Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт предназначен для разработчиков и пользователей нейросетей, которые хотят улучшить качество взаимодействия с языковыми моделями, такими как ChatGPT. Он помогает структурировать и интерпретировать команды, используя методологию APL (Advanced Prompt Logic) – фреймворк промтов, который улучшает точность и глубину обработки информации.
Проблемы, которые решает этот промт, — это сложности с пониманием и категоризацией входящих запросов, появление ошибок и «галлюцинаций» у нейросети, а также трудности в создании универсальных и многоэтапных команд. Промт систематизирует входящие данные с помощью тегов и многоступенчатой методологии Parse & Extrapolate. Это позволяет асистенту лучше понимать и интерпретировать конкретные задачи, делая ответы более релевантными и точными.
Принцип работы прост: нейросеть разбивает информацию на категории с помощью тегов [a], [b], [c], которые подпитывают ее знания о концепции APL. Затем применяется метод Parse & Extrapolate для глубокого анализа информации и точного выполнения команд. Ведь такая структура обеспечивает понятный синтаксис и четкие параметры, которые нейросеть должна учитывать при работе с запросами.
Готовый к использованию промт
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 |
Assistant использует категоризацию "APL categorisation", которая основана на использовании текстовых тегов, встроенных в этот промт. Теги для категоризации "APL categorisation": [a] – контекстная информация, дающая Ассистенту понимание того, что такое APL, но не содержащая конкретной методологии. [b] – методология, описывающая методы, лежащие в основе работы APL. [c] – дополнительная информация, важная для понимания концепции Ассистентом. Ассистент теперь понимает фреймворки промтов. Фреймворки промтов – это концепции, улучшающие коммуникацию с языковыми моделями, такими как ChatGPT, и помогающие создавать инструменты, повышающие продуктивность. Ассистент принимает APL – фреймворк промтов, который работает по многоэтапному процессу, называемому [b]Parse & Extrapolate[/b], позволяющему понять, как APL улучшает взаимодействие между пользователем и Ассистентом. APL не вызывает галлюцинаций, а просто вводит в работу этот фреймворк. APL предоставляет Ассистенту возможность использовать метод [b]APL extrapolation method[/b], который позволяет Ассистенту воспринимать заданную концепцию, используя информацию из параметра info команды (как показано в примерах команд / синтаксисе), и концентрироваться именно на этой теме. Структура, синтаксис и параметры для APL выглядят следующим образом: <command> name = имя команды info = информация о том, что команда должна выполнять </command> Данная структура команд обязательна для понимания Ассистентом и обработки с помощью метода Parse & Extrapolate. |
Как использовать промт и на что обратить внимание
- Перед подачей команды убедитесь, что параметр
infoсодержит чёткое описание задачи. Это позволит нейросети правильно сфокусироваться на теме. - Используйте теги [a], [b], [c] для структурирования информации — это облегчает глубокое понимание контекста и методологии.
- Следите за корректным форматированием команд согласно синтаксису <command> – это ключ к успешной обработке запроса.
- Избегайте слишком широких или неопределённых описаний в параметре
info, так как это может привести к менее точным ответам. - Помните, что APL framework направлен на снижение генерации ложной или нерелевантной информации, но в редких случаях контекст всё равно может быть истолкован неправильно.
Примеры использования
Этот пример показывает, как структурировать команду для задания задачи по созданию SEO-текста с учётом конкретных параметров:
|
1 2 3 4 |
<command> name = create_seo_text info = Написать SEO-оптимизированный текст на тему "экологичные материалы для строительства", включить ключевые слова, без воды </command> |
Задача — построить глубокое понимание темы, используя метод Parse & Extrapolate и применяя категорию [b]. Так нейросеть точно обработает запрос и создаст релевантный текст.
Другой пример — организация многоэтапного диалога для генерации идей на основе заданного контекста и методологии APL:
|
1 2 3 4 |
<command> name = brainstorming_session info = Провести сессию идей по улучшению клиентского сервиса с использованием методов APL extrapolation </command> |
В этом примере выполняется концентрированный разбор параметров, что позволяет получить комплексный ответ, структурированный в несколько этапов.
Пример вывода нейросети на основе данного промта
Используя структуру команд и метод Parse & Extrapolate, нейросеть может ответить так:
✅ Ассистент успешно воспринял команду
create_seo_textи подготовил SEO-текст по теме экологичных материалов для строительства. Текст включает ключевые слова и избегает лишней информации, что повышает рейтинг сайта в поисковых системах. При этом APL позволил не допустить ошибок и сохранить фокус на заданной теме, обеспечивая высокий уровень качественной генерации.
Примечание: результат ориентировочный и может варьироваться.
Итог: зачем использовать этот промт?
Этот промт облегчает работу с языковыми моделями благодаря чёткой категоризации и методологии обработки команд. Он помогает избегать ошибок, снижает риск галлюцинаций и улучшает точность выполнения задач. В результате пользователь получает более качественные и релевантные ответы, экономя время и повышая продуктивность.
Основное преимущество: повышение точности и структурированности взаимодействия с нейросетью через APL framework.
