Elérés:
https://chat.openai.com/auth/login
Mit jelentenek a betűszavak?
Az AI (artificial intelligence / mesterséges intelligencia) típusai és mit jelent a „generatív”.
Az AI két jól ismert típusa a prediktív és a generatív gépi tanulási modell. A modellek algoritmusai mintákat határoznak meg egy betanítási adatkészletben, ami „megtanítja” a modelleknek, hogy mit tegyenek, ha új, ezekhez a mintákhoz illeszkedő adatokkal találkoznak.
A prediktív modellek
az adatok mintázatait használják fel, hogy nagyon gyorsan jósoljanak. Használják őket például a vásárlási oldalakon és a streaming videoszolgáltatásokon, hogy javaslatot tegyenek, mit vásároljon vagy nézzen meg korábbi szokásai vagy mások hasonló szokásokkal rendelkező választásai alapján. További felhasználási példák közé tartozik a nagy szövegrészek hangulatelemzése, a spam szűrése, a betegségek orvosi képek alapján történő felismerése és az álhírek megjelölése.
A generatív modellek
az adatok mintáit használják új tartalom létrehozásához. A modell célja nem a pontosság, az igazság vagy a szépség… hanem az, hogy olyan új szöveget, képeket vagy hangokat generáljon, amelyek formailag egyenértékűek azzal, amit az emberek írhatnak vagy létrehozhatnak.
A nagy nyelvi modellek (Large Language Models : LLM), például a GTP-3 a generatív mesterséges intelligencia példái. Az LLM egy nagyon nagy szövegkorpuszból származó szósorozatokból származó valószínűségeket használ annak meghatározására, hogy mely szavak következzenek, amikor a válaszok egy-egy szót generálnak. Hogy képet kapjunk a képzési adatkészlet dimenziójáról, a GPT-3 modellt csaknem 500 milliárd szó felhasználásával képezték ki a nyilvános internetről, beleértve az internetalapú könyveket és az egész Wikipédiát (Brown et al, 2020).
Generative artificial intelligence (AI), Large Language Models LLM, => ChatGPT
Az milyen feladatokra használható a chat.openai:
A GPT a Generative Pre-trained Transformer szó rövidítése.
Ez tulajdonképpen egy nagy nyelvi modell, amely mélytanulást használ az emberhez hasonló szövegek előállítására.
A nagy nyelvi modelleket (LLM) hatalmas adatmennyiséggel képezik ki, hogy pontosan megjósolják, melyik szó következik egy mondatban.
Az LLM-ek megjósolják a következő szót az egy mondatban lévő szavak sorozatában és a következő mondatokban.
Ez a képesség lehetővé teszi számukra, hogy bekezdéseket vagy akár egész oldalakat írjanak.
Hogy legtöbbet kihozd a ChatGPT-ből ezek segítenek:
- fogalmazd meg világosan, hogy mire vagy kíváncsi
- egy chat-en belül a rendszer emlékezik az előző válaszokra, tehát sokszor elegendő utalnod az előzményekre
- kérd, hogy a kért információt rendezze pontokba, vagy táblázatba, erre is képes
- megadhatsz mennyiségbeli korlátozást is, ha rövid válaszra vagy kíváncsi
- kérheted, hogy bizonyos stílusban fogalmazza meg válaszát (például szaknyelven, vagy akár egy ismert személy)
- ha túl röviden válaszol, csak írd be, hogy „folytasd” és további információkat közöl
ChatGPT szerint ezek segítenek, hogy jó válasz tudjon adni:
- Struktúrálás: Formáld át a kérdést világos és egyszerű nyelvre, hogy a ChatGPT AI pontosan értse, miről van szó.
- Feltételek megadása: Ha lehetséges, adj meg bizonyos feltételeket vagy korlátokat, amelyek alapján a választ kéred.
- Tartalom megadása: Adj meg bizonyos információkat vagy adatokat, amelyek alapján a választ kéred.
A prompt/parancs általában 3 fő elemből áll:
- feladat: világos és tömör megfogalmazás arról, hogy mi a prompt megkérve a modellt, hogy generáljon.
- utasítások: azok az utasítások, amelyeket követnie kell a modell szöveg generálásakor.
- szerep: az a szerep, amelyet a modellnek fel kell vállalnia a generálás során végső szöveg alkotásnál
Divatba jött egy új AI-s fogalom : utasítás prompt technika ez egy módszer arra, hogy irányítsuk a ChatGPT kimenetét, konkrét utasításokkal. Ez a technika hasznos lehet a kimenet relevanciájának és minőségének biztosításához.
