前言
前一篇文章提到了如何用 LLM 選擇一個單詞後，透過單詞決定要渲染的元素（或是要執行的動作）。
這篇文章會再舉一個 prompt 的範例，讓 LLM 選擇一個 DOM 元素。
可以到 Github 看到這篇文章的完整原始碼
寫 Prompt 的一個方法
由於之後的文章才會多提一點 prompt 的相關知識，所以先在這裡給一個可以用來寫 prompt 的方法（個人見解）：
想像你是一個國中老師，要出考題給學生(GPT)：
- 題目要描述清楚
- 多提供一點細節，避免誤會
- 如果學生答不好，多給一點提示
1. 為 DOM 加上說明
你可以沿用上次的範例，或是直接使用這次的原始碼。
然後稍微在畫面加上幾個元素，「登入」按鈕，「停止訂閱」按鈕，跟一段「說明文字」。這三個是這一次的目標。
為了說明方便，還加上了一段 CSS。
<form id="chat">
<textarea id="input" required></textarea>
<button type="submit">Ask</button>
</form>
<!--New part-->
<style>
.highlight {
background-color: yellow;
}
</style>
<div>
<button>Login</button>
<button>Unsubscribe</button>
</div>
<section>
Lorem
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</section>
接下來要對這三個元素加上一些資訊，我們分別為他們加上 ID，以及加上一段文字說明「這個元素的內容、作用」。
我會使用兩個標籤 data-ai-id, data-ai-description。沒有規範說一定要這樣設定，所以只要可以給出相同的資訊，標籤名稱是可以任意設置的。
<!-- 點擊之後，顯示登入彈窗 -->
<button
data-ai-id="login-button"
data-ai-description="The button, when clicked, can open a login popup."
>
Login
</button>
<!-- 點擊之後，可以終止訂閱 browser-ai -->
<button
data-ai-id="unsubscribe-button"
data-ai-description="Clicking it will terminate users subscription of browser-ai."
>
Unsubscribe
</button>
<!-- 描述如何在專案中安裝 browser-ai，是了解 browser-ai 的資訊 -->
<section
data-ai-id="usage-doc"
data-ai-description="A section describe how to install browser-ai in user's project, a good infomation to learn browser-ai">
...omit...
</section>
2. 製作 prompt
2.1 指示
是這樣的，這次我希望 GPT 可以做到一件事：根據使用者的訊息（或是對話），選擇一個使用者可能會感興趣的 DOM元素，並把元素 ID 傳回來給我。
也就是說，
- GPT 要根據一段「內容」
- 回答我問的「問題」：一個使用者可能會感興趣的 DOM 元素
- 以指定「格式」回答我：DOM ID
組合起來就是：請閱讀內容，遵照指定的格式，回答問題
const messages = [{
role: "user",
content: `Reading the content in "Content" section, and answer the question in "Question" section with strictly follow the instruction in "Format" section.`
}]
這邊有兩點說明一下：
第一，這次是把指示放在 userMessage。上一篇文章有提到，可以把一些回答的指示放在 systemMessage 中。但同時也提到，雖然跟放在 systemMessage 有些微的語意差別，但其實直接把指示放在 userMessage 也可以。
第二，這個 prompt 還沒完，只寫了一半。
在這一段 prompt 中，我提示了 GPT 底下會有一些 section，告訴他每一個 section 的意思，以及回答問題的步驟。
2.2 段落
接下來要把各個段落給他，也就是 內容 Content, 問題 Question, 格式 Format，再加上一個 回答 Answer
const messages = [{
role: "user",
content: `Reading the content in "Content" section, and answer the question in "Question" section with strictly follow the instruction in "Format" section.
"""Content"""
user: ${userMessage}
"""Question"""
Which element might customers be interested in?
"""Format"""
You must answer with one of the following Element Id with no other words. If you cannot determine, just say '__no__'.
"""Answer"""
`
}]
這裡要先說明「段落」是怎麼回事。
首先每個段落我都用固定的格式區分 """段落標題"""，這種固定格式的作法，可以幫助 LLM 了解這是一個區塊，或是一個段落。然後也方便對 LLM 說明每個區塊。
然後，不一定要使用 """段落標題""" 這個格式。只要是一致的模式，「看起來像一個段落」就可以。比方說
<Content>
<Question>
或是
---Content---
---Question---
LLM 這種生物是最喜歡模式了。（我猜啦）
接下來說明一下每個段落:
-
Content：因為我們希望 LLM 根據使用者的訊息回答問題，所以「內容」就是指「對話」了。所以我在這裡放了使用者輸入的訊息。 -
Question：這裡是我希望 LLM 回應的問題，Which element might customers be interested in? -
Format：這裡放了回應格式的規範：用 Element Id 回答我，除此以外不要回答任何字，如果找不到適合的，就說 "no"。- "no" 的部分在前一篇文章(「以上皆非」 的段落)有提過，當沒有適合的答案可以回答時，最好給 LLM 一個「選擇」，不然他有可能會強行給一個答案。
Answer：給 LLM 填入答案的區塊。這個區塊的概念跟考試會出現的填充題的格子一樣，暗示 LLM 填入答案。
2.3 DOM 元素的 prompt
終於要把 DOM 元素放進去了。
還記得前面已經把元素的資訊、ID 都標好了，我們可以使用 Web API 把他們取回來。
const eles = [...document.querySelectorAll(`[data-ai-id]`)]
先說一下，我要做成這樣的 prompt：
""Element: login-button""
Id: login-button
Description: The button, when clicked, can open a login popup.
""Element: unsubscribe-button""
Id: unsubscribe-button
Description: Clicking it will terminate users subscription of browser-ai.
跟前面的「段落」很像，只是這次我使用的是兩個 "。因為等等要把他們插入大的段落中，為了跟大段落區隔，所以使用兩個，意圖表明這是小段落。
然後我在每一段加上元素的相關資訊，好讓 LLM 了解「這個元素的用途是什麼，有什麼內容」，以及他們的 ID。
知道目標的格式之後，就可以把他們算出來了：
const eles = [...document.querySelectorAll(`[data-ai-id]`)]
const elementPrompt = eles
.map(ele => `""Element: ${ele.dataset.aiId}""
Id: ${ele.dataset.aiId}
Description: ${ele.dataset.aiDescription}`
)
.join("\n\n")
然後我們把做好的 elementPrompt，加入大的 prompt 中。
我放在 Format 的區塊中：
const messages = [{
role: "user",
content: `Reading the content in "Content" section, and answer the question in "Question" section with strictly follow the instruction in "Format" section.
"""Content"""
user: ${userMessage}
"""Question"""
Which element might customers be interested in?
"""Format"""
You must answer with one of the following Element Id with no other words. If you cannot determine, just say '__no__'.
${elementPrompt}
"""Answer"""
`
}]
3. 連接起來
最後一步，在表單提交時，我們要把輸入的訊息傳給 GPT，然後根據 GPT 的回應，取得 DOM 元素。
建議大家直接沿用上一篇的程式碼，或是使用這一篇的原始碼：
const handleSubmit = async (e) => {
e.preventDefault();
const userMessage = input.value
form.reset()
// ----Produce Element Prompt----
const eles = [...document.querySelectorAll(`[data-ai-id]`)]
const elementPrompt = eles.map(ele => `""Element: ${ele.dataset.aiId}""
Id: ${ele.dataset.aiId}
Description: ${ele.dataset.aiDescription}`
).join("\n\n")
// ----Full prompt----
const prompt = `Reading the content in "Content" section, and answer the question in "Question" section with strictly follow the instruction in "Format" section.
"""Content"""
user: ${userMessage}
"""Question"""
Which element might customers be interested in?
"""Format"""
You must answer with one of the following Element Id with no other words. If you cannot determine, just say '__no__'.
${elementPrompt}
"""Answer"""
`
const messages = [
{ role: "user", content: prompt },
]
// 注意，請將 temperature 設定為 0
const aiResponse = await chatCompletion(messages, 0)
console.log(aiResponse)
// 以下省略......
}
注意，請將 temperature 設定為 0，以提高成功率。
然後，試著在表單說些跟元素有關的訊息：「我想要登入」，接著看看 console 是不是回應：
login-button
有這個 ID 之後，就可以取得 DOM 元素了。
取得 DOM 元素後，可以拿來做什麼？
一個比較簡單可以想到的例子：
const aiResponse = await chatCompletion(messages, 0)
// 取得對應的元素
const target = document.querySelector(`[data-ai-id="${aiResponse}"]`)
// 如果有對應元素，則加上 class ".highlight"
if (target) {
target.classList.add("highlight")
}
或者是
target.scrollIntoView()
諸如此類的等等...這交給各位的想像力了。
Tip
如果你發現不管怎麼樣都選到 __no__，或許可以試試看對 data-ai-description 加上更詳細的描述。
收尾
整理一下。這篇文章我們看到了：
- 可以將指示加在
userMessage - 如何指示 GPT 回應問題的方式，並且透過「段落」的這個模式說明問題
- 如何將 DOM 的內容加入 prompt 中
雖然我是以 DOM 作為範例，但我想，這類的做法在其他的場景也會頗有用途，比如選擇「文件」、「敘述」、「角色」.....甚至是 route, function。可以多多嘗試。
下一篇文章依然會再舉一個 GPT 的範例。
Reference
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