Prompts

了解我们如何使用提示来指导 AI 智能的行为。

Prompts在塑造人工智能代理的行为方面发挥着关键作用，因为它们指导语言模型完成特定的任务或目标。我们主要使用两种型号 gpt-3.5-turbo 和 gpt-4。所有这些模型都对其提示中最微小的细节高度敏感，这使得提示设计成为我们系统的一个重要方面。

Prompt 模板

除了这些强大的模型之外，我们还提供各种预制提示模板。这些模板可以作为入门时的宝贵资源，提供结构良好的提示的优秀示例。然而，这些模板并不总是完美的，应该进行微调以最适合您的特定用例。每种情况都是独特的，最好的结果通常来自根据您独特的要求和目标进行迭代测试和改进提示。

开始使用提示

如果您有兴趣了解更多有关提示艺术的信息，我们推荐以下资源：

1. 了解 prompting 文档
2. Prompt 工程指南
3. Prompt 开发工程

关键术语

1. 一次/两次/N次： 您提供 1、2 或 N 个示例以及提示以提高模型准确性。
2. 零样本： 直接向模型提供提示，无需任何示例。

AgentGPT 中的提示技术

计划和解决

计划和解决（PS）是一种增强思维链提示方法的技术。在 PS 中，模型被要求理解问题，提取相关变量和值，并制定逐步计划。我们主要使用这种零样本方法来提高抽象目标的推理准确性。通过其 GitHub 存储库了解有关 Plan and Solve 的更多信息。

ReAct

Reasoning + Action，缩写为ReAct，是一种将推理和行动生成结合到一个输出中的提示技术。这使得模型能够更好地将思想与行动同步。