Az utasítás prompt technika használatához világos és tömör feladatot kell adnia a modellnek, valamint konkrét utasításokat kell megadnia a modell követéséhez.
Példák a utasítás összeállításra:
Ügy-félszolgálati válaszok generálása:
Feladat: Válaszok generálása ügyfél felvetésekre
Utasítások: A válaszoknak szakmaiaknak kell lenniük és pontos információkat kell nyújtaniuk.
Prompt formula: "Generáljon szakmai és pontos válaszokat ügyfél felvetésekre az alábbi utasítások alapján: A válaszoknak szakmaiaknak kell lenniük és pontos információkat kell nyújtaniuk."
Jogi dokumentum generálása:
Feladat: Jogszabályoknak megfelelő jogi dokumentum generálása
Utasítások: A dokumentumnak megfelelőnek kell lennie a vonatkozó jogszabályokkal és előírásokkal.
Prompt formula: "Generáljon a vonatkozó jogszabályoknak és előírásoknak megfelelő jogi dokumentumot az alábbi utasítások alapján: A dokumentumnak megfelelőnek kell lennie a vonatkozó jogszabályokkal és előírásokkal."
Az utasítás prompt technika használatakor fontos megjegyezni, hogy az utasításoknak világosnak és konkrétnak kell lenniük. Ez segít abban, hogy a kimenet releváns és magas minőségű legyen.
Hasznos AI kommunikációs technikák
Nulla, egy és kevés adatot használó indítótechnikák (Zero, One and Few Shot Prompting)
A nulla, egy és kevés adatot használó indítótechnikák olyan módszerek, amelyekkel a ChatGPT-ből minimális vagy egyáltalán nem adatok felhasználásával lehet szöveget generálni. Ezek a technikák akkor hasznosak, ha korlátozott adat áll rendelkezésre egy adott feladathoz, vagy ha az adott feladat új és még nem kellően definiált.
A nulla adat felhasználásával történő indítótechnika akkor alkalmazható, ha nem áll rendelkezésre példa az adott feladathoz. A modell általános feladatot kap, és a feladat megértésére alapozva generál szöveget.
Az egy adat felhasználásával történő indítótechnika akkor alkalmazható, ha csak egy példa áll rendelkezésre az adott feladathoz. A modell egy példát kap, és annak megértésére alapozva generál szöveget.
A kevés adat felhasználásával történő indítótechnika akkor alkalmazható, ha csak korlátozott számú példa áll rendelkezésre az adott feladathoz. A modell kap néhány példát, és azok megértésére alapozva generál szöveget.
Példa:
Egy új okosóra termékleírásának létrehozása nulla példa felhasználásával:
Feladat: Írj egy termékleírást egy új okosórához
Indítóformula: "Generálj egy termékleírást ennek az új okosórának nulla példa alapján"
Egy termékkövetési elemzés létrehozása egy példa felhasználásával:
Feladat: Az új okostelefont hasonlítsd össze a legújabb Huawei P20-nal
Indítóformula: "Generálj egy termékkövetési elemzést ennek az új okostelefonnak egy példa (a legújabb Huawei P20) alapján"
Egy termékértékelés létrehozása kevés példa felhasználásával:
Feladat: Írj egy értékelést egy új e-könyv olvasóról
Indítóformula: "Generálj egy értékelést ennek az új e-könyv olvasónak kevés példa (3 másik e-könyv olvasó) alapján"
Ezeket a technikákat a modell feladat vagy példák alapján történő megértésére alapozva lehet alkalmazni a szöveggenerálás során
Több választásos feladatok (Multiple Choice prompts)
Példák és a hozzájuk tartozó képletek:
- Feladat: Válaszolj egy több választásos kérdésre
- Utasítások: A válasznak az előre meghatározott opciók egyike kell legyen
- Képlet: "Válaszolj az alábbi kérdésre a következő lehetőségek közül választva: [beszúrandó kérdés] [beszúrandó opció 1] [beszúrandó opció 2] [beszúrandó opció 3]"
Példa 2: Szövegkiegészítés
- Feladat: Fejezz be egy mondatot az előre meghatározott opciók egyikével
- Utasítások: A befejezésnek az előre meghatározott opciók egyikének kell lennie
- Képlet: "Fejezd be az alábbi mondatot a következő lehetőségek közül választva: [beszúrandó mondat] [beszúrandó opció 1] [beszúrandó opció 2] [beszúrandó opció 3]"
Példa 3: Hangulat elemzés
- Feladat: Osztályozz egy szöveget pozitív, semleges vagy negatív hangulatúként
- Utasítások: Az osztályozásnak az előre meghatározott opciók egyikének kell lennie
- Képlet: "Osztályozd az alábbi szöveget pozitív, semleges vagy negatív hangulatúként a következő lehetőségek közül választva: [beszúrandó szöveg] [pozitív] [semleges] [negatív]
Az értelmezhető lágy promptok (Interpretable Soft Prompts) használata
Ez egy olyan technika, amely lehetővé teszi a modell által generált szöveg ellenőrzését, miközben némi rugalmasságot biztosít a modell számára. Ennek megvalósítása érdekében a modellnek egy vezérelt bemenetkészletet és némi további információt kell biztosítani a kívánt kimenetről. Ez a technika lehetővé teszi az értelmezhetőbb és irányíthatóbb generált szövegek előállítását.
