chatgpt prompt splitter

chatgptはスプリッターをプロンプトします

chath chatgptからデータを送信しすぎて、より短いテキストを送信する必要があるというメッセージを受け取ったことがありますか？

この制限をバイパスするための優れた代替手段は次のとおりです。

概要

ChatGPTプロンプトSplitterは、長いテキストプロンプトを小さなチャンクに分割するのに役立つように設計されたオープンソースツールであり、ChatGPT（または文字制限のある他の言語モデル）での使用に適しています。

このツールは、テキストがデフォルトとしてリクエストごとに最大15,000文字の安全なチャンクに分割されることを保証しますが、変更できます。

このプロジェクトには、長いテキストを入力し、各チャンクの最大長を選択し、チャンクを個別にコピーしてChatGPTに貼り付けて、使いやすいWebインターフェイスが含まれています。

媒体に投稿します

Medium：ChatGptプロンプトスプリッターに関する記事全体を読むことができます。

それがどのように機能するか

このツールは、単純なアルゴリズムを使用して、テキストを小さなチャンクに分割します。アルゴリズムは、次のルールに基づいています。

1. 指定された最大長に基づいて、プロンプトをチャンクに分けます。

2. 最初のチャンクに情報を追加して、チャンクを受信して​​確認するプロセスについてAIに指示し、後続のリクエストを処理する前にチャンク伝送の完了を待ちます。

特徴

• Python 3.9
• テキストを小さなチャンクに分割するためのWebインターフェイス
• 各チャンクのカスタマイズ可能な最大長
• チャンクを個別にコピーして、chatgptに送信します
• チャンクの処理方法に関するchatgptの指示
• テストが含まれています
• vercelへの簡単な展開が含まれています

使用例

これらの簡単な手順に従って、スクリーンショットで示されたChATGPTプロンプトスプリッターWebアプリケーションを使用してください。

ステップ1：アプリケーションにアクセスします

Webブラウザを開き、アプリケーションURLに移動します。

https://chatgpt-plompt-splitter.jjdiaz.dev/

メイン画面が表示され、長いテキストプロンプトと最大チャンク長の入力フィールドが表示されます。

ステップ2：ロングプロンプトを入力します

ChatGPTで使用するために、より小さなチャンクに分割するテキストを入力します。

また、 「Max Chars Length ...」フィールドに文字の数を入力することで、各チャンクのカスタム長を指定することもできます。

この例では、わずか25文字のチャンクに分割されます。

ステップ3：「分割」をクリックします

[分割]ボタンをクリックしてテキストを処理し、小さなチャンクに分割します。

ステップ4：チャンクをコピーします

アプリケーションは、小さなチャンクに分割されたテキストを表示します。各チャンクを個別にコピーして、その横にある[コピー]ボタンをクリックします。

ステップ5：チャンクをchatgptに貼り付けます

チャンクがコピーされたので、キャラクターの制限を備えたChatGPTまたは他の言語モデルに貼り付けることができます。

それでおしまい！ ChatGPTプロンプトスプリッターを使用して、長いプロンプトをより小さくて管理可能なチャンクに分割することに成功しました。

はじめる

前提条件

• Python 3.x
• フラスコ

インストール

1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/jupediaz/chatgpt-prompt-splitter.git

2. プロジェクトディレクトリに変更：

 cd chatgpt-prompt-splitter

3. 必要な依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

使用法

開発モードでFlaskアプリケーションを実行します

1. Flaskアプリケーションを実行します：

vercel dev

2. Webブラウザを開き、http：// localhost：3000に移動します。

フラスコのアプリケーションを生産に展開します

1. Flaskアプリケーションを展開します。

vercel --prod

2. Webブラウザを開き、https：//chatgpt-plompt-splitter.jjdiaz.dev/に移動します。

実行中のテスト

このプロジェクトには、ツールの適切な機能を確保するための一連のユニットテストが含まれています。テストを実行するには、次の手順に従ってください。

1. 必要な依存関係をインストールしていることを確認してください。

pip install -r requirements.txt

2. Unitestモジュールを使用してテストを実行します。

python3 -m unittest discover tests

テストスイートは実行され、結果は端末に表示されます。

ライセンス

このプロジェクトは、MITライセンスに基づいてライセンスされています。詳細については、ライセンスファイルを参照してください。

貢献

貢献は大歓迎です！プロジェクトへの貢献方法の詳細については、貢献ファイルをお読みください。

接触

ご質問や提案がある場合は、[email protected]までご連絡ください。

免責事項

このプロジェクトは、Openai、Microsoft、またはその他のエンティティと提携していません。このプロジェクトは、明示的または黙示的ないかなる種類の保証もなく、「現状のまま」提供されます。著者は、このプロジェクトの使用から生じる損害または損失について責任を負いません。

Changelog

1.0.0

• 初期リリース