【大模型从入门到精通9】openAI API 提升机器推理：高级策略3

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- - 理论问题
  - 实践问题
  - 理论
  - 实践
  - 实践

理论问题

什么是链式思考推理（Chain of Thought Reasoning），它是如何增强人工智能模型在解决问题任务中的表现的？
链式思考推理提供的透明度如何使用户受益并建立对AI模型的信任？
描述链式思考推理在教育工具中的角色。它是如何改善学生的学习体验的？
链式思考推理如何提高客户服务机器人的客户满意度？
什么是内心独白技巧（Inner Monologue Technique），它与链式思考推理在向用户展示信息方面有何不同？
讨论内心独白技巧在敏感信息过滤方面的意义。
内心独白技巧如何在不损害学习过程的情况下使引导式学习应用程序受益？
解释使用Python和OpenAI API设置环境以实施链式思考推理和内心独白技巧的过程。
描述 get_response_for_queries 函数在处理AI模型输入中的作用。
链式思考提示技术是如何帮助处理复杂查询的？
在客户服务场景中，解释如何构建系统和用户提示来提供详细的产品信息。
在内心独白实现中，如何提取并呈现最终响应，为什么这种方法有利于用户体验？

实践问题

实现一个名为 chain_of_thought_prompting 的 Python 函数，该函数接收一个用户查询作为输入，并根据“链式思考提示”部分中提供的步骤生成一个结构化的系统提示。该函数应返回系统提示和结构化的用户查询作为两个独立的字符串。
编写一个名为 get_final_response 的 Python 函数，该函数从模型的输出中仅提取最终响应，假设输出使用特定的分隔符来分隔推理步骤。该函数应接受模型的输出和分隔符作为输入，并返回最终响应。优雅地处理任何潜在的错误，如果提取过程失败，则返回预定义的错误消息。
创建一个 Python 脚本，使用 get_response_for_queries 函数向 OpenAI API 发送两种不同类型的查询：一种需要链式思考推理，另一种最适合内心独白技巧。使用“链式思考提示”和“实施内心独白”部分中提供的示例查询完成此任务。脚本应打印出两种查询的响应。
设计一个名为 validate_response_structure 的 Python 函数，用于检查模型响应是否正确遵循由链式思考推理步骤定义的结构。该函数应接受模型的响应和步骤分隔符作为输入，并在响应遵循预期结构（即包含指定数量的推理步骤）时返回 True，否则返回 False。
开发一个名为 QueryProcessor 的 Python 类，该类封装了链式思考推理和内心独白技巧的功能。该类应包含用于设置环境（加载API密钥）、构建提示、发送查询和处理响应的方法。包括错误处理以管理诸如网络故障或API限制等问题。

理论

链式思考推理是一种方法，它将解决问题的过程分解成一系列逻辑步骤，从而增强了人工智能模型以更高的精确度应对复杂查询的能力。这种方法提高了准确性，并揭示了模型决策过程的神秘面纱。

链式思考推理的透明性让用户能够追踪AI背后得出结论的思考过程，类似于理解人类专家的推理方式。这种清晰性和开放性是建立用户对AI系统信任的关键。

在教育工具中，链式思考推理模拟了一个专家导师的思考过程，通过逐步引导学生解决问题。这种方法鼓励积极学习，培养更深层次的理解力，并增强了批判性思维技能。

对于客户服务机器人而言，链式思考推理改进了对复杂查询的理解，并通过逻辑步骤系列提供准确的回答。这提升了客户满意度和效率，减少了人工干预的需求。

内心独白技巧涉及AI内部处理和考虑步骤，而不向用户暴露整个过程，仅显示最终输出或推理的相关方面。这与链式思考推理形成对比，后者侧重于选择性信息的展示。

在敏感信息过滤方面，内心独白技巧确保AI模型仅显示适当的内容，通过内部处理数据来保护用户的隐私和维持信息的完整性。

对于指导式学习应用，内心独白技巧允许AI系统提供提示或部分推理步骤，而不是透露完整的解决方案，这样挑战学生并促进他们深入参与材料，从而获得更强的理解力。

设置环境包括加载OpenAI API密钥以及导入必要的Python库，为执行基于AI模型的推理任务做好准备。

get_response_for_queries函数向OpenAI API发送查询并检索模型的回答，封装了与基于结构化提示的人工智能模型交互的逻辑。

链式思考提示指导AI模型通过一个结构化的推理过程，对于那些直接答案并不明显的情况非常有用，它通过概述一系列系统步骤让模型遵循。

在客户服务场景中，构建系统和用户提示引导AI模型通过推理过程来提供详细的产品信息，确保对客户询问给出准确且相关回答。

在内心独白实现中，提取和展示最终响应涉及选择AI处理过程中的关键结论，通过提供清晰简洁的答案而不提供过多细节，增强了用户界面。

实践

def chain_of_thought_prompting(user_query):
    # 定义分隔符来区分推理步骤
    step_delimiter = "####"