Példa 1: Szöveggenerálás
- Feladat: Egy történet előállítása
- Instrukciók: A történetnek egy adott karakterekből és egy konkrét témából kell kiindulnia.
- Prompt formula: "Generáljon egy történetet az alábbi karakterek alapján: [karakterek beszúrása] és a téma: [téma beszúrása]"
Példa 2: Szövegkiegészítés
- Feladat: Egészítse ki a mondatot
- Instrukciók: A kiegészítésnek egy adott szerző stílusában kell történnie.
- Prompt formula: "Töltse ki a következő mondatot a következő szerző stílusában: [szerző neve]: [mondat beszúrása]"
Példa 3: Nyelvmodellezés
- Feladat: Szöveg előállítása egy adott stílusban
- Instrukciók: A szövegnek egy adott korszak stílusában kell megjelennie.
- Prompt formula: "Generáljon szöveget a következő stílusban: [korszak neve]: [összefüggés beszúrása]"
Az irányított generálás módszer.
Példa 1: Szöveggenerálás
- Feladat: Történet generálása
- Instrukciók: A történet egy adott sablonra épüljön
- Képlet: "Generáljon egy történetet az alábbi sablon alapján: [beszúrandó sablon]"
Példa 2: Szövegkiegészítés
- Feladat: Mondat kiegészítése
- Instrukciók: Az kiegészítés egy adott szókincset használjon
- Képlet: "Töltsd ki a következő mondatot az alábbi szókincs segítségével: [beszúrandó szókincs]: [beszúrandó mondat]"
Példa 3: Nyelvi modellezés
- Feladat: Szöveggenerálás egy adott stílusban
- Instrukciók: A szövegnek követnie kell egy adott nyelvtani szabályhalmazt
- Képlet: "Generáljon szöveget, amely követi az alábbi nyelvtani szabályokat: [beszúrandó szabályok]: [beszúrandó szöveg]"
Az irányított generálás lehetővé teszi a modellnek, hogy a bemenetek segítségével irányítva, kiszámíthatóbb és kontrolláltabb kimenetet generáljon.
Kérdés-válasz generáló promptok
A kérdés-válasz generáló promptok egy technika, amely lehetővé teszi, hogy a modell szöveget generáljon, amely választ ad egy adott kérdésre vagy feladatra. Ehhez a modellnek meg kell kapnia a kérdést vagy a feladatot bemenetként, valamint minden további információt, amely releváns lehet a kérdés vagy a feladat szempontjából.
Példa 1: Tényalapú kérdés-válasz
- Feladat: Válaszolj egy ténybeli kérdésre
- Utasítások: A válasznak pontosnak és relevánsnak kell lennie
- Formula: "Válaszolj a következő ténybeli kérdésre: [beszúrandó kérdés]"
Példa 2: Definíció
- Feladat: Adj meg egy szó definícióját
- Utasítások: A definíciónak pontosnak kell lennie
- Formula: "Definiáld a következő szót: [beszúrandó szó]"
Példa 3: Információk kinyerése
- Feladat: Kérj ki információkat egy adott forrásból
- Utasítások: Az elérhető információknak relevánsnak kell lenniük
- Formula: "Kérj ki információkat a következő témáról a következő forrásból: [beszúrandó forrás]"
Összefoglaló-promptok
Az összefoglaló-promptok egy technika, amely lehetővé teszi a modell számára egy adott szöveg rövidebb változatának létrehozását, miközben megőrzi annak fő ötleteit és információit.
