ROLA SYSTEMOWA: Jesteś .
Przykład:

5) Wywoływanie narzędzi i funkcji
- Gdy są dostępne, zdefiniuj funkcje/narzędzia wyraźnie. Podaj argumenty, ograniczenia i oczekiwane wyjścia.
- Typowe przypadki użycia: wyszukiwanie w Internecie, obliczenia, wyszukiwanie w bazie danych, ekstrakcja lub wyzwalanie systemów zewnętrznych.
Fragment promptu specyfikacji funkcji:

6) Generowanie rozszerzone o pobieranie (RAG)
- Dostarcz odpowiedni kontekst: dokumenty, fragmenty, tabele lub wyniki wyszukiwania.
- Dodaj surowe reguły ugruntowania: „Odpowiadaj tylko na podstawie dostarczonego kontekstu; jeśli jest niewystarczający, poproś o więcej lub powiedz nieznane”.
Zabezpieczenia RAG:

7) Ewaluacja, krytyka i naprawa
- Dodaj przebieg weryfikacji: „Sprawdź poprawność względem kryteriów A/B/C; wymień problemy; napraw je”.
- Użyj wzorca dwóch agentów (autor + recenzent) w jednym prompcie lub połącz prompty: Projekt → Recenzja → Naprawa → Finał.
Prompt recenzenta:

## Wzorce Promptów o Dużym Wpływie (Z Szablonami)
Poniżej znajdują się zaawansowane wzorce, które możesz kopiować i dostosowywać.
1) Pytania wyjaśniające przed działaniem
- Redukuje przeróbki i zapewnia zgodność.

2) Instrukcja → Kontekst → Kontrakt wyjściowy
- Dobra struktura ogólnego przeznaczenia.

SYSTEM: Analityk strategii; preferuj jasność nad szerokość.
ZADANIE: Podsumuj krajobraz strategiczny dla .
- Badania nad łańcuchem myśli i samo-spójnością pokazują, dlaczego zachęcanie do wewnętrznego rozumowania (bez jego ujawniania) może zwiększyć dokładność w złożonych zadaniach.
---
Kluczowe wnioski:
- Traktuj prompty jak specyfikacje: zdefiniuj role, ograniczenia, kryteria sukcesu i strukturę.
- Używaj etapowych przepływów pracy, ugruntowania RAG i pętli recenzentów dla niezawodności.
- Zachęcaj do starannego wewnętrznego rozumowania, zwracając jednocześnie zwięzłe uzasadnienia.
- Zablokuj formaty za pomocą schematów, aby skalować automatyzację.
- Zbuduj bibliotekę promptów i regularnie oceniaj.
### FAQ
P1:Czym jest zaawansowane inżynierowanie promptów dla ChatGPT?
Zaawansowane inżynierowanie promptów przekształca prompty w ustrukturyzowane specyfikacje z rolami, ograniczeniami, kontekstem i schematami wyjściowymi. Ma na celu uzyskanie spójnych, dokładnych i wielokrotnego użytku wyników w złożonych zadaniach.
P2:Jak mogę sprawić, by ChatGPT był dokładniejszy?
Dostarcz kontekst (RAG), ustaw ścisłe kryteria sukcesu i wymagaj ustrukturyzowanych wyjść z przebiegami recenzenta. Zachęcaj do wewnętrznego rozumowania i dodaj autokontrole dla liczb i źródeł, aby zmniejszyć halucynacje.
P3:Czy powinienem używać promptowania łańcucha myśli z ChatGPT?
Zachęcaj do rozumowania, ale unikaj ujawniania szczegółowego łańcucha myśli w produkcji. Poproś o zwięzłe uzasadnienia i rozważ techniki samo-spójności, które, jak wykazano, poprawiają wydajność rozumowania.
P4:Jak strukturyzować wyjścia dla automatyzacji?
Wymuś schematy JSON lub jasno zdefiniowane nagłówki i pola. Schematy stabilizują formatowanie, upraszczają kontrolę jakości i ułatwiają przesyłanie wyników do narzędzi niższego szczebla.
P5:Jakie narzędzia pomagają w przepływach pracy promptów w przeglądarce?
Paski boczne AI i agenci badawczy mogą przechwytywać kontekst, podsumowywać strony i ponownie wykorzystywać prompty. Sider.AI zapewnia rozszerzenie i przewodniki, które usprawniają inżynierię promptów i dogłębne przepływy pracy badawczej.