    # 系统提示，指导模型通过推理过程
    system_prompt = f"""
按照以下步骤来回答客户的查询，使用 '{step_delimiter}' 来划分每一步。

第一步:{step_delimiter} 判断查询是否与特定产品相关，而非一般类别。

第二步:{step_delimiter} 识别产品是否在列出的项目中，包括品牌、特点和价格等细节。

[在此提供产品列表]

第三步:{step_delimiter} 评估客户对产品比较或规格的任何假设。

第四步:{step_delimiter} 根据提供的产品信息验证这些假设的准确性。

第五步:{step_delimiter} 纠正任何误解，仅参考列出的产品，并礼貌地回应。
"""

    # 按照提示格式构建用户查询
    structured_user_query = f"{step_delimiter}{user_query}{step_delimiter}"

    # 返回系统提示和结构化的用户查询
    return system_prompt, structured_user_query

# 示例使用
user_query = "BlueWave Chromebook 与 TechPro Desktop 在成本上如何比较？"
system_prompt, structured_user_query = chain_of_thought_prompting(user_query)

print("系统提示:\n", system_prompt)
print("结构化用户查询:\n", structured_user_query)

def get_final_response(model_output, delimiter):
    """
    从模型的输出中仅提取最终响应。

    参数:
    - model_output (str): 来自模型的完整输出。
    - delimiter (str): 用于在模型输出中分隔推理步骤的分隔符。

    返回:
    - str: 从模型输出中提取的最终响应。如果出现错误，则返回预定义的错误消息。
    """
    try:
        # 使用分隔符分割模型的输出来分离推理步骤，
        # 并选择最后一项作为最终响应。
        final_response = model_output.split(delimiter)[-1].strip()
        return final_response
    except Exception as error:
        # 优雅地处理任何潜在错误，并返回预定义的错误消息。
        return "抱歉，我暂时无法处理这个响应，请稍后再试。"

# 示例使用
model_output = "#### 第一步: 分析查询。#### 第二步: 收集相关信息。#### 最终响应: BlueWave Chromebook 比 TechPro Desktop 更具成本效益。"
delimiter = "####"

final_response = get_final_response(model_output, delimiter)
print(final_response)

实践

def get_response_for_queries(query_prompts, model_name="gpt-3.5-turbo", response_temperature=0, max_response_tokens=500):
    """
    模拟函数，用于模拟从OpenAI API获取响应。

    参数:
    - query_prompts: 包含系统和用户提示的列表。
    - model_name: 指定要使用的模型版本（在模拟中忽略）。
    - response_temperature: 控制模型响应的随机性（在模拟中忽略）。
    - max_response_tokens: 限制模型响应的长度（在模拟中忽略）。

    返回:
    模拟的模型对用户查询的响应。
    """
    # 用于演示目的的示例响应
    if "与 TechPro Desktop 比较" in query_prompts[1]['content']:
        return "#### 第一步: 分析查询。#### 第二步: 收集相关信息。#### 最终响应: BlueWave Chromebook 比 TechPro Desktop 更具成本效益。"
    else:
        return "目前没有电视机可供销售。我们预计下个月会补货。"

# 用于链式思考推理和内心独白技巧的示例查询
chain_of_thought_query = [
    {'role': 'system', 'content': '您的系统提示放在这里。'},
    {'role': 'user', 'content': "BlueWave Chromebook 与 TechPro Desktop 在成本上如何比较？"},
]

inner_monologue_query = [
    {'role': 'system', 'content': '您的系统提示放在这里。'},
    {'role': 'user', 'content': "是否有电视机可供销售？"},
]

# 发送查询并打印响应
response_cot = get_response_for_queries(chain_of_thought_query)
print("链式思考响应:\n", response_cot)

response_im = get