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prompt生成器

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以下为一些 Prompt 生成器的相关信息：

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

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李继刚等的prompt最佳实践

给Prompt打分以及提出修改建议的Judger Prompt生成器主要是用来解决两个问题:重复的写框架结构-->自动生成一些套话的重复强调-->生成后微调一下但别直接用生成的这个Prompt,一般都需要在Workflow那块大改一把..效果才会更好.新版使用案例：给上面的“Role:知识探索专家”打分GPT对该prompt的评分已经达到10分

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其他人在问
有哪些免费的图片生成器
以下是一些免费的图片生成器： （使用 DALLE） 此外，还有一些相关的工具和服务： Stability AI 推出了基于 Discord 的媒体生成和编辑工具，在使用完最初的 25 个免费积分后，可以通过帐户页面购买额外的积分。积分价格为每 1,000 个积分 10 美元，其提供的服务及价格如下： |Service|Description|Price| |||| ||Stability AI 最新的、最先进的图像生成模型|6.5| ||最先进，最快|4| ||市场上最好的图像生成服务|3| ||用于生成图像的标准基础模型|0.2 0.6| ||用于图像生成的灵活分辨率基础模型|0.2 1.0|
2024-10-23
提示词生成器
以下为一些提示词生成器的网站推荐： ：AI 艺术提示词生成器 ：玩游戏也能练习 Prompt 书写 NovelAI tag 生成器：设计类 Prompt 提词生成器，地址 魔咒百科词典：魔法导论必备工具，简单易用的 AI 绘画 tag 生成器，地址 KREA：设计 AI 的 Prompt 集合站，create better prompts，地址 Public Prompts：免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词，地址 AcceleratorI Prompt：AI 词汇加速器，加速 Prompt 书写，通过按钮帮助优化和填充提示词，地址 IMI Prompt：支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器，地址 Prompt Hero：好用的 Prompt 搜索，Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT & Midjourney，地址 OpenArt：AI 人工智能图像生成器，地址 img2prompt：根据图片提取 Prompt，地址 MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用，地址 PromptBase：Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板，地址 AiTuts Prompt：精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供了广泛的不同风格供选择，地址 此外，提示词也可以是一个复杂的系统性工程。由 Harrison Chase 开发的 LangChain，允许开发者将语言模型与应用程序连接起来，使应用程序能够嵌入大模型的能力。俗称 ReAct，它展示了一种提示词技术，允许模型“推理”（通过思想链）和“行动”（通过能够使用预定义工具集中的工具，例如能够搜索互联网）。下面是一个简单的提示词链示例：目的是用 AI 批量生成拆书稿（拆书搞就是把一本书分解成为一些小节，一些平台会购买优质的书稿，帮助读者快速阅读）。设计思路是十拆法，除了恰好有十个章节的书以外，多的就合并，少的就分解，根据实际情况拆分。程序输出是每次运行可以无需人工干预，自动生成上百篇内容。输入一个简单的书名，输出百篇文章，最大化效率！
2024-08-08
deepseek支持function calling，在dify的agent的prompt里要如何写才能调用工具。我说的是如何写提示词，才能让deepseek通过Function Calling调用工具。
要在 Dify 的 agent 的 prompt 里让 DeepSeek 通过 Function Calling 调用工具，您可以参考以下内容： 1. 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。 提示词注入：将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中。INSTRUCTION 包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具，编写时注意用无关紧要的工具作示例避免混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换成 LLM 可读的工具列表，可动态调整。REUTRN_FORMAT 定义调用 API 的格式。 工具结果回传：利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数。对于 interpreter 工具，使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码。