apkopojiet stratēģisko ainavu.Sider.AI
- Pētījumi par domu gaitu un paškonsekvenci parāda, kāpēc iekšējas argumentācijas veicināšana (neatklājot to) var palielināt precizitāti sarežģītos uzdevumos.
---
Galvenie secinājumi:
- Izturieties pret uzvednēm kā pret specifikācijām: definējiet lomas, ierobežojumus, panākumu kritērijus un struktūru.
- Uzticamības nodrošināšanai izmantojiet iestudētas darbplūsmas, RAG pamatojumu un recenzenta ciklus.
- Veiciniet rūpīgu iekšējo argumentāciju, vienlaikus atgriežot kodolīgus pamatojumus.
- Bloķējiet formātus ar shēmām, lai mērogotu automatizāciju.
- Izveidojiet uzvedņu bibliotēku un regulāri novērtējiet.
### FAQ
Q1:Kas ir padziļināta uzvedņu inženierija ChatGPT?
Padziļināta uzvedņu inženierija pārvērš uzvednes strukturētās specifikācijās ar lomām, ierobežojumiem, kontekstu un izvades shēmām. Tās mērķis ir nodrošināt konsekventus, precīzus un atkārtoti izmantojamus rezultātus sarežģītos uzdevumos.
Q2:Kā es varu panākt, lai ChatGPT būtu precīzāks?
Nodrošiniet kontekstu (RAG), iestatiet stingrus panākumu kritērijus un pieprasiet strukturētus izvades datus ar recenzenta soļiem. Veiciniet iekšējo argumentāciju un pievienojiet pašpārbaudes numuriem un avotiem, lai samazinātu halucinācijas.
Q3:Vai man vajadzētu izmantot domu gaitu veicinošas uzvednes ar ChatGPT?
Veiciniet argumentāciju, bet izvairieties no detalizētas domu gaitas atklāšanas ražošanā. Lūdziet kodolīgus pamatojumus un apsveriet paškonsekvences metodes, kas, kā pierādīts, uzlabo argumentācijas veiktspēju.
Q4:Kā man strukturēt izvades datus automatizācijai?
Ieviesiet JSON shēmas vai skaidri definētus virsrakstus un laukus. Shēmas stabilizē formatējumu, vienkāršo kvalitātes nodrošināšanu un atvieglo rezultātu novadīšanu uz pakārtotiem rīkiem.
Q5:Kādi rīki palīdz darbplūsmām ar uzvednēm pārlūkprogrammā?
AI sānu joslas un pētniecības aģenti var uztvert kontekstu, apkopot lapas un atkārtoti izmantot uzvednes. 
UZDEVUMS: Apkopojiet stratēģisko ainavu.Sider.AI
 nodrošina paplašinājumu un ceļvežus, kas racionalizē uzvedņu inženieriju un padziļinātas izpētes darbplūsmas.