GPT для створення багаторівневих запитів

Для створення багаторівневих запитів у GPT, ви можете використовувати такі підходи:

Використання умовних запитів (conditional prompts): Це підхід, коли ви формулюєте запит, що залежить від попереднього результату. Ви можете використовувати умовні фрази для того, щоб GPT зрозумів, що наступний запит залежить від певного результату попереднього.

Наприклад:

Запит 1: «Що таке штучний інтелект?»
Запит 2: «Які є типи штучного інтелекту?»
Запит 3: «Які застосування є у конкретних типів штучного інтелекту, наприклад, у машинному навчанні?»
Розбиття запиту на кілька кроків: Ви можете поетапно запитувати GPT про окремі частини вашої теми. Це дозволяє отримувати більш детальну інформацію по кожному етапу.

Наприклад:

Запит 1: «Розкажи мені про історію розвитку комп'ютерних наук.»
Запит 2: «Як змінювалися основні етапи в еволюції алгоритмів?»
Запит 3: «Які ключові досягнення були зроблені у 21 столітті в галузі машинного навчання?»
Структуровані запити (структура через маркери або списки): Щоб отримати багаторівневі відповіді, можна задавати запит таким чином, щоб GPT формулював відповідь у вигляді кількох рівнів, наприклад, через структуру списків або таблиць.

Наприклад:

«Опиши основні розділи комп'ютерної науки у вигляді списку, а потім для кожного розділу надай кілька підпунктів із конкретними прикладами.»
Зв'язування різних частин запитів: Коли ви хочете отримати багатоаспектну відповідь, можна на кожному етапі створювати запит для деталізації вже отриманої інформації.

Наприклад:

Запит 1: «Як працює алгоритм пошуку в глибину?»
Запит 2: «Які переваги та недоліки має алгоритм пошуку в глибину в порівнянні з іншими пошуковими алгоритмами, наприклад, пошуком в ширину?»
Запит 3: «Які реальні приклади застосування алгоритмів пошуку в глибину?»
Ці методи дозволяють створювати складні багаторівневі запити, що допомагають отримати більш структуровані й глибокі відповіді на ваші запитання.