🇬🇧 English:
This GitHub repository is a compilation of my best prompts. I primarily use it to backup my prompts, but if you stumble upon it by chance and find them interesting, feel free to grab, improve, and reuse them as you see fit.
These prompts cover various topics and can be used with different language models. Most of these prompts have been tested and optimized for Perplexity AI. I hope you find them useful and that they inspire you to create your own prompts.
Update: In the "PromptGenAlt" folder, you will find three new situational prompts that I consider very useful, but it's important to know when to use them. Each of these prompts focuses on different methods of Prompt Engineering:
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Tree of Thought:
- Advantages: Helps break down complex problems into smaller, more manageable steps. Encourages a structured and logical approach to problem-solving.
- Disadvantages: May not be suitable for simple or straightforward tasks. Can be time-consuming for smaller problems.
- Use cases: Complex multi-step problems, decision-making scenarios, or situations that require a detailed thought process. => I'll improve this prompt to ask for more iteration
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Chaining Prompt:
- Advantages: Allows for the generation of coherent and contextually relevant text by building upon previous outputs. Helps maintain consistency and flow in the generated content. I created this prompt to overcome the context limit without having access to the max_token options.
- Disadvantages: May lead to a lack of diversity in the generated text. Can be prone to repetition if not carefully designed.
- Use cases: Generating long-form content, such as stories, articles, or dialogues, where maintaining context and coherence is crucial.
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Iterative Prompt Improvement:
- Advantages: Enables the refinement and optimization of prompts through multiple iterations. Helps in creating more effective and targeted prompts.
- Disadvantages: Requires manual intervention and evaluation at each iteration. Can be time-consuming and may not always lead to significant improvements.
- Use cases: Fine-tuning prompts for specific tasks, improving the quality and relevance of generated outputs, or adapting prompts to new domains or requirements.
Feel free to explore the different folders and files to discover the prompts. If you have any suggestions for improvement or would like to contribute, pull requests are welcome!
Happy exploring!
🇫🇷 Français :
Ce dépôt GitHub est une compilation de mes meilleurs prompts. Je l'utilise principalement pour sauvegarder mes prompts, mais si vous tombez dessus par hasard et que vous les trouvez intéressants, n'hésitez pas à les récupérer, les améliorer et les réutiliser comme bon vous semble.
Ces prompts couvrent divers sujets et peuvent être utilisés avec différents modèles de langage. La plupart de ces prompts ont été testés et optimisés pour Perplexity AI. J'espère qu'ils vous seront utiles et qu'ils vous inspireront pour créer vos propres prompts.
Update : Dans le dossier "PromptGenAlt_FR", vous trouverez trois nouveaux prompts situationnels que je considère très utiles, mais il est important de savoir quand les utiliser. Chacun de ces prompts se concentre sur différentes méthodes de Prompt Engineering :
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Tree of Thought (Arbre de pensée) :
- Avantages : Aide à décomposer les problèmes complexes en étapes plus petites et plus gérables. Encourage une approche structurée et logique de la résolution de problèmes.
- Inconvénients : Peut ne pas convenir aux tâches simples ou directes. Peut prendre du temps pour les problèmes plus petits.
- Cas d'utilisation : Problèmes complexes à plusieurs étapes, scénarios de prise de décision ou situations nécessitant un processus de réflexion détaillé. => Je compte améliorer ce prompt pour inclure plus d'itération, la vraie force du ToT réside surtout dans le nombre d'itération !
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Chaining Prompt (Prompt en chaîne) :
- Avantages : Permet de générer un texte cohérent et contextuellement pertinent en s'appuyant sur les sorties précédentes. Aide à maintenir la cohérence et le flux dans le contenu généré. J'ai créé ce prompt pour pallier la limite de contexte sans avoir accès aux options de max_token.
- Inconvénients : Peut entraîner un manque de diversité dans le texte généré. Peut être sujet à la répétition s'il n'est pas soigneusement conçu.
- Cas d'utilisation : Génération de contenu long, comme des histoires, des articles ou des dialogues, où le maintien du contexte et de la cohérence est crucial.
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Amélioration itérative des prompts :
- Avantages : Permet d'affiner et d'optimiser les prompts par le biais de plusieurs itérations. Aide à créer des prompts plus efficaces et ciblés.
- Inconvénients : Nécessite une intervention manuelle et une évaluation à chaque itération. Peut prendre du temps et ne pas toujours conduire à des améliorations significatives.
- Cas d'utilisation : Ajustement des prompts pour des tâches spécifiques, amélioration de la qualité et de la pertinence des sorties générées, ou adaptation des prompts à de nouveaux domaines ou exigences.
N'hésitez pas à explorer les différents dossiers et fichiers pour découvrir les prompts. Si vous avez des suggestions d'amélioration ou si vous souhaitez contribuer, les pull requests sont les bienvenues !
Bonne exploration !