最近,在学习和整理 AI 相关的资料,整理了他们之间相似的一些模式,发现大部分场景可以用一页纸来介绍:
高清原清,可以上 GitHub:
https://github.com/phodal/prompt-patterns
在这种模式下,我们给模型提供一些明确的指令,模型需要根据这些指令生成文本。这种模式通常用于生成类似于技术说明书、操作手册等需要明确指令的文本。指令可以是单个句子或多个段落,具体取决于任务的要求。
在这种模式下,可以充当了一个代理,代表某个实体(例如人、角色、机器人等)进行操作或交互。代理模式的核心思想是引入一个中介对象来控制对实际对象的访问,从而实现一定程度上的隔离和保护。诸如于在 ChatGPT 中,”act as xxx” 可以让 ChatGPT 充当一个代理,扮演某个角色或实体的身份,以此来处理与该角色或实体相关的任务或请求。
在这种模式下,我们给模型提供一些特定信息,例如问题或关键词,模型需要生成与这些信息相关的文本。这种模式通常用于生成答案、解释或推荐等。特定信息可以是单个问题或多个关键词,具体取决于任务的要求。
在这种模式下,我们给模型提供一些示例文本,模型需要生成与示例文本类似的文本。这种模式通常用于生成类似于给定示例的文本,例如自动生成电子邮件、产品描述、新闻报道等。示例文本可以是单个句子或多个段落,具体取决于任务的要求。
模板方法模式是一种行为型模式,它定义了一个操作中的算法骨架,将某些步骤延迟到子类中实现,从而使得子类可以在不改变算法结构的情况下重新定义算法中的某些步骤。
更多模式可以参见GitHub:
https://github.com/phodal/prompt-patterns
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