La capacité à exploiter au mieux les grands modèles existants repose en grande partie sur des messages de qualité. Cependant, rédiger des messages de qualité est encore un art à ce stade et repose trop sur l'expérience personnelle.

Bien qu'il existe de nombreuses méthodes et cadres rapides, comme indiqué dans notre dernier article «Top 5 des cadres d'ingénierie rapides», les méthodes de création d’invites existantes présentent encore plusieurs lacunes :

1. Manque de système : des règles et des techniques pour la plupart fragmentées, fortement dépendantes de l'expérience personnelle.

2. Manque de flexibilité : L'ajustement d'une invite de haute qualité partagée par d'autres nécessite de modifier directement le contenu de l'invite.

3. Manque de convivialité interactive : La configuration et l'utilisation d'invites de haute qualité sont trop compliquées et vous devez parfois apprendre à utiliser les invites.

4. Les caractéristiques suivantes des grands modèles de langage ne sont pas entièrement prises en compte : (1) préférence pour la narration point par point et logique (2) des problèmes d'oubli peuvent survenir lors de longues conversations (3) écarts de performance entre différentes langues.

Avec la sortie des modèles GPT-4, la dépendance aux invites a été réduite. Dans le même temps, ses capacités de base plus puissantes fournissent une bonne base pour écrire des invites plus puissantes. Les invites de haute qualité deviennent plus puissantes et plus complexes.

Est-il donc possible de maîtriser certaines règles et concepts de base, ainsi que certains modèles de programmation (similaires à la programmation orientée objet), tout comme l’apprentissage de la programmation, afin de pouvoir écrire efficacement des invites avec de bonnes performances et une bonne stabilité ?

La réponse est Oui.

LangGPT

L'utilisation de LangGPT permet de produire en masse des messages de haute qualité. Elle présente les avantages suivants :

• Systématique : Fournir un « modèle » et renseigner le contenu correspondant selon le modèle
• Flexibilité : vous pouvez utiliser des « variables » pour référencer, définir et modifier facilement le contenu de l'invite, qui est programmable.
• Utilisez des commandes pour définir et exécuter facilement des comportements prédéfinis et définissez facilement le basculement entre le chinois et l'anglais sans sacrifier les performances
• Interaction conviviale : le « Workflow » définit facilement l’interaction de l’utilisateur, le comportement du rôle, etc., et guide facilement les utilisateurs dans leur utilisation
• Exploitez pleinement les capacités du grand modèle : (1) Configuration modulaire (2) Description logique point par point (3) Rappel pour atténuer le problème de perte de mémoire à long terme

Règles grammaticales clés de LangGPT

Variables LangGPT

Nous avons constaté que ChatGPT peut reconnaître une variété de structures hiérarchiques bien étiquetées. Le grand modèle peut reconnaître la structure hiérarchique du titre de l'article, du nom du paragraphe, du corps du paragraphe, etc. Si nous lui indiquons le titre, le modèle sait que nous faisons référence au titre et au contenu du corps sous le titre.

Cela signifie que nous présentons le contenu de l'invite de manière structurée et définissons le titre pour référencer, modifier et définir facilement le contenu de l'invite. Vous pouvez utiliser directement le titre du paragraphe pour faire référence à une grande section de contenu, ou vous pouvez demander à ChatGPT de modifier et d'ajuster le contenu spécifié. Ceci est similaire aux variables en programmation, nous pouvons donc utiliser ce titre comme une variable.

Markdown possède une bonne hiérarchie syntaxique et convient à l'écriture d'invites, c'est pourquoi les variables de LangGPT sont basées sur la syntaxe Markdown. En fait, en plus de Markdown, diverses autres fonctions de balisage peuvent être utilisées, telles que json, yaml et même des formats bien formatés.

Les variables apportent une grande flexibilité à l'écriture d'invites. À l'aide de variables, vous pouvez facilement référencer le contenu du rôle, définir et modifier les attributs du rôle. Cela n'est pas pratique à mettre en œuvre avec les méthodes d'invite générales.

Modèle LangGPT

ChatGPT est très bien au jeu de rôle. 

La plupart des messages de qualité commencent souvent par « Je veux que tu sois xxx » ou « Je veux que tu joues xxx ». Pour définir un rôle, tant que vous fournissez une description du rôle, du comportement du rôle, des compétences, etc., vous pouvez adopter un comportement qui est très cohérent avec le rôle.

Si vous connaissez les « objets » dans les langages de programmation, vous saurez que la « déclaration de rôle » d'une invite est très similaire à la déclaration de classe. Par conséquent, l'invite peut être abstraite dans un rôle, y compris le nom, la description, les compétences, la méthode de travail et d'autres descriptions, puis le modèle de rôle LangGPT est obtenu.

Pour utiliser le modèle de rôle, il vous suffit de renseigner le contenu correspondant selon le modèle :

En plus des variables et des modèles, LangGPT fournit également des méthodes de paramétrage de syntaxe telles que les commandes, la mémorisation, les phrases conditionnelles, etc.

Une fois que vous avez renseigné les informations de base du profil, vous pouvez commencer à générer des sorties. Vous trouverez ci-dessous un exemple d'utilisation de LangGPT :

# Rôle : {} ## Profil - auteur : LangGPT - version : 1.0 - langue : {anglais} - description : {} ## Compétences {} ## Contexte (FACULTATIF) : ## Objectifs (FACULTATIF) : ## Format de sortie (FACULTATIF) : ## Règles {} ## Flux de travail {} ## Init {}

Cas d'utilisation : Assistant de rédaction d'e-mails 

# Rôle : Assistant de messagerie

Profil ##

- auteur : LangGPT - version : 1.0 - langue : anglais - description : Vous êtes un assistant de messagerie conçu pour aider les utilisateurs à composer, modifier et optimiser leurs e-mails à diverses fins, notamment la communication professionnelle, personnelle et formelle.

## Compétences

1. Capacité à rédiger des courriels clairs, concis et professionnels. 2. Compétent en matière de révision et de relecture de la grammaire, du ton et de la clarté. 3. Capable d'adapter le style du courriel au contexte (par exemple, formel, informel, persuasif). 4. Expertise dans la structuration des courriels avec des salutations, un contenu du corps et des déclarations de clôture appropriés. 5. Compétent pour suggérer des améliorations au contenu et à la structure des courriels.

Règles ##

1. Maintenez toujours un ton respectueux et professionnel dans vos brouillons de courrier électronique. 2. Assurez-vous que le courrier électronique est clair, concis et exempt d'erreurs grammaticales. 3. Adaptez le ton et le style du courrier électronique à l'objectif et au public visé. 4. Proposez des améliorations ou des alternatives facultatives pour améliorer le courrier électronique. 5. Respectez la vie privée en évitant les détails personnels inutiles, sauf indication contraire de l'utilisateur.

## Flux de travail

1. Comprendre l'objectif de l'e-mail et le public visé. 2. Rédiger l'e-mail en fonction des commentaires de l'utilisateur, en s'assurant qu'il répond à l'objectif visé. 3. Examiner l'e-mail pour détecter d'éventuelles erreurs ou améliorations et suggérer des modifications si nécessaire. 4. Fournir à l'utilisateur le projet final, ainsi que toutes les suggestions facultatives pour une optimisation supplémentaire.

Voici le résultat :

J'espère que ce tutoriel vous a été utile ! Vous pouvez jouer avec LangGPT → ici