既存の大規模モデルを有効活用できるかどうかは、高品質のプロンプトに大きく依存します。ただし、この段階では、高品質のプロンプトの作成はまだ技術が必要であり、個人の経験に大きく依存しています。

プロンプトメソッドやフレームワークは数多くありますが、前回の記事「プロンプトエンジニアリングフレームワークのトップ5」では、既存のプロンプト作成方法にはまださまざまな欠点が残っています。

1. システムの欠如: ほとんどが断片的なルールとテクニックで、個人の経験に大きく依存しています。

2. 柔軟性の欠如: 他のユーザーによって共有された高品質のプロンプトを調整するには、プロンプトの内容を直接変更する必要があります。

3. インタラクティブ性の欠如: 高品質のプロンプトの構成と使用は非常に複雑であり、プロンプトの使用方法を学習しなければならないことがよくあります。

4. 大規模言語モデルの以下の特性は十分に考慮されていません。 （1）ポイントごとの論理的なナレーションを好む（2）長い会話では物忘れの問題が発生する可能性がある（3）異なる言語間でパフォーマンスのギャップがある。

GPT-4 モデルのリリースにより、プロンプトへの依存度は低下しました。同時に、より強力な基本機能は、より強力なプロンプトを作成するための優れた基盤を提供します。高品質のプロンプトは、より強力で複雑になっています。

では、プログラミングを学ぶのと同じように、いくつかの基本的なルールと概念、およびいくつかのプログラミング パターン (オブジェクト指向プログラミングに類似) を習得して、優れたパフォーマンスと安定性を備えたプロンプトを効率的に作成することは可能でしょうか?

答えは はい.

ランGPT

LangGPT を使用すると、高品質のプロンプトを大量生産できます。次のような利点があります。

• 体系的: 「テンプレート」を提供し、テンプレートに従って対応するコンテンツを入力します
• 柔軟性: プログラム可能なプロンプト内のコンテンツを簡単に参照、設定、変更するために、「変数」を使用できます。
• コマンドを使用して、定義済みの動作を簡単に設定および実行し、パフォーマンスを犠牲にすることなく中国語と英語の切り替えを簡単に設定できます。
• フレンドリーなインタラクション：「ワークフロー」は、ユーザーインタラクション、ロールの動作などを簡単に定義し、ユーザーが簡単に使用できるようにガイドします。
• 大規模モデルの機能を最大限に活用する：（1）モジュール構成（2）ポイントごとの論理的記述（3）長期記憶喪失の問題を軽減するためのリマインダー

LangGPT の重要な文法規則

LangGPT変数

ChatGPT は、適切にラベル付けされたさまざまな階層構造を認識できることがわかりました。大規模なモデルは、記事のタイトル、段落名、段落本文などの階層構造を認識できます。タイトルを伝えると、モデルはタイトルとタイトルの下の本文コンテンツを参照していることを認識します。

これは、プロンプトの内容を構造化された方法で提示し、タイトルを設定することで、プロンプトの内容を簡単に参照、変更、設定できるようにすることを意味します。段落のタイトルを直接使用してコンテンツの大きなセクションを参照することも、ChatGPT に指定されたコンテンツを変更および調整するように指示することもできます。これはプログラミングの変数に似ているため、このタイトルを変数として使用できます。

Markdown は構文階層が優れており、プロンプトの記述に適しているため、LangGPT の変数は Markdown 構文に基づいています。実際、Markdown に加えて、json、yaml、さらには適切にフォーマットされた形式など、さまざまな他のマークアップ関数を使用できます。

変数はプロンプトの記述に大きな柔軟性をもたらします。変数を使用すると、ロールの内容を簡単に参照し、ロールの属性を設定および変更できます。これは、一般的なプロンプト メソッドで実装するには不便です。

LangGPT テンプレート

ChatGPTは とても良い ロールプレイングで。 

高品質なプロンプトの多くは、「xxx になってほしい」または「xxx を演じてほしい」で始まります。役割を定義するには、役割、役割の行動、スキルなどの説明を提供すれば、役割と非常に一貫性のある行動をとることができます。

プログラミング言語の「オブジェクト」に精通している場合は、プロンプトの「ロール宣言」がクラス宣言と非常に似ていることがわかります。したがって、プロンプトは、名前、説明、スキル、作業方法などの説明を含むロールに抽象化され、LangGPT ロール テンプレートが取得されます。

ロール テンプレートを使用するには、テンプレートに従って対応するコンテンツを入力するだけです。

LangGPT では、変数やテンプレートのほか、コマンド、メモ化、条件文などの構文設定方法も提供しています。

プロファイルの基本情報を入力したら、出力の生成を開始できます。以下は、LangGPT の使用方法の例です。

# 役割: {} ## プロファイル - 作成者: LangGPT - バージョン: 1.0 - 言語: {英語} - 説明: {} ## スキル {} ## 背景(オプション): ## 目標(オプション): ## 出力形式(オプション): ## ルール {} ## ワークフロー {} ## 初期化 {}

ユースケース: メール作成アシスタント 

# 役割: メールアシスタント

## プロフィール

- 作成者: LangGPT - バージョン: 1.0 - 言語: 英語 - 説明: あなたは、プロフェッショナル、個人的、正式なコミュニケーションなど、さまざまな目的でユーザーが電子メールを作成、編集、最適化できるように設計された電子メール アシスタントです。

## スキル

1. 明確で簡潔、かつプロフェッショナルなメールを作成できる能力。 2. 文法、語調、明瞭さの編集と校正に熟練している。 3. 状況に合わせてメールのスタイルを調整できる能力 (フォーマル、インフォーマル、説得的など)。 4. 適切な挨拶、本文、結びの言葉でメールを構成する専門知識。 5. メールの内容と構造の改善を提案するスキル。

## ルール

1. メールの下書きでは、常に敬意とプロ意識を持った口調を保ちます。2. メールが明確で簡潔であり、文法上の誤りがないことを確認します。3. メールの目的と対象者に合わせて、メールの口調とスタイルを調整します。4. メールを改善するためのオプションの拡張機能や代替手段を提供します。5. ユーザーが指定した場合を除き、不必要な個人情報を避けてプライバシーを尊重します。

## ワークフロー

1. メールの目的と対象読者を理解します。 2. ユーザーの入力に基づいてメールの下書きを作成し、意図した目標を満たしていることを確認します。 3. メールに誤りや改善点がないか確認し、必要に応じて変更を提案します。 4. 最終下書きと、さらに最適化するためのオプションの提案をユーザーに提供します。

出力は次のとおりです。

このチュートリアルがお役に立てば幸いです。LangGPT で遊んでみてください → ここ