エンジニアリングにおける 10 の設計パターンに関するヒント

より的を絞った出力を引き出すための詳細、ルール、ガイダンスを提供できます。詳細な詳細、ルール、ガイダンスを提供することで、モデルのパフォーマンスを向上させ、その出力に影響を与えることができます。より正確な出力のための詳細、ルール、ガイダンスを提供することで、プロンプトの言葉をより具体的にすることができます。

デザイン パターンは、一般的な問題に対する一般的で反復可能な解決策です。各デザイン パターンは、問題に直接適用できる完全なソリューションではありません。むしろ、ベスト プラクティスを適用したソリューションをより適切に構築するために使用できるテンプレートまたはフレームワークです。オブジェクト指向プログラミングの分野ではデザインパターンが広く使われていますが、ベテランプログラマーが改善プロジェクトでよく使われる10のデザインパターンをまとめてみました。

1. 文字モデル

文字モデルは、特定の性格や話し口調を言語モデルに入力することで実装されます。さまざまな役割を定義することで、さまざまなアプリケーション シナリオに適応するテキストのスタイルと生成方法を制御できます。以下に例をいくつか示します。

• カスタマー サポート: カスタマー サポートの世界では、フレンドリーで忍耐強い役割の方が、顧客とのコミュニケーション、問題の解決、支援の提供においてより効果的である可能性があります。たとえば、顧客が質問した場合、言語モデルは丁寧で親しみやすい口調で応答し、明確で簡潔な解決策を提供することで、顧客満足度を向上させることができます。
• ストーリーテリング: 架空の物語や創造的な文章では、登場人物ごとに異なる口調や感情表現が必要になる場合があります。たとえば、ユーモラスなキャラクターはストーリーを語るためにユーモアと誇張を使用する場合がありますが、真面目なキャラクターは深刻で落ち着いた口調を使用する場合があります。
• 教育コンテンツ: 教育の分野では、言語モデルはさまざまな役割を果たし、さまざまな学習者のニーズや学習スタイルにうまく適応できます。たとえば、子供向けの教育コンテンツの場合、モデルはリラックスした活発な口調を使用して子供の注意を引くことができ、一方、専門的および技術的なコースの場合、モデルはよりフォーマルで厳格な口調を使用して知識を伝えることができます。

#さまざまな文字モデルと言語モデルを通じて、柔軟性とパーソナライズされた表現が向上し、それによってユーザーとのインタラクティブなエクスペリエンスが向上し、さまざまなアプリケーション シナリオで大きな効果を発揮します。

2. レシピ モード

レシピ モードは、詳細で連続した指示を必要とするタスクに有益な方法を提供します。チュートリアル、プロセスのドキュメント、インストール ガイドなど、大規模なモデルのテキストを生成できます。このモデルには、チュートリアル、プロセス文書、インストール ガイドなどの詳細で連続した手順が必要です。たとえば、このパターンを使用して、チュートリアル、手順ドキュメント、または構成ガイドを生成できます。

• チュートリアル: プログラミングの学習や描画の学習など、特定のスキルの学習方法を読者に紹介するチュートリアル記事を書いていると想像してください。レシピ モードを使用すると、明確な手順とガイダンスを提供できるため、読者は学習内容を徐々に理解し、実践できるため、新しいスキルを習得しやすくなります。
• プロセス文書: 工業生産や科学実験では、操作手順を記録して共有するために詳細なプロセス文書を作成する必要があることがよくあります。レシピモードを使用すると、各ステップをステップごとに説明できるため、読者は操作プロセスを正確に再現できるため、作業効率が向上し、エラーの可能性が減ります。
• 組み立てガイドの作成: 製造において、組み立てガイドの作成は工場労働者にとって非常に重要です。製品が正しく組み立てられ、品質基準を満たしていることを確認するために、必要な工具、材料、手順など、各組み立てステップの詳細な指示を提供できます。

このモードを通じて、大規模なモデルは一貫性のある構造化されたテキスト出力を提供できるため、読者はさまざまなアプリケーション シナリオでのガイダンスを簡単に理解し、実践できるようになり、より効率的な作業と学習が実現します。

3. 逆クエリ モード

逆クエリ モードでは、大規模モデルは特別な方法で動作する必要があります: まず、入力を受け取るか、応答が返されます。開始条件として、特定の出力を生成するために最も適切なクエリまたは入力を生成するように求められます。この技術は質疑応答だけでなく、さまざまな場面で活用できます。たとえば、検索エンジンの分野では、大規模なモデルにより、逆クエリを通じてユーザーの検索コンテンツを最適な検索結果に変換できます。この技術は、テキスト生成、自然言語処理、その他の分野で幅広く応用されています。

