Announcing our new Paper: The Prompt Report, with Co-authors from OpenAI & Microsoft!

Check it out →
me
≡
Sitting astronautLearn Prompting
просимо
😃 Основи
🟢 Вступ
🟢 Запит
🟢 Надання вказівок
🟢 Рольовий запит
🟢 Запит з кількома ілюстраціями
🟢 Техніки комбінування
🟢 Формалізація запитів
🟢 Prompt Engineering
🟢 Learn Prompting Embeds
🟢 Основи чат-бота
🟢 Підводні камені ВММ
🟢 Priming Chatbots
🟢 OpenAI Playground
🟢 Налаштування ВММ
🟢 Розуміння мислення ШІ
🟢 The Learn Prompting Method
🟢 Початок подорожі
💼 Основні застосунки
🟢 Вступ
🟢 Структурування даних
🟢 Написання електронного листа
🟢 Блоги
🟢 Помічник у навчанні
🟦 Допрацювання коду
🟦 Digital Marketing
🟢 Підбір емодзі
🟢 Контракти
🟢 Різні стилі письма
🟢 Короткий зміст тексту
🟢 Електронні листи в Zapier
🧙‍♂️ Середній рівень
🟢 Ланцюг думок
🟢 Ланцюг думок без ілюстрацій
🟦 Самоузгодженість
🟦 Згенеровані знання
🟦 Запит від найменшого до найбільшого
🟦 Dealing With Long Form Content
🟦 Revisiting Roles
🟢 Що міститься в запиті?
🧪 Прикладні запити
🟢 Вступ
🟢 Запитання з декількома варіантами відповідей
🟢 Розв'язання дискусійних питань
🟢 Створити ChatGPT з GPT-3
🟢 Чат-бот + База знань
🚀 Розширені застосунки
🟢 Вступ
🟦 Використання інструментів ВММ
🟦 ВММ, які міркують і діють
🟦 Код як міркування
⚖️ Надійність
🟢 Вступ
🟢 Усунення упереджень із запитів
🟦 Групування запитів
🟦 Самоаналіз ВММ
Калібрування ВММ
🟦 Математика
🖼️ Написання запитів для створення зображень
🟢 Вступ
🟢 Модифікатори стилю
🟢 Підсилювачі якості
🟢 Повторення
🟢 Терміни із заданою значущістю
🟢 Виправлення деформацій у зображеннях
🟢 Shot type
🟢 Midjourney
🟢 Ресурси
🔓 Злом запиту
🟢 Вступ
🟢 Введення запитів
🟢 Витік запиту
🟢
🟢 Захисні заходи
🟢 Огляд
🟢 Фільтрування
🟢 Інструкція захисту
🟢 Постзапит
🟢 Випадкове замикання послідовності
🟢 Сендвіч-захист
🟢 Теги XML
🟢 Окрема оцінка ВММ
🟢 Інші підходи
🟢 Атакуючі дії
🟢 Огляд
🟢 Обфускація/контрабанда токенів
🟢 Розподіл корисного навантаження
🟢 Атака за визначеним словником
🟢 Віртуалізація
🟢 Непряме введення
🟢 Рекурсивне введення
🟢 Введення коду
🟢 Рекурсивне введення
🔨 Інструменти
інженерії запитів
ІСР інженерії запитів
GPT-3 Playground
Dust
Soaked
Everyprompt
Prompt IDE
PromptTools
PromptSource
PromptChainer
Prompts.ai
Snorkel 🚧
Human Loop
Spellbook 🚧
Kolla Prompt 🚧
Lang Chain
OpenPrompt
OpenAI DALLE IDE
Dream Studio
Patience
Promptmetheus
PromptSandbox.io
The Forge AI
AnySolve
💪 Налаштування запиту
М'які запити
Інтерпретовані м'які запити
🎲 Різне
🟢 Виявлення обману
🟢 Виявлення тексту, створеного ШІ
🟢 Створення музики
📙 Словниковий довідник
📚 Бібліографічний список
📦 Рекомендовані продукти
🛸 Додаткові ресурси
✨ Список залучених людей
🔥 У тренді
🔨 ІнструментиІСР інженерії запитівPromptChainer

PromptChainer

Last updated on August 7, 2024 by Sander Schulhoff

PromptChainer1 – це пошуковий інструмент інженерії запитів. Він зосереджений на об’єднанні запитів у ланцюг і є найрозвинутішим пошуковим ІСР, яке я знайшов.

Характеристики

PromptChainer має функції перегляду ланцюга і його окремої ланки. Також надаються функції виявлення та усунення дефектів.

Footnotes

  1. Wu, T., Jiang, E., Donsbach, A., Gray, J., Molina, A., Terry, M., & Cai, C. J. (2022). PromptChainer: Chaining Large Language Model Prompts through Visual Programming. ↩

Edit this page
Word count: 0

Get AI Certified by Learn Prompting


Previous

PromptSource

Prompts.ai

Next

Copyright © 2024 Learn Prompting.