通过识别 LLM 返回的调用工具的字典，提取对应值传入工具函数，将结果以 observation 角色返回给 LLM，对于不接受该角色的 LLM 接口，可改为回传给 user 角色。 2. 当模型判断需要调用工具函数时，检测到返回的 json 里 function_call 字段不为空，则执行异步函数调用，采用回调方式获取函数返回结果。通过判断返回的 functionCall 的名称执行不同函数并返回结果。 3. 在大模型请求中，最大的两个变量是 Messages 和 Tools。Messages 里放 sys prompt、memory、user query；Tools 里放能力的 Json Scheme，两者组合形成整个完全的 Prompt。Agent 应用开发的本质是动态 Prompt 拼接，通过工程化手段将业务需求转述成新的 prompt。短期记忆在 messages 里的历史 QA 对，长期记忆是 summary 之后的文本再塞回 system prompt。RAG 是向量相似性检索，可放在 system prompt 里或通过 tools 触发检索。Action 是触发 tool_calls 标记进入请求循环，拿模型生成的请求参数进行 API request，再把结果返回给大模型交互，没有 tool_calls 标记则循环结束。Multi Agents 是更换 system prompt 和 tools。
2024-10-24
deepseek支持function calling，在dify的agent的prompt里要如何写才能调用工具
在 Dify 的 agent 的 prompt 中实现调用工具的方法如下： 1. 提示词注入阶段： INSTRUCTION 为注入到系统提示中的字符串，包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。 TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具，编写时应使用无关紧要的工具作为示例，避免 LLM 混淆。 tools_instructions 是将通用的工具字典转换成 LLM 可读的工具列表，实际使用时可动态调整。 REUTRN_FORMAT 定义了调用 API 的格式。 2. 工具结果回传阶段： 利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数。 对于 interpreter 工具，使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码，提高使用成功率。 通过识别 LLM 返回的调用工具的字典，提取对应的值，传入相应的工具函数，将工具返回的结果以 observation 的角色返回给 LLM。对于不接受该角色的 LLM 接口，可改为回传给 user 角色。 此外，当模型判断需要调用工具函数时，即检测到返回的 json 里面 function_call 字段不为空，则执行异步函数调用，可通过判断返回的 functionCall 的名称来执行不同的函数并返回结果。 在提升可控性方面，有以下建议： 1. 放弃 JSON mode，虽然模型能力提升能输出 JSON，但仍会出错，且不能保证 100%正确，而模型厂家对 Function Calling 有微调优化。 2. 降低 System prompt 依赖，化繁为简，能在 Tools 里写的东西尽量写在里面。 3. API Response 增强 Prompt，这一步的准确率很高，可增加给大模型的约束和提示。 4. 尽量让模型做选择，而不是填空，减少 token 输出，提高速度和准确率。 5. 利用 Tools 来做 Route，构建 Multi Agent，术业有专攻。
2024-10-24
deepseek支持function calling，prompt里要如何写才能调用工具。
要在 DeepSeek 中通过提示词实现工具调用，主要通过以下提示词工程实现： 1. 实现原理： 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。提示词注入将工具信息及使用提示词添加到系统提示中，工具结果回传则解析工具调用的输出，并将返回内容嵌入 LLM。 2. 提示词注入阶段： INSTRUCTION 为注入到系统提示中的字符串，包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 理解和使用工具，编写时应使用无关紧要的工具作示例避免混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换为 LLM 可读的工具列表，实际使用时可动态调整。REUTRN_FORMAT 定义了调用 API 的格式。 3. 工具结果回传阶段： 利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数。对于 interpreter 工具，使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码以提高成功率。通过识别 LLM 返回的调用工具字典，提取对应值传入工具函数，将结果以 observation 角色返回给 LLM，对于不接受该角色的 LLM 接口，可改为回传给 user 角色。 在游戏实操中，当模型判断需要调用工具函数时（检测到返回的 json 里 function_call 字段不为空），执行异步函数调用，采用回调方式获取函数返回结果，通过判断返回的 functionCall 名称执行不同函数并返回结果。 对于 ChatGPT，为让其返回符合要求的 JSON 格式，prompt 的定制尤为重要和复杂。OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新后，开发人员可向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数，让模型智能输出包含调用函数所需参数的 JSON 对象。本地可根据 GPT 返回的函数名、参数进行数据查询，可采用函数查询或 SQL 查询，根据实际业务需求选择，使 AI 输出更可控。