• スマート アシスタント: スマート アシスタントと話していて質問があり、それについてドリルダウンしてさらに詳しく知りたいとします。この場合、逆引きクエリ モードを適用できます。スマート アシスタントは、あなたの質問に基づいて応答を生成し、それについてさらに知りたいかどうかを尋ね、より深い質問に導きます。
• 検索エンジンの最適化: Web コンテンツの作成では、逆クエリ モードを使用して検索エンジンの結果を最適化できます。あなたがウェブマスターで、特定の検索クエリに対してウェブサイトを上位にランク付けしたいと考えているとします。逆引き参照パターンを使用して、検索エンジンの関連するクエリ結果に Web サイトが確実に表示されるコンテンツを作成できます。
• パーソナライズされた推奨システム: 電子商取引またはコンテンツ推奨の分野では、逆クエリ モードをパーソナライズされた推奨システムに使用できます。システムは、ユーザーの行動や好みに基づいて出力を生成し、これらの出力に基づいて対応するクエリを生成して、よりパーソナライズされた正確な推奨事項を提供します。

逆クエリ モードを通じて、大規模なモデルは特定の入出力に基づいて対応するクエリまたは入力を生成できるため、ユーザーのニーズをより適切に満たし、システムのパフォーマンスとユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。

4. 出力自動化モード

自動化モードは、インジケーター ワードを使用して大規模なモデルを正規化し、構造化またはフォーマットされた出力を生成して反復的なタスクを実現する方法です。たとえば、次のシナリオで使用できます。

• レポート生成: 企業環境では、販売レポートを毎日生成する必要があります。出力自動化モードにより、販売データを言語モデルに入力し、事前定義された形式のレポートを生成できるため、手動でレポートを作成する時間と労力が不要になります。
• 要約の生成: 学術研究では、大量の文献から情報を抽出し、要約を生成する必要があります。出力自動化モードを使用すると、大規模モデルはユーザーが指定したキーワードまたはトピックに基づいてドキュメントの概要を自動的に生成でき、大量のテキストの処理効率が大幅に向上します。
• 応答の生成: カスタマー サービスの分野では、顧客からのよくある質問に迅速に応答する必要があることがよくあります。出力自動化モードを通じて、言語モデルはキーワードや質問の分類に基づいて適切な応答を自動的に生成できるため、顧客サービスの効率と精度が向上します。
• コードの作成: 反復的なコードの作成は、開発者にとって一般的なタスクです。出力自動化モードを使用すると、ユーザーが選択した優先コーディング言語に基づいてコード スニペットを自動的に生成するように言語モデルに指示できるため、開発プロセスが高速化され、コーディング エラーが削減されます。

自動モードは、特にマイニングやデータ分析、コンテンツ生成、ソフトウェア開発の分野で、作業の効率と精度を大幅に向上させることができます。

5. 思考連鎖モード

思考連鎖 (CoT) モードは、特定の推論または議論のパスに従って大規模なモデルの生成をガイドするテクノロジーです。このモードは、論理的な流れが信頼性と理解しやすさを構築する上で重要な要素であるため、説得力のある記事、レビュー、または複雑なディスカッションを作成する場合に非常に役立ちます。いくつかの例を次に示します。

• #解説記事: 意見記事を書くときは、論理的な一貫性と議論の厳密さを確保する必要があります。思考連鎖モデルは言語モデルをガイドして、議論の論理構造に従って議論、反論、結論を生成し、それによって記事をより説得力のある論理的なものにすることができます。
• 科学論文: 科学の分野では、実験結果と結論の信頼性と再現性を確保するために、論文は科学的推論に基づいていなければなりません。思考連鎖モデルは、問題記述から実験計画、結果分析に至るまで、言語モデルが科学的推論の論理連鎖をたどり、科学的基準を満たす論文を生成するのに役立ちます。
• 弁護: 法的シナリオでは、弁護士はクライアントをサポートするために強力な弁護を提供する必要があります。思考連鎖モデルは、言語モデルをガイドして、事実の記載、法的条項の引用、議論の展開、相手の見解への反論などの法的論理に従って弁護語を生成することで、訴訟に対する強力な弁護を提供することができます。

思考チェーン モードを通じて、大規模なモデルは論理的思考の経路に従ってテキストを生成し、より一貫性があり、説得力があり、理解しやすくなり、使用できるようになります。さまざまな分野で重要な役割を果たしています。

6 グラフ支援モード

グラフ支援モードは、既存の知識を使用してプロンプトを強化する方法であり、それによって大規模な言語モデルがより正確な出力結果を生成するのに役立ちます。このモデルは、ナレッジ グラフまたはドメインの専門知識をモデルと組み合わせて、より多くの背景情報とコンテキストを提供することで、モデルの理解と出力の品質を向上させます。ここではいくつかの例を示します： ＃＃＃＃＃＃

• Medical Diagnosis: In the medical field, graph-assisted mode can be used to help language models better understand clinical cases or medical reports. By combining the medical knowledge graph and patient history, the model can generate more accurate diagnostic recommendations or treatment plans.
• Intelligent customer service: In the field of customer service, the graph assistance mode can be used to improve the response quality of the intelligent customer service system. Models can use industry domain knowledge graphs to provide customers with more professional and accurate solutions, thereby improving customer satisfaction.
• Legal consultation: In the legal field, graph-assisted mode can help language models better understand legal documents or case details. By integrating legal knowledge graphs and case regulations, the model can provide more accurate legal advice or legal analysis, helping lawyers and legal professionals better handle cases.

