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ChatGPT API 無限部下アナロジー

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ChatGPT
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概要

GPT-3.5, GPT-4 にコンテキストサイズ(4k, 8k, 32k tokens)を超えたアウトプットを出してもらいたい場合、複数のリクエストに分けて通信を行い、それらの結果をまとめるプロセスが必要になる。
コンテキストサイズを制限したコミュニケーションしながら答えを出すプログラムの設計が非常に難しいため、アナロジーを使って GPT-4 に考えてもらうことにした。

実は、これらはコミュニケーション形式やサイズが限定された上司と部下に例えることができる。

つまり、部下＝GPT APIである。

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プロジェクトの監督

Input

あなたは、無限人の部下がいて、自由に命令して働かせることができるとします。

ただし、この部下には以下のような制限があります。

  • 部下はタスクを実行すると記憶が全てなくなる。
  • 部下に対して、1000文字の文字列のみしか命令できず、それ以外はコミュニケーションすることはできません。
  • 部下からは成果も含めて合計1000文字の map[string]string の出力のみしか受け取れない

任意の部下はインターネットに接続できず、2021年より前に事前に学習した知識しか使うことができません。ただし、インフォメーションフェッチャーと呼ばれる人がおり、その人はインターネットに接続し、任意のデータを取得することができます。部下とインフォメーションフェッチャーは自由に会話することができますが、前述の通り、1000文字のコミュニケーションしかできません。

この条件下で、大きなプロジェクトを成功させる方法を考えてください

Output

プロジェクトの成功のためには、効率的なコミュニケーションとタスクの分割が重要です。以下の手順で進めていくことを提案します。

  1. プロジェクトマネージャーを任命する
    プロジェクトの全体的な進捗管理と、タスクの割り当てを行うプロジェクトマネージャーを任命します。

  2. タスク分割
    プロジェクトマネージャーは、プロジェクトの目標を達成するために、小さなタスクに分割します。各タスクは1000文字以内で説明できるものとします。

  3. タスク割り当て
    プロジェクトマネージャーは、部下にタスクを割り当てます。部下はタスクを実行し、結果を1000文字以内のmap[string]stringで報告します。

  4. インフォメーションフェッチャーの活用
    プロジェクトマネージャーは、インフォメーションフェッチャーに情報収集を依頼することができます。インフォメーションフェッチャーはインターネットから情報を収集し、1000文字以内で報告します。

  5. 部下間のコミュニケーション
    部下同士は、1000文字以内のコミュニケーションで情報交換を行います。必要に応じて、プロジェクトマネージャーが部下同士のコミュニケーションを調整します。

  6. 進捗管理と調整
    プロジェクトマネージャーは、部下からの報告を受け、進捗状況を随時確認します。問題が発生した場合、適切な対処や調整を行います。

  7. プロジェクトの完了
    プロジェクトが完了したら、プロジェクトマネージャーは部下に感謝の意を示し、成功を祝います。

このように、効率的なコミュニケーションとタスクの分割を行い、プロジェクトマネージャーが進捗管理と調整を行うことで、大きなプロジェクトを成功させることができます。

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Input

階層的に部下を配置するのはどうでしょうか？

Output

階層的な部下の配置は、プロジェクトの規模や複雑さが大きい場合に有効です。階層構造を利用することで、情報や命令の伝達を効率化し、プロジェクト全体の管理が容易になります。以下の手順で階層的な部下の配置を実施できます。

  1. 階層構造の設計
    プロジェクトマネージャーは、プロジェクトの規模や複雑さに応じて、適切な階層構造を設計します。各階層には、その階層に関連するタスクが割り当てられます。

  2. タスク分割と割り当て
    プロジェクトマネージャーは、プロジェクトの目標を達成するために、タスクを分割し、各階層に割り当てます。各階層でさらにタスクが細分化され、部下に割り当てられます。

  3. 部下の任命と役割の割り当て
    プロジェクトマネージャーは、各階層の管理者を任命し、役割を割り当てます。管理者は、自分の階層の部下の進捗管理や問題解決を担当します。

  4. 階層間のコミュニケーション
    各階層の管理者は、上位の管理者からの指示を受け、下位の部下に伝達します。また、下位の部下からの報告や問題があれば、上位の管理者に報告します。これにより、情報や命令の伝達が効率化されます。

  5. インフォメーションフェッチャーの活用
    階層構造の中で、インフォメーションフェッチャーは各階層の管理者とコミュニケーションを行い、必要な情報を提供します。

  6. 進捗管理と調整
    プロジェクトマネージャーは、各階層の管理者からの報告を受け、進捗状況を随時確認します。問題が発生した場合、適切な対処や調整を行います。