Ezt azzal érik el, hogy a modell hosszabb szöveget kap bemenetként, és arra kérik, hogy készítsen róla egy összefoglalót.
Ez a technika hasznos lehet például szöveg összefoglalási és információ-tömörítési feladatokhoz.
A modellnek hosszabb szöveget kell adni bemenetként, és meg kell kérni, hogy készítsen róla egy összefoglalót. A promptnak tartalmaznia kell az elvárt kimeneti információkat, például az összefoglaló kívánt hosszát és az esetleges specifikus követelményeket vagy korlátozásokat.
Példa 1: Cikk összefoglalása
- Feladat: Egy hírcikk összefoglalása
- Utasítások: Az összefoglalónak rövid áttekintést kell adnia a cikk főbb pontjairól
- Prompt képlet: "Készítsen egy rövid mondatban összefoglalót az alábbi hírcikkről: [szúrjon be cikket]"
Példa 2: Találkozói jegyzőkönyv összefoglalása
- Feladat: Egy találkozói jegyzőkönyv összefoglalása
- Utasítások: Az összefoglalónak ki kell emelnie a találkozó fő döntéseit és intézkedéseit
- Prompt képlet: "Készítse el az alábbi találkozói jegyzőkönyv összefoglalóját a meghozott fő döntések és intézkedések felsorolásával: [szúrjon be jegyzőkönyvet]"
Példa 3: Könyv összefoglalása
- Feladat: Egy könyv összefoglalása
- Utasítások: Az összefoglalónak rövid áttekintést kell adnia a könyv főbb pontjairól
- Prompt képlet: "Készítsen egy rövid bekezdésben összefoglalót az alábbi könyvről: [szúrja be a könyv címét]"
Konkrét példák az utasítás típusokra
-- Osztályozás
prompt : osztályozza a megnevezett entitásokat ebben a szövegben: Bem altábornagy Januárban Karl Urban ezredes csapatait üldözve
betört Bukovinába, majd felszabadította Székelyföldet, ahol kiegészítette haderőit. Ezt követően, egy váratlan mozzanattal
Puchner háta mögé került, és január 21-én megkísérelte elfoglalni Nagyszebent, de a császáriak visszaverték.
=>
Entitások:
Bem altábornagy: személy
Karl Urban ezredes: személy
Bukovina: helyszín
Székelyföld: helyszín
Puchner: személy
Nagyszeben: helyszín
január 21: dátum
-- Adatkészlet generálása (néhány vagy nulla felvétel)
prompt : generáljon több adatpontot ebből a szövegből:
"nem tartalmaz szellemességet, csak fáradságos gegeket" 0 (negatív)
"amely szereti a karaktereit és valami szépet közöl az emberi természetről" 1 (pozitív)
"továbbra is teljesen elégedett azzal, hogy ugyanaz marad" 0 (negatív)
=>
Természetesen, itt vannak további adatpontok a megadott szövegből:
"Ez a könyv egyenesen unalmas, nem kap semmilyen reakciót a karaktereitől, és a történet is túl vontatott." - 0 (negatív)
"A könyvben lévő karakterek olyan élőek és hitelesek, hogy szinte úgy érzi az ember, mintha velük együtt járna. Az író egyszerűen zseniális az emberi természet ábrázolásában." - 1 (pozitív)
"Az egész könyv csak a helyén toporog és nem vezet sehova. A karakterek is nagyon laposak és előre kiszámíthatóak. Nagyon csalódott vagyok." - 0 (negatív)
"Ez a könyv egy gyöngyszem! A szerző képes egy kis szépséget felfedni a mindennapi emberi életből, és a karakterei valóban megérintik az olvasót." - 1 (pozitív)
"Nem történik semmi új a történetben, és a karakterek is olyanok, mint az összes többi klisével teli regényben. Én személy szerint nem ajánlanám." - 0 (negatív)
"Ez az író fantasztikusan ki tudja fejezni a karakterek érzelmeit, és a történetében rejlő mélységet. Egyszerűen lenyűgöző volt olvasni!" - 1 (pozitív)
"Teljesen kiábrándító volt ez a könyv. A karakterek unalmasak és nem fejlődnek semmilyen irányban, és a történet is egyáltalán nem érdekes." - 0 (negatív)
"Ez a könyv az egyik legjobb, amit valaha olvastam! A karakterek olyan élesek és valódiak, és az író egyszerűen csodálatosan ábrázolja a komplex emberi kapcsolatokat." - 1 (pozitív)
...
