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
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
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：
PS：由于，我们是开源项目，穷，所以都是用免费的服务器。
管道模式:
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
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
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:
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:
我们还在寻找合适的案例，来结合这种模式。
转换器模式:
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。
验证模式（ChatGPT 推荐）
我们还没展开研究，不过，理论上是可行的。
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
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/10153.html
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