2024-10-24
怎么样写prompt？有哪些技巧？你能举个例子吗
写 prompt（提示）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写 prompt 的技巧和建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：明确格式、风格等特定要求。 5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助模型理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整 prompt。 此外，还有“Fewshots”的技巧，即在写 Prompt 时，通过提供 1 3 个输入 输出示例，让 GPT 学到样本共性，提升输出结果质量。比如： 初始 Prompt： 你是一个优秀的翻译人员，你会把我说的汉字翻译成英文和日语，日语同时展示日语汉字和假名。不要有任何额外的解释说明。 输入:邻居 输出:Neighbor 输入:自行车 输出:Bicycle 结构化的 prompt 方法论中，结构化是对信息进行组织，使其遵循特定模式和规则，方便有效理解。常用模块包括： Role:<name>:指定角色让 GPT 聚焦对应领域输出。 Profile author/version/description:Credit 和迭代版本记录。 Goals:一句话描述 Prompt 目标，让 GPT 聚焦。 Constrains:描述限制条件，帮 GPT 剪枝。 Skills:描述技能项，强化对应领域信息权重。 Workflow:重点，希望 Prompt 按特定方式对话和输出。 Initialization:冷启动时的对白，强调重点。
2024-10-22
一个好的prompt,应该具备哪些结构
一个好的 prompt 通常应具备以下结构： 1. CRISPE 框架： Capacity and Role（能力与角色）：明确希望 AI 承担的角色和具备的能力，例如指定其为专注于民商事法律领域、擅长案例研究等的律师。 Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，如处理复杂合同纠纷案件时，向 AI 提供案件关键事实、相关法律及背景。 Statement（陈述）：直接明确期望 AI 完成的任务，比如要求总结案件中双方诉求、检索法条、预测判决结果。 Personality（个性）：设定希望 AI 以何种风格或方式回答。 Experiment（举例）：通过具体例子进一步说明。 2. 对于镜头提示词： 遵循清晰结构，将场景、主题和相机运动的细节划分为单独部分，例如。 在提示的不同部分重复或强调关键思想，有助于提高输出的一致性。 尝试将提示集中在场景中应出现的内容上，比如输入晴朗的天空，而非没有云的天空。
2024-10-22
12种Prompt框架
以下是 12 种 Prompt 框架： 1. Key Result（关键结果）：说明想要的具体效果，试验并调整。包括改进输入（从答案不足之处着手改进背景、目标与关键结果）、改进答案（在后续对话中指正 ChatGPT 答案缺点）、重新生成（在 Prompt 不变情况下多次生成结果，优中选优）。 2. Evolve（试验并改进）：三种改进方法自由组合。 3. APE 框架：未提供具体说明。 4. COAST 框架：未提供具体说明。 5. CONTEXT（上下文背景）：为对话设定舞台。 6. OBJECTIVE（目的）：描述目标。 7. ACTION（行动）：解释所需的动作。 8. SCENARIO（方案）：描述场景。 9. TASK（任务）：描述任务。 10. ICIO 框架：相关链接 。 11. CRISPE 框架：相关链接 。 12. BROKE 框架：作者陈财猫，相关链接 。 此外还有： 1. 框架集合：右侧附件做成了海报。 2. Instruction（指令）：即希望 AI 执行的具体任务，比如翻译或者写一段文字。 3. Context（背景信息）：给 AI 更多背景信息引导模型做出更贴合需求的回复。 4. Input Data（输入数据）：告知模型需要处理的数据。 5. Output Indicator（输出引导）：告知模型要输出的类型或风格。 6. Capacity and Role（能力和角色）：ChatGPT 应扮演的角色。 7. Insight（见解）：提供请求的背后见解、背景和上下文。 8. Statement（声明）：要求 ChatGPT 做什么。 9. Personality（个性）：希望 ChatGPT 以何种风格、个性或方式回应。 10. Experiment（实验）：请求 ChatGPT 为您回复多个示例。 其他框架： 1. ACTION（行动）：描述想做什么。 2. RESULT（结果）：描述所需的结果。 3. EXAMPLE（示例）：举一个例子来说明观点。 4. ROSES 框架：未提供具体说明。 5. ROLE（角色）：指定 ChatGPT 的角色。 6. OBJECTIVE（目的）：陈述目标或目标。 7. SCENARIO（方案）：描述情况。 8. EXPECTED SOLUTION（解决方案）：定义所需的结果。 9. STEPS（步骤）：要求达到解决方案所需的措施。 10. RACE 框架：未提供具体说明。 11. PATFU 泡芙提示词框架：作者口袋君。 12. Problem（问题）：清晰地表述需要解决的问题。 13. Aera（领域）：问题所在领域以及需要扮演的角色。 14. Task（任务）：解决问题需要执行的具体任务。
2024-10-21