-- Szöveg generálás
prompt : írj bevezető bekezdést egy rejtélyes regényhez
=>
Az élet tele van rejtélyekkel és váratlan fordulatokkal, melyek még a legtapasztaltabbakat is meglephetik.
A regény, amit most a kezedben tartasz, nem kivétel ez alól. Ez a rejtélyes regény egy olyan történetet mesél el,
melyben semmi sem az, aminek látszik. A főhős élete a semmiből indulva úgy tűnik, hogy a végtelen lehetőségek
tárházát tartja magában, ám az álomgyár helyett keserű valósággal szembesül. Az őt körülvevő szereplők mind valami
titkot rejtegetnek, és amikor egy váratlan esemény megrázza a történet fonalát, a dolgok teljesen felborulnak.
Kövessük nyomon a főhős küzdelmét, amint megpróbálja kideríteni az igazságot, miközben a múlt árnyai és az eltitkolt
szándékok szövevénye egyre csak nő. Ebben a regényben minden pillanat izgalmas és váratlan, és sosem tudhatod,
hogy mi következik majd. Merülj el a rejtélyek és a kalandok világában, és fedezd fel te is a titkokat!
-- összegzés/kivonatolás
prompt : foglalja össze ezt a szöveget:
Sötét és viharos éjszaka volt, amikor megtalálták a holttestet. A kis város
Gyál sokkot kapott, amikor elterjedt a hír, hogy egy helyi üzletembert meggyilkoltak
hideg vérrel. A rendőrök tanácstalanok voltak, a város lakói pedig résen voltak. De egy ember,
egy fiatal és ambiciózus riporter elhatározta, hogy feltárja az igazságot és megtalálja a gyilkost.
Azt vette észre, hogy ez az eset a hazugságok, a megtévesztés és a rejtett titkok alattomos útjára vezetné
megingatni a város alapjait. Ahogy mélyebben elmélyül a nyomozásban, kezd rájönni
hogy semmi sem az, aminek látszik, és hogy a gyilkos közelebb lehet, mint azt valaha is elképzelte.
=>
A szöveg egy gyilkossági esetet ír le, amely megrázta a kis város lakóit. A rendőrség tanácstalan volt,
azonban egy fiatal riporter elhatározta, hogy feltárja az igazságot, és felfedi a gyilkost.
A nyomozás során a riporter rájött, hogy ez az eset tele van hazugságokkal, megtévesztésekkel és rejtett titkokkal.
Azt is megértette, hogy semmi sem az, aminek látszik, és hogy a gyilkos közelebb lehet, mint gondolta.
A szöveg hangulata sötét és rejtélyes, és arra utal, hogy az igazság feltárása nem lesz könnyű feladat.
-- konkrét tudományköri kérdés
prompt : mikor szállt le az Apollo 6 a Holdon
=>
Az Apollo 6 nem szállt le a Holdon. Az Apollo 6 az amerikai űrkutatási program hatodik pilóta nélküli űrhajója volt,
amelyet 1968. április 4-én bocsátottak fel, azonban az a Hold körüli pályán tett tesztrepülés volt, nem pedig holdraszállás.
Az Apollo 11 űrhajója volt az első, amely landolt a Holdon 1969. július 20-án.
-- átfogalmazás/átírat
írja át ezt a szöveget: Az Apollo 11 1969. július 20-án landolt a Holdon
=>
1969. július 20-án az Apollo 11 űrhajó landolt a Holdon.
-- érzelemelemzés (néhány vagy nulla felvétel)
prompt :
Szeretem a pizzát, pozitív
Nem szeretem a pizzát, negatív
Néha szeretem a pizzát néha nem, semleges
míg a film jó volt, a cola kicsit hideg volt
=>
Film pozitív, cola negatív. A másik mondatban semleges állítás nincs.
-- Szöveg tartalom szerinti táblázatba foglalása 1.
prompt: foglalja össze az adatokat egy táblázatban:
Szeretem a pizza pozitív
Nem szeretem a banánt negatívan
Néha szeretem a pizzát, de néha nem semleges
Bár a film általában véve nagyon jó volt, néha azt hittem, hogy elalszom olyan vontatott és szétszort volt a film.
A legjobb jelenet a szikláról leső fej nélküli baba volt.
