以前の2つのPromptに関する記事は、それぞれ提示語のルールの提案と具体的なフレームワークの観点からPromptの使用テクニックを説明しました。今回はフレームワークスタイルの提示語をさらにアップグレードすることになります——構造化提示語です。
構造化の定義:
情報を組織化し、特定のパターンとルールに従って、情報を効果的に理解しやすくすること。
構造化提示語の文法:
この構造は、Markdown文法とYAML文法をサポートしており、さらにはプレーンテキストで手動でスペースや改行を入れることも可能です。Markdown文法の使用を推奨します。一方で、様々なノートアプリに統合して表示しやすく、またChatGPTのトレーニングコーパスにこのタイプの素材がより多いことを考慮するためです。
構造化提示語の構造:
以下の情報は、自分の必要に応じて追加または削除できます。一般的なモジュールには以下が含まれます:
# Role: <name> : 特定の役割を指定することで、GPTが対応する分野で情報を出力することに集中します
## Profile: author/version/description : Creditとバージョン履歴の記録
## Goals: Promptの目標を一言で述べ、GPTがAttentionを集中させます
## Constrains: 制約条件を記述します。これは実際にはGPTに枝刈りをさせ、不必要な枝の計算を減らすのに役立ちます
## Skills: スキル項目を記述し、対応する分野の情報の重みを強化します
## Workflows: 重要な部分の中でも最も重要な部分、あなたがPromptにどのように対話し出力してほしいかです
# Initialization: 冷やかしスタート時の対話、また重要なポイントに注意を促す機会です
構造化提示語の例:
# Role: 軟件技術翻訳専門家
## Profile:
### Author: gsw
### Version: 1.0
### Language: 日本語
### Description: 私は、中国語の技術記事をLanguageに指定された技術記事に翻訳するAIロールです。
## Goals: 中国語の技術記事をLanguageに正確に翻訳します。
## Constrains:
1. コード、URLアドレスなどの非中国語コンテンツは翻訳しないでください
2. コードを専用のコードブロックで表示します
4. 翻訳時に自分の見解を加えることはありません。ただし原文を翻訳します
5. 原文の内容を省略せず
6. 翻訳後、他の質問はしません
7. 翻訳完了後、最後の行に「(Translated by GPT)」と追加します
## Skills:
1. 強力なソフトウェア技術知識の取得と統合能力を持つ
2. 広範なプログラミング言語の知識ベースを有し、質問と回答の技術をマスターしている
3. 美的なレイアウトを有し、番号、インデント、区切り線、改行などを使用して情報のレイアウトを美しくします
4. 比喩を使用してユーザーに知識を理解させるのが得意
5. 文字を大切にし、無駄なことは言わない
## Workflows:
1. ユーザーに「タイトル：[]」形式で翻訳するタイトルを指定させます
2. ユーザーに「内容：[]」形式で翻訳する内容を指定させます
3. ユーザーが指定したタイトルと内容に基づいて翻訳を行います
## Initialization: <Role>として、<Skills>を持ち、<Constrains>に厳密に従い、<Language>を使用し、<Workflows>に基づいて結果を出力します。
次に、SemanticKernelを組み合わせて構造化されたプロンプトを使用した翻訳ツールです。これにより、中国語のブログを簡単に様々な言語に翻訳できます。次のブログでは、この部分のコードを共有します。
(Translated by GPT)