Through the graph-assisted mode, large models can use rich knowledge resources to enhance the accuracy and reliability of their output, thereby playing a greater role in various application scenarios. effect.

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7. Fact Checking Mode

To reduce the risk of generating false or misleading information, Fact Check mode prompts large language models to validate their output against reliable external sources or databases. This model encourages large models to provide supporting evidence to prove the credibility of their answers, thus promoting accurate results. Here are some examples:

• #News reporting: In the field of journalism, fact-checking patterns can help language models verify the accuracy of news events. Models can cite trusted news organizations or official sources to support the facts they report, thereby reducing the spread of false information.
• Academic Papers: In academic writing, fact-checking mode ensures that the language model cites peer-reviewed research or authoritative data to support its argument. This helps ensure the accuracy and credibility of your paper.
• Medical Consulting: In the medical field, fact-checking mode can help language models verify the accuracy of medical information. Models can cite authoritative medical journals or medical databases to support the medical advice or explanations they provide, thereby reducing the risk of misleading information.

Through fact checking mode, large models can provide more reliable and accurate output, thereby enhancing their credibility and practicality in various application scenarios.

8. Reflective Mode

Reflective mode encourages large models to critically evaluate the text they generate. This pattern prompts large models to examine potential biases or uncertainties in their outputs. Here are some examples:

• #Social media comments: On social media, language models may be used to generate comments or replies. In reflection mode, the model should reflect on whether the comments it generates contain discriminatory remarks or misleading information, and avoid these problems as much as possible.
• News reports: In news reports, language models may be used to write articles or provide comments. In reflective mode, the model should review whether the content it generates is accurate, objective, and potentially influenced by external factors.
• Educational Materials: In the field of education, language models may be used to generate educational materials or answer questions. In reflective mode, the model should consider whether the content it generates is useful for learning, whether it contains errors or subjective biases, and whether it requires further verification or correction.

Through reflection mode, large models can more consciously evaluate their output, avoid inappropriate remarks or misleading information, and provide more responsible and credible answers.

9. Question Refinement Mode

Question Refinement Mode is an iterative approach in which an input query or prompt is continuously refined based on feedback from the language model. By analyzing the model's response to different prompts, developers can fine-tune queries to improve model performance. Here are some examples:

• Search Engine Optimization: Suppose you are a webmaster and you want to improve your website's ranking in search results through search engine optimization. You can use question refinement mode to continuously optimize your search queries, adjusting keywords, sentence structure, etc. based on feedback from the language model to improve your website's visibility in search engines.
• Voice Assistant: In a voice assistant application, users may ask various questions or instructions. Question refinement mode allows developers to analyze the language model's response to different queries and then adjust user interface or system settings to improve the accuracy and responsiveness of the voice assistant.
• Natural language processing applications: In natural language processing applications, such as chatbots or intelligent customer service systems, the question refinement mode can be used to continuously optimize the model's response. Developers can analyze the model’s responses to different user questions and then fine-tune the model to make it smarter and more adaptable.

Through the question refinement mode, developers can interact with the language model and continuously improve the performance and effect of the model, thereby providing a better user experience and more accurate results.

10. Partial Rejection Pattern

Sometimes, an AI model may answer “I don’t know” or refuse to generate output when faced with a complex query. To handle this situation more efficiently, "Circuit Break Deny Mode" was introduced. The goal of this model is to train the model to provide useful responses or partial answers when faced with difficult or inaccurate answers, rather than outright rejection. Here are some examples:

• Chatbot: When a user asks a chatbot a question that is beyond its knowledge, the traditional approach might be to simply respond with “I don’t know ". However, with circuit-breaker rejection mode, the chatbot can try to provide relevant information or suggestions based on existing information or context, and even partial answers can provide some help to the user.
• Search Engine: When a search engine cannot find an exact match for a user query, it often displays a message stating that no results were found. However, with this model, the search engine can try to provide relevant content based on the intent of the user's query, even if it does not have a complete answer, it can provide some relevant information or guidance.
• Voice assistant: In a voice assistant application, when the user asks a question that is beyond the scope of the voice assistant’s knowledge, the voice assistant can adopt the circuit-breaking rejection mode and try to provide useful tips or suggestions. To help the user better understand or solve the problem, rather than simply answering "I don't know."

Through this mode, the artificial intelligence model can handle complex situations more flexibly and intelligently, improving its adaptability and user experience.

Not over

Tips The engineering design pattern is a powerful tool that can better utilize the capabilities of large models. The patterns introduced in this article can help improve the overall quality of a given large model. By leveraging these patterns, we can tailor the output for specific use cases, identify and correct errors, and optimize prompts for more accurate and insightful responses. As AI technology continues to evolve and new models emerge, prompt engineering may still be one of the key factors in creating more reliable and intelligent AI conversational systems.

以上がエンジニアリングにおける 10 の設計パターンに関するヒントの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。