=>
Tárgy Álláspont
Pizza Pozitív
Banán Negatív
Pizza (időnként) Semleges
Film Vegyes, általában pozitív, de voltak vontatott részek és kiemelkedő jelenetek (pl. fej nélküli baba a sziklán)
-- Szöveg tartalom szerinti táblázatba foglalása 2.
prompt: alkoss táblázatot ebből a szövegből:
hozzon létre egy 2 oszlopos táblát, ahol az első oszlop tartalmazza az alábbi cégeket Apple, Google, Amazon, Meta,
a másik oszlop pedig a cégek vezetőinek nevét tartalmazza.
=>
Cég neve Vezető neve
Apple Tim Cook
Google Sundar Pichai
Amazon Andy Jassy
Meta Mark Zuckerberg
-- Gépi nyelvi fordítás
prompt: fordítsa le ezt a szöveget olaszra: ez a mi utunk
=>
Questa e la nostra strada.
-- program kódgenerálás
Prompt: mutasd meg, hogyan kell faktoriálist számolni Pythonban
=>
A faktoriális kiszámítása Pythonban az math modul factorial() függvényével történik.
Az alábbi példa bemutatja a faktoriális számítását 5-ig:
import math
print(math.factorial(5)) # eredmény: 120
Ebben az esetben a math.factorial(5) függvényhívás visszaadja az 5 faktoriálisát, amely 120.
Az import math szükséges ahhoz, hogy a math modul factorial() függvényét használni tudjuk.
--- Kód értelmezés/magyarázat
Prompt: magyarázd el ezt a python kódot:
from deepsparse import Pipeline
qa_pipeline = Pipeline.create(task="question-answering")
inference = qa_pipeline(question="What's my name?", context="My name is Snorlax")
>> {'score': 0.9947717785835266, 'start': 11, 'end': 18, 'answer': 'Snorlax'}
=>
Ez a Python kód egy természetes nyelvfeldolgozó modult használ, hogy válaszoljon egy kérdésre.
Az első sorban az import parancs használatával behívjuk a deepsparse nevű modult,
majd létrehozunk egy Pipeline objektumot a question-answering feladat típusára vonatkozóan a Pipeline.create() metódus használatával.
Ezután az inference változóban eltároljuk a qa_pipeline objektum question és context tulajdonságainak megadásával létrehozott eredményét.
A question paraméterben egy kérdést, míg a context paraméterben egy szöveges kontextust adunk meg.
A visszatérési érték egy Python szótár, amelyben a következő információk találhatók:
score: Az algoritmus által kiszámított válasz pontossága
start: A válaszban szereplő első karakter indexe a szövegben
end: A válaszban szereplő utolsó karakter indexe a szövegben
answer: A válasz szöveges tartalma
A kimenetben látható eredmény azt jelzi, hogy a My name is Snorlax szöveges kontextusban a What's my name?
kérdésre a válasz Snorlax és a pontossága 0.99.
--- program dokumentáció generálás 1.
Prompt: írj belső dokumentációt ehhez a függvényhez:
import requests
def make_get_request(url):
response = requests.get(url)
return response.status_code, response.text
make_get_request('https://mierdekel.hu')
=>
A függvény neve: make_get_request
Bemeneti paraméterek:
url: A bemeneti URL, amelyre GET kérést akarunk küldeni
Visszatérési érték:
A függvény visszatér két értékkel: a válasz státusz kódjával és a válasz szöveges tartalmával.
Működés:
A függvény elküld egy GET kérést a bemeneti URL címre.
A függvény visszatér a kérés eredményének státusz kódjával és szöveges tartalmával.
Leírás:
Ez a függvény egy GET kérést küld a bemeneti URL-re a Python requests modul segítségével.
A függvény visszatér a válasz státusz kódjával és a válasz szöveges tartalmával, amelyeket a hívó program felhasználhat.
Ha a kérés sikertelen volt, akkor az eredmény státusz kódja 4xx vagy 5xx lehet.
--- program dokumentáció generálás 2.
Prompt: írj dokumentációt ehhez a függvényhez:
import requests
def make_get_request(url):
response = requests.get(url)
return response.status_code, response.text
make_get_request('https://mierdekel.hu')
1=>
Docstring:
This function sends a GET request to the provided URL using the requests library and returns a tuple
of the HTTP status code and the response text.
Args:
url (str): The URL to which the GET request will be sent.
Returns:
tuple: A tuple of the HTTP status code (int) and the response text (str) obtained from the GET request.
Internal documentation:
This function uses the requests library to send a GET request to the specified URL.
The HTTP status code and response text are then returned as a tuple.
2=>
Az make_get_request egy függvény, amely egy GET kérést küld a megadott URL-re a requests modul segítségével.