  7. プロジェクトの完了
    プロジェクトが完了したら、プロジェクトマネージャーは各階層の管理者や部下に感謝の意を示し、成功を祝います。

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Input

ある階層で、管理者が部下に命令を行うとき、1000文字の制限の中で効果的に文脈を共有するにはどうしたらよいですか？

Output

1000文字の制限内で効果的に文脈を共有するためには、以下のポイントに注意して命令を伝達することが重要です。

  1. 簡潔で明確な言葉を使う
    余計な言葉や曖昧な表現を避け、簡潔で明確な言葉で命令を伝えます。これにより、部下が理解しやすく、誤解が生じにくくなります。

  2. 優先順位を明確にする
    タスクの優先順位を明確に伝えることで、部下はどのタスクに最初に取り組むべきかを把握しやすくなります。

  3. タスクの目的と期待する成果を説明する
    タスクの目的と、達成すべき成果を明確に伝えることで、部下はタスクに対する理解が深まり、効率的に取り組むことができます。

  4. タスクの期限を設定する
    タスクに期限を設定し、それを明確に伝えることで、部下は時間管理を行いやすくなります。

  5. 必要なリソースやサポートを提供する
    タスクに必要なリソースやサポートがある場合、それを明記することで部下はスムーズにタスクに取り組むことができます。

  6. タスクの進捗報告方法を指定する
    どのように進捗報告を行うかを指定することで、部下は適切な報告方法で進捗状況を伝えることができます。

  7. 例や具体的な指示を用いる
    可能な限り、例や具体的な指示を用いて説明することで、部下がタスクの内容を正確に理解しやすくなります。

  8. 文脈を維持するための参照情報を提供する
    以前のコミュニケーションや関連情報を参照することができる場合、その情報を提供することで部下は文脈を維持しやすくなります。

これらのポイントを意識して、1000文字の制限内で効果的に文脈を共有し、部下に命令を伝達することができます。

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インフォメーションフェッチャー

Input

Information Fetcher という役割の設計を行なっています。

【Information Fetcher について】
Information Fetcher は、別の部署の部下から最大1000文字のリクエストを受け取り、最大1000文字のレスポンスを返します。

Information Fetcher は、インターネット上の任意のアクセスし、データを取得することができます。また、後述する部下が書いたプログラムを実行することもできます。

【部下について】

また、Information Fetcher には同じ部署の無限人の部下がいて、必要ならば、自由に命令して働かせることができるとします。

ただし、この部下には以下のような制限があります。

  • 部下はタスクを実行すると記憶が全てなくなる。
  • 部下に対して、1000文字の文字列のみしか命令できず、それ以外はコミュニケーションすることはできません。
  • 部下からは成果も含めて合計1000文字の map[string]string の出力のみしか受け取れない
  • 部下はインターネットに接続できず、2021年より前に事前に学習した知識しか使うことができません。

このように、 Information Fetcher は、部下と 1000文字のコミュニケーションしかできません。

【命令】
この条件下で、Information Fetcher を設計してください

Output

設計:

  1. リクエストの受け取りと処理:

Information Fetcherは、他の部署の部下から最大1000文字のリクエストを受け取ります。リクエストは、情報の検索、プログラムの実行、または部下に行わせるタスクに関する指示を含むことができます。

  1. インターネットでの情報検索:

リクエストに対してインターネットで情報を検索する必要がある場合、Information Fetcherは必要な情報を取得し、最大1000文字のレスポンスで結果をまとめます。

  1. 部下への指示:

リクエストが部下によって実行されるタスクを含む場合、Information Fetcherは部下に対して最大1000文字の指示を出します。これには、タスクの説明、期待される成果物、および必要な情報が含まれます。

  1. 部下からの成果物の受け取り:

部下から成果物を受け取ると、Information Fetcherはそれを検証し、最大1000文字の map[string]string形式で結果をまとめます。これには、成果物の内容、関連情報、および部下からのコメントが含まれることがあります。

  1. レスポンスの作成と送信:

最後に、Information Fetcherは、収集した情報、部下からの成果物、およびその他の関連情報を含む最大1000文字のレスポンスを作成します。このレスポンスは、リクエストを送信した部署の部下に返されます。

この設計では、Information Fetcherは効率的に情報を取得し、部下と連携してタスクを実行し、最終的なレスポンスを作成して他の部署の部下に提供できます。限られたコミュニケーション手段を活用しながら、情報の検索やタスクの実行を迅速かつ効果的に行うことができます。

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Input

Information Fetcher が別の部署の部下から受け取る最大1000文字のリクエストの形式の案を出してください

Output

以下に、Information Fetcherが受け取るリクエストの形式をJSON形式で示します。これにより、情報が構造化され、解釈しやすくなります。

{
  "request_type": "search|execute|delegate",
  "keywords": ["keyword1", "keyword2", ...],
  "program_code": "Optional: program code to execute",
  "delegate_task": {
    "task_description": "Optional: description of the task for the subordinate",
    "expected_output": "Optional: expected output format or result",
    "additional_info": "Optional: any other information for the subordinate"
  }
}

