和国内外的很多公司一样，在 Open AI 公司开放了 ChatGPT API 接口之后，我们也在探索如何去结合到业务中。而在探索的过程中，我们发现了一个问题，大部分的业务人员并不了解 AI 的能力，所以我们开源构建了 ClickPrompt，以使 “普通人” 能更方便地了解 ChatGPT。
围绕于我们短暂的开发旅程，我们思考了一些有意思的 ChatGPT 相关的集成模式，这些模式方便我们后续在国内的其它 LLM（大语言模型）中使用。
于是，便邀请了 ChatGPT 和我（Phodal）写了一篇文章 来进行总结。
如果你也对 Prompt 工程感兴趣，欢迎加入 ClickPrompt：https://github.com/prompt-engineering/click-prompt
ClickPrompt 的 ChatGPT 集成
须知：在国内的服务器，似乎无法集成 OpenAI，所以需要一个国外的服务器。
在开发 ClickPrompt 的过程中，我们试着做了一些有意思的事件：
提供简单的问题（Prompt）模板，以方便新手学习。
提供繁杂问题的模板，可以一步步学习如何提问。
集成了 HuggingFace，可以实时在线生成 Stable Diffusion 图片。
结合 ChatGPT 来自动生成 Stable Diffusion 的 Prompt。
独立的 ChatGPT 聊天页面。
探索更多的 Prompt 工程方式。
我们依旧和许多团队一样在探索更多的可能性。
无限的场景，无限的可能
如大家所知，ChatGPT 可用于多种自然语言处理场景，包括：
聊天机器人，解决问题，提供建议。
自然语言生成，生成高质量文章等。
情感分析，分析用户评论和反馈。
语言翻译，将一种语言翻译成另一种语言。
自然语言理解，帮助机器理解和处理自然语言。
……
当然了，ChatGPT 的场景不限于上面这几个，我们也见到了非常有意思的和架构设计、法律法规检查等一系列有意思的场景。
ChatGPT 集成模式
对应的模式列表：
生成器模式
使用 prompt 生成器生成特定输入，提高 ChatGPT 回答准确度和全面性。例如，使用 prompt 生成器生成法律咨询问题，ChatGPT 回答法律问题；在问答领域中，使用预定义的问题模板作为输入，生成相应的回答，能够提高 ChatGPT 的回答准确度和全面性。
生成器模式是我们最早设计的强化 Prompt 场景，它非常容易实现，只需要预设好一些模板，就能很好地工作。
上图便是我们构建生成器的一个场景。
系统集成模式
将 ChatGPT 与其他系统集成，实现数据交换和通信。例如，将 ChatGPT 与电子邮件系统集成，自动回复邮件；在电商平台中，ChatGPT 可以与订单系统穿插，以便处理用户的购物咨询和下单请求。
在 ClickPrompt 中，我们通过集成 HuggingFace 来实现，一个简单的场景，生成图形的功能，如下图所示：
管道模式:
在 ChatGPT 中定义处理流程，对每个输入进行处理并生成输出。例如，将 ChatGPT 用于自动化客服，对用户的问题进行分类和回复；在客服领域中，ChatGPT 可以通过管道模式实现意图识别、实体识别、回答生成等一系列流程。
在 ClickPrompt 中，我们预期通过 ChatGPT 来与人类交互，对每一步的输入和输出校正，进而完善系统的架构设计：
上图是我们正在探索的 DDD 场景，当然写得不行。
目标引导模式
将对话分成场景，并为每个场景设定目标，引导 ChatGPT 生成相关回答。例如，将 ChatGPT 用于旅游规划，引导用户选择目的地并提供相关信息；在旅游领域中，ChatGPT 可以根据场景（如酒店预订、景点推荐）来生成相应的回答。
在 ClickPrompt 中，我们通过 ChatGPT 来生成 Stable Diffusion 的 tag，进而完善文本到图形的转换：
随后，通过 ChatGPT 来生成 tag，再结合其它模式。
协同模式
将 ChatGPT 与其他 AI 技术集成，生成更人性化的回答。例如，将 ChatGPT 与情感分析技术集成，生成更符合用户情感的回答；在语音助手中，ChatGPT 可以与语音识别技术协同，能够更好地理解用户的语义和情感，并生成更加自然的回答。
在 ClickPrompt 中，我们还想做的事情就是通过接入语音功能，来实现语音直转文本，进而输出。
迁移学习模式:
通过将已经学习到的知识应用于新任务中，来改善模型性能和加快学习速度的一种机器学习方法。例如，将预先训练好的 ChatGPT 模型与公司或行业特定的语料库进行微调，以适应特定领域和任务的需求，从而快速构建智能客服机器人。
由于 ChatGPT 训练周期的问题，总存在一些知识老旧的问题。因为在日常的场景中，我们也可以让 ChatGPT 中阅读一些文章，围绕于这些文章，输出新的洞见。
混合模式:
将多个不同类型的模型组合，提高回答准确度和全面性。在问答领域中，将检索模型、知识图谱模型和生成模型混合使用，可以提高回答的准确度和覆盖范围。
我们还在寻找合适的案例，来结合这种模式。
转换器模式:
使用转换器将输入转换为 ChatGPT 可理解的格式，提高ChatGPT对输入的理解和处理能力。例如，使用语音转换器将语音转换为 ChatGPT 可理解的文本格式，从而实现语音交互。
简单来说，就是将步骤转换为格式，通过 ChatGPT 进行格式转换，如在我们的例子中，有一个使用 ChatGPT 实现 i18n 的代码转换。
强化学习模式（ChatGPT 推荐）
我们还没展开研究，不过，理论上是可行的。
基于增量学习的 ChatGPT: 使用增量学习技术对ChatGPT进行训练和调整，提高回答准确度和全面性。例如，将ChatGPT用于股票投资，使用增量学习技术对ChatGPT进行训练和调整，从而实现更精准的股票推荐和投资建议。
基于深度强化学习的 ChatGPT: 使用深度强化学习技术优化ChatGPT的响应速度和回答质量，提高对话质量。例如，将ChatGPT用于智能家居，使用深度强化学习技术优化ChatGPT的响应速度和回答质量，从而实现更快速、准确的家居控制和交互体验。
验证模式（ChatGPT 推荐）
我们还没展开研究，不过，理论上是可行的。
安全模式: 为保护用户隐私和系统安全，对敏感信息进行脱敏、加密等处理，防止恶意攻击和数据泄露。例如，在医疗健康领域中，ChatGPT 用于病例诊断和病情分析时，需要对患者隐私信息进行保护。
自我监督模式: 利用 ChatGPT 自身生成的回答作为监督信号，对模型进行自我监督和调整，提高回答准确度。例如，将 ChatGPT 用于自动化翻译，利用自我监督模式对模型进行调整，从而实现更准确的翻译结果。
其它
硅基生物在这一波中，挺好玩的。
欢迎来加入我们探索无限可能：https://github.com/prompt-engineering
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