A függvény visszatér a kérés HTTP válaszkódjával és szöveges tartalmával.
Args:
url (str): A kérés célja, ahol a GET kérés elküldendő.
Returns:
tuple: Az HTTP válaszkód és a szöveges tartalom egy tuple-ben. Az HTTP válaszkód az erőforráshoz való hozzáférés állapotát jelzi, míg a szöveges tartalom a válasz szöveges adatát tartalmazza.
Példa:
make_get_request('https://mierdekel.hu')
>>> (200, 'A kért oldal nem található.')
--- Programozási nyelv konvertálása
Prompt: konvertálja ezt a kódot Pythonról Javascriptre:
print ("Hajrá magyarország")
=>
console.log("Hajrá magyarország");
--- Adatobjektum-konverziók (JSON, XML, CSV stb.)
Prompt: konvertálja ezt a JSON-objektumot XML-be:
{"Név":{"0":"John Smith","1":"Jane Doe","2":"Bob Johnson","3":"Samantha" Williams"},"Kor":{"0":32",1":28,"2":45",3":40},"Nem":{"0":"Férfi","1" :"Nő","2":"Férfi","3":"Nő"},"Ofoglalkozás":{"0":"Szoftverfejlesztő","1":"Adatelemző","2":"Projektmenedzser","3":"Marketingigazgató"}}
=>
Az alábbi XML kód megfelel a JSON objektumnak:
<persons>
<person>
<Név>John Smith</Név>
<Kor>32</Kor>
<Nem>Férfi</Nem>
<Ofoglalkozás>Szoftverfejlesztő</Ofoglalkozás>
</person>
<person>
<Név>Jane Doe</Név>
<Kor>28</Kor>
<Nem>Nő</Nem>
<Ofoglalkozás>Adatelemző</Ofoglalkozás>
</person>
<person>
<Név>Bob Johnson</Név>
<Kor>45</Kor>
<Nem>Férfi</Nem>
<Ofoglalkozás>Projektmenedzser</Ofoglalkozás>
</person>
<person>
<Név>Samantha Williams</Név>
<Kor>40</Kor>
<Nem>Nő</Nem>
<Ofoglalkozás>Marketingigazgató</Ofoglalkozás>
</person>
</persons>
--- Kapcsolati gráf generálása
Prompt: konvertálja ezt a szöveget csomópontokká és élekké:
Babe Ruth 1920-ban csatlakozott a New York Yankeeshez.
A Red Sox eladta a szerződését a Yankeesnek. 1920-tól a Yankees csapatában játszott
=>
Csomópontok és élek megadása a szövegben:
Babe Ruth
New York Yankees
Red Sox
1920
Élek:
Babe Ruth -> New York Yankees (csatlakozott)
Red Sox -> New York Yankees (eladta a szerződését)
1920 -> Babe Ruth (csatlakozott a New York Yankeeshez)
1920 -> New York Yankees (csapatában játszott Babe Ruth)
--- HTML-ből szöveggé alakítás (tartalom kiemelés)
Prompt: konvertálja ezt a HTML-t szöveggé:
<h1 class="heading1" id="neural-magic-platform-documentation">Neurális Magic Platform dokumentáció</h1>
=>
Neurális Magic Platform dokumentáció
--- stuktulát adat kérés
-- lista kérés
prompt : adj egy listát 5 citrusféléről
=>
Természetes citrusfélék:
Narancs
Citrom
Lime
Grapefruit
Mandarin
prompt : adj egy számozott listát 5 citrusféléről
=>
1.narancs
2.citrom
3.lime
4.grapefruit
5.mandarin
--- Címsorok és alcímek kialakítása
Prompt: konvertálja ezt a szöveget címsorokká és alcímekké:
Babe Ruth 1920-ban csatlakozott a New York Yankeeshez. A Boston Red Sox eladta szerződését a Yankeesnek. 1920 és 1934 között a Yankees csapatában játszott, és közben akkoriban a baseballtörténelem egyik legnagyobb játékosává nőtte ki magát.
=>
Babe Ruth és a New York Yankees
A szerződés eladása
A Boston Red Sox eladta Babe Ruth szerződését a Yankeesnek 1920-ban.
Az időszak a Yankees-nél
Babe Ruth 1920 és 1934 között a Yankees csapatában játszott,
és ezalatt a baseballtörténelem egyik legnagyobb játékosává nőtte ki magát.