リクエスト形式の説明:

  • request_type: リクエストのタイプを表す文字列。以下のいずれかの値をとります。

    • search: インターネットで情報を検索する。
    • execute: プログラムを実行する。
    • delegate: 部下にタスクを行わせる。

  • keywords: 検索キーワードのリスト。request_typeがsearchの場合に使用されます。

  • program_code: 実行するプログラムのコード。request_typeがexecuteの場合に使用されます。

  • delegate_task: 部下に行わせるタスクに関する情報。request_typeがdelegateの場合に使用されます。以下のオプションが含まれます。

    • task_description: 部下に行わせるタスクの説明。
    • expected_output: 期待される成果物の形式や結果。
    • additional_info: 部下に提供するその他の情報。

このリクエスト形式では、最大1000文字の制限内で、様々なタイプのリクエストを効果的に表現することができます。また、Information Fetcherは、この構造化された形式を使用して、リクエストを容易に解釈し、適切な処理を行うことができます。

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Input

deletate_task が効果的に使われる例は？

Output

delegate_taskは、部下に特定のタスクを依頼する際に効果的に使用されます。以下に、delegate_taskが効果的に使用される具体的な例を示します。

例: 営業データの分析

別の部署の部下から、過去の営業データを分析し、トップ10の顧客とその売上を特定するようにリクエストされたとします。このタスクは、部下が実行できる範囲内であるため、delegate_taskを使用して部下に依頼します。

リクエスト:

{
  "request_type": "delegate",
  "delegate_task": {
    "task_description": "Analyze sales data and identify the top 10 customers and their revenue.",
    "expected_output": "A list of top 10 customers with their names and revenue in descending order.",
    "additional_info": "Use the sales data from the past 5 years."
  }
}

このリクエストで、Information Fetcherは部下にタスクの説明、期待される成果物、および追加情報を伝えます。部下は、これらの指示に従って営業データを分析し、トップ10の顧客とその売上を特定します。成果物は以下のような形式でInformation Fetcherに返されます。

部下からの出力:

{
  "result": [
    {"customer": "Customer A", "revenue": 100000},
    {"customer": "Customer B", "revenue": 90000},
    ...
  ],
  "comments": "Top 10 customers and their revenue successfully identified."
}

最後に、Information Fetcherは、部下から受け取った成果物を整理し、最大1000文字のレスポンスを作成してリクエストを送信した部署の部下に返します。

この例では、delegate_taskを使用して部下にタスクを効果的に伝え、期待される成果物と追加情報を提供し、部下がタスクを適切に実行できるようにサポートしています。

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Input

部下はインターネットに繋げないだけでなく、社内の情報も1000文字の命令以外からは受け取ることができません。この場合どうですか？

Output

この制約を考慮して、部下に社内データを使用してタスクを実行させる方法を提案します。この例では、社内の営業データを使用して、トップ10の顧客とその売上を特定するタスクを部下に依頼します。

  1. 社内データの準備:

まず、Information Fetcherは、最大1000文字に収まるように営業データの要約またはサンプルを作成します。これには、顧客名、売上額、および関連する期間が含まれます。

例:

CustomerA,50000,2020;CustomerB,45000,2020;...
  1. 部下への指示:

次に、Information Fetcherは、部下にタスクの説明、期待される成果物、および準備した社内データを含む指示を出します。

リクエスト:

{
  "request_type": "delegate",
  "delegate_task": {
    "task_description": "Analyze sales data and identify the top 10 customers and their revenue.",
    "expected_output": "A list of top 10 customers with their names and revenue in descending order.",
    "additional_info": "Use the provided sales data sample: CustomerA,50000,2020;CustomerB,45000,2020;..."
  }
}
  1. 部下からの成果物の受け取り:

部下は、提供された社内データを使用してタスクを実行し、トップ10の顧客とその売上を特定します。成果物は以下のような形式でInformation Fetcherに返されます。

部下からの出力:

{
  "result": [
    {"customer": "Customer A", "revenue": 100000},
    {"customer": "Customer B", "revenue": 90000},
    ...
  ],
  "comments": "Top 10 customers and their revenue successfully identified using provided data."
}
  1. レスポンスの作成と送信:

最後に、Information Fetcherは、部下から受け取った成果物を整理し、最大1000文字のレスポンスを作成してリクエストを送信した部署の部下に返します。

