#LLM入门|Prompt#1.7_文本拓展_Expanding

news2024/11/15 22:36:05

输入简短文本,生成更加丰富的长文。
“温度”(temperature):控制文本生成的多样性

一、定制客户邮件

根据客户的评价和其中的情感倾向,使用大语言模型针对性地生成回复邮件将大大提升客户满意度

# 我们可以在推理那章学习到如何对一个评论判断其情感倾向
sentiment = "消极的"

# 一个产品的评价
review = f"""
他们在11月份的季节性销售期间以约49美元的价格出售17件套装,折扣约为一半。\
但由于某些原因(可能是价格欺诈),到了12月第二周,同样的套装价格全都涨到了70美元到89美元不等。\
11件套装的价格也上涨了大约10美元左右。\
虽然外观看起来还可以,但基座上锁定刀片的部分看起来不如几年前的早期版本那么好。\
不过我打算非常温柔地使用它,例如,\
我会先在搅拌机中将像豆子、冰、米饭等硬物研磨,然后再制成所需的份量,\
切换到打蛋器制作更细的面粉,或者在制作冰沙时先使用交叉切割刀片,然后使用平面刀片制作更细/不粘的效果。\
制作冰沙时,特别提示:\
将水果和蔬菜切碎并冷冻(如果使用菠菜,则轻轻煮软菠菜,然后冷冻直到使用;\
如果制作果酱,则使用小到中号的食品处理器),这样可以避免在制作冰沙时添加太多冰块。\
大约一年后,电机发出奇怪的噪音,我打电话给客服,但保修已经过期了,所以我不得不再买一个。\
总的来说,这些产品的总体质量已经下降,因此它们依靠品牌认可和消费者忠诚度来维持销售。\
货物在两天内到达。
"""
from tool import get_completion

prompt = f"""
你是一位客户服务的AI助手。
你的任务是给一位重要客户发送邮件回复。
根据客户通过“```”分隔的评价,生成回复以感谢客户的评价。提醒模型使用评价中的具体细节
用简明而专业的语气写信。
作为“AI客户代理”签署电子邮件。
客户评论:
```{review}```
评论情感:{sentiment}
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
尊敬的客户,

非常感谢您对我们产品的评价。我们非常抱歉您在购买过程中遇到了价格上涨的问题。我们一直致力于为客户提供最优惠的价格,但由于市场波动,价格可能会有所变化。我们深表歉意,如果您需要任何帮助,请随时联系我们的客户服务团队。

我们非常感谢您对我们产品的详细评价和使用技巧。我们将会把您的反馈传达给我们的产品团队,以便改进我们的产品质量和性能。

再次感谢您对我们的支持和反馈。如果您需要任何帮助或有任何疑问,请随时联系我们的客户服务团队。

祝您一切顺利!

AI客户代理

二、引入温度系数

temperature 的值越大,语言模型输出的多样性越大;temperature 的值越小,输出越倾向高概率的文本。
举个例子,在某一上下文中,语言模型可能认为“比萨”是接下来最可能的词,其次是“寿司”和“塔可”。若 temperature 为0,则每次都会生成“比萨”;而当 temperature 越接近 1 时,生成结果是“寿司”或“塔可”的可能性越大,使文本更加多样。
Temperature.png
可预测、可靠的输出,则将 temperature 设置为0
更具创造性的多样文本,那么适当提高 temperature

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