--- Táblázatba foglalás
Prompt: hozzon létre egy táblázatot az alábbi listából:
narancs, citrom, lime, grapefruit, mandarin
=>
1 narancs
2 citrom
3 lime
4 grapefruit
5 mandarin
--- Strukturálatlan kimeneti stílusok Narratív módok (1., 2. vagy 3. személyben)
Prompt: írjon egy bekezdést arról, hogyan kell madártejet készíteni 1. személyben
=>
Ahhoz, hogy madártejet készítsek, először szét kell választanom a tojások fehérjéjét és sárgáját.
A tojásfehérjéket kemény habbá kell vernem egy kevés sóval és citromlével, majd hozzá kell adni a cukrot
és tovább kell verni, amíg kemény habot kapok. A tojássárgákat külön edényben fel kell verni a vaníliás cukorral
és a tejjel. Ezután óvatosan bele kell keverni a tojásfehérje-habot a tojássárgájás keverékbe,
és alaposan össze kell keverni az egészet. Végül a keveréket elő kell készíteni gőz felett, amíg megszilárdul
és krémes állagú lesz. A madártejet melegen vagy hidegen is tálalhatjuk, és díszíthetjük gyümölcsökkel,
fahéjjal vagy csokoládéreszelékkel.
--- Hivatalos stílusú szöveg generálás egy téma köré
Prompt: írjon formális stílusban egy bekezdést a női autóvezetők témájában
=>
Az elmúlt évtizedekben a női autóvezetők száma jelentősen megnövekedett világszerte.
Ennek egyik oka az, hogy a nők egyre inkább részt vesznek a munkaerőpiacon és az élet minden területén,
és az autóvezetés az életük fontos részévé vált. Ezen kívül a modern társadalomban a nők jogai és lehetőségei bővülnek,
és az autóvezetés egy olyan terület, ahol ez a változás világosan megfigyelhető.
Bár a női autóvezetőkkel kapcsolatban vannak előítéletek és sztereotípiák, a növekvő számuk és sikerük bizonyítja,
hogy képesek az autóvezetésre és az ehhez kapcsolódó kihívásokra. A női autóvezetők egyre nagyobb jelenléte a
közúti közlekedésben a jövőben is folytatódni fog, és jelentős hatással lesz az autóiparra és a társadalomra egyaránt.
--- Informális stílusú szöveg generálás egy téma köré
Prompt: írjon egy bekezdést a városi kerékpárosok témájáról informális stílusban
=>
Szerintem a városi kerékpározás a legjobb módja annak, hogy kijuss az utcára, friss levegőt szívj és egészséges legyél,
miközben körbejárod a várost. Nem kell aggódnod a dugók miatt, és nem kell keresgélned parkolóhely után.
Csak vedd fel a sisakot, pattanj a bringádra, és indulj el. Az egész város a te kezedben van,
és talán még új barátokra is találhatsz az úton. Az igazság az, hogy a városi kerékpározás nem csak egy közlekedési mód,
hanem egy életmód, amit mindenkinek ki kellene próbálnia.
--- Emailek irasa
Prompt: írjon e-mailt a szoftver fejlesztésről a vállalati vezetőknek
=>
Kedves Vállalati Vezetők!
Szeretném felhívni a figyelmüket a szoftverfejlesztési projektre, amelyet a cégünk jelenleg is végrehajt.
A célunk az, hogy az ügyfeleink számára jobb és hatékonyabb szolgáltatást nyújtsunk, és ezt egy új szoftverrendszer bevezetésével érjük el.
Az új rendszer egy sor új funkcióval és fejlesztéssel fog rendelkezni,
amelyek elősegítik az ügyfélélmény javítását és a vállalatunk hatékonyságának növelését.
A projekt magában foglalja a meglévő rendszer átalakítását, valamint új modulok és funkciók fejlesztését is.
Szeretném biztosítani Önöket, hogy a fejlesztési projekt szakemberekből álló csapatunk keményen dolgozik a határidők betartása
és a minőségi eredmények elérése érdekében. Azonban a projekt sikeressége nagyban függ a támogatásukról és az együttműködésünkről is.
Kérem, tájékoztassák a fejlesztési projektről a saját csapatukat, és adják át nekik az új rendszerrel kapcsolatos információkat.
Ha kérdéseik vagy aggályaik vannak a projekt kapcsán, kérjük, forduljanak hozzánk bátran.
Köszönöm, hogy támogatják a cégünk szoftverfejlesztési projektjét.
Tisztelettel,
[Aláírás]
Megjegyzések
Megjegyzés küldése