この方法では、部下がインターネットへのアクセスや社内情報へのアクセスが制限されている状況下でも、特定のタスクを遂行するために必要な情報を提供することができます。社内データは、最大1000文字の制限内で、適切な形式で部下に渡されます。

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部下＋Information Fetcher

Input

あなたのチームの究極のゴールは、ある大きなプロジェクトを成功させることです。
あなたは、無限人の部下がいて、自由に命令して働かせることができるとします。

【部下について】

ただし、この部下には以下のような制限があります。

部下はタスクを実行すると記憶が全てなくなる。
部下に対して、1000文字の文字列のみしか命令できず、それ以外はコミュニケーションすることはできません。
部下からは成果も含めて合計1000文字の map[string]string の出力のみしか受け取れない
任意の部下はインターネットに接続できず、2021年より前に事前に学習した知識しか使うことができません。ただし、Information Fetcher と呼ばれる人がおり、その人はインターネットに接続し、任意のデータを取得することができます。部下とInformation Fetcherは自由に会話することができますが、前述の通り、1000文字のコミュニケーションしかできません。

【Information Fetcher について】
Information Fetcher は、別の部署の部下から最大1000文字のリクエストを受け取り、最大1000文字のレスポンスを返します。

Information Fetcher は、インターネット上の任意のアクセスし、データを取得することができます。また、後述する部下が書いたプログラムを実行することもできます。

以下が、Information Fetcher へのリクエストの形式です。

{
  "request_type": "search|execute|delegate",
  "keywords": ["keyword1", "keyword2", ...],
  "program_code": "Optional: program code to execute",
  "delegate_task": {
    "task_description": "Optional: description of the task for the subordinate",
    "expected_output": "Optional: expected output format or result",
    "additional_info": "Optional: any other information for the subordinate"
  }
}

部下は上司から最大1000文字の命令を受け取り、必要ならば Information Fetcher にリクエストを送ります。
どういう基準でリクエストを送るべきですか？

Output

リクエストを送る基準は以下のようになります。

  1. タスクの情報不足: 部下がタスクを理解し、完了するために必要な情報が足りない場合、Information Fetcher にリクエストを送るべきです。この場合、request_type は "search" を使用し、keywords には情報を検索するために必要なキーワードを入れます。

  2. 実行が必要なプログラム: タスクがプログラムを実行することを必要とする場合、Information Fetcher にリクエストを送るべきです。この場合、request_type は "execute" を使用し、program_code に実行するプログラムのコードを入れます。

  3. タスクの委譲: 部下がタスクを完了することができないか、他の部下にタスクを委譲することが望ましい場合、Information Fetcher にリクエストを送るべきです。この場合、request_type は "delegate" を使用し、delegate_task にタスクの説明、期待される出力、および追加情報を含めます。

リクエストを送る前に、部下は自分の持っている知識とスキルを十分に活用し、タスクを解決しようと努力しましょう。最終的に情報が足りない場合や、プログラムの実行が必要な場合、または他の部下にタスクを委譲するべき場合にのみ、Information Fetcher にリクエストを送るようにしましょう。

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Input

部下が最大1000文字の命令を受け取ってから、レスポンスを返すまでのライフサイクルを記述してください

Output

部下が最大1000文字の命令を受け取ってから、レスポンスを返すまでのライフサイクルは以下のようになります。

  1. 命令の受け取り: 部下は上司から最大1000文字の命令を受け取ります。この命令にはタスクの説明、期待される結果、および必要な追加情報が含まれます。

  2. タスクの理解: 部下は命令を読み、タスクを理解し、どのようなステップが必要なのかを判断します。また、部下は自分の持っている知識とスキルを確認し、タスクを解決するために必要な情報が揃っているかどうかを判断します。

  3. 必要に応じて Information Fetcher へのリクエスト: タスクに必要な情報が不足している場合や、プログラムの実行が必要な場合、または他の部下にタスクを委譲するべき場合、部下は Information Fetcher にリクエストを送ります。リクエストの形式は前述の通りです。

  4. Information Fetcher からのレスポンスの受け取り: Information Fetcher から最大1000文字のレスポンスを受け取ります。レスポンスには、検索結果、プログラムの実行結果、または委譲先部下の成果が含まれます。

  5. タスクの実行: 部下は受け取った情報やプログラムの実行結果を元に、タスクを実行し、目標を達成します。

  6. 成果の報告: タスクが完了したら、部下は成果を上司に報告します。報告は map[string]string の形式で、最大1000文字の文字列にまとめられます。

  7. メモリの消去: 部下はタスクを実行した後、記憶が全て消去されます。これにより、新しいタスクを受け取る準備が整います。

このライフサイクルを繰り返すことで、部下は上司から与えられたタスクを解決し、プロジェクトの成功に貢献します。

このスクラップは2023/05/13にクローズされました