Meron sa Libreng Gawang-Pangangailangan na Kaganapan
AI Optimizer ng Mga Prompt
Pagsisiyasat ng isang eksistiyenteng tukoy, pangalagaan ang mga tinatagong mga batas at muling ibalik ang isang pinagpapalaki na bersyon, isang changelog, mga tanong ng pagkakamali ng impormasyon at isang kaso ng pagsubaybay.
Ang iyong resulta
PAANO MAGAGAMIT
Mula sa isang makabuluhang pahayag hanggang sa isang gumagamit na resulta
- 1Isulat ang pinagmumulan, audiensi, at mga pangangailangan na inihahain ng form.
- 2Kumpleto ang pagtugon sa seguridad ng Cloudflare at mag-generate
- 3Pakisuri ang mga katotohanan, kopya ng resulta, o ayusin ang mga input para sa ibang bersyon
KAILAN GUMAMIT NG ITO
Nagawa para sa isang partikular na tungkulin
- Pagsugpo ng mga malabo na mga paunang-eksperimento na nagpapalabas ng mga magkakaibang mga sagot
- Pababain ang mga pagtatala ng mga pagkakamali sa pamamagitan ng mga patakaran ng ebidensya na eksplisito
- Ibalik ang isang pangungusap sa isang esquema ng output na maaaring basahin ng makina
Paksa ng Halimbawa
Kasalukuyan
Orihinal: Isulat ang isang makabuluhang analisis ng merkado. Pagsalakay: ito ay gumagawa ng mga estadistika. I-optimize para sa isang matatag na output at mababang pagtatalo.
Pagsusuri ng output
Isang muling pagtutuloy ng isang prompt na nag-iiba sa mga ebidensya na ibinigay mula sa mga pagtatalaga, nagbabago ng mga larawan ng tabla, kinakailangan ang mga hindi alam na halaga ay maging kinikilala, at may isang checklist ng pagpapanatili ng katotohanan.
ALAMIN BAGO MAG-GENERATE
Mga limitasyon at checklist ng pagsusuri
- Ang pagpapalaki ay hindi maaaring tanggalin ang lahat ng modelong pagkakamali o pagtatalakay
- Ang resulta ay kinukumpirma lamang pagkatapos subukin ito ng mga makabuluhang input at kaso ng hangganan
MGA KINALAANG PANGUNAHING PAGTATANONG
Mga Kadalasang Tinatanong
Magbabago ba ang optimizer ng aking orihinal na layunin?
Ang ito ay nagpapanatili ng sinasabi mong layunin at anumang kontento na kinukubkob, habang nagpapalabas ng mga kawalan ng konteksto at mga ambagong mga instruksiyon.
Puwede ba akong isama ang halimbawa ng isang masamang tugon?
Oo. Isang halimbawa ng pagkawalang-tanggap ay tumutulong sa optimizer na tugon sa eksaktong pag-uugali na gusto mong pigilan.
Paano magkakaiba ito mula sa isang generator ng prompt?
Ang tool na ito ay nagpapahusga at nagpapabuti ng isang prompt na nasa iyong posisyon na; ang generator ay naglalayong lumikha ng isang bagong prompt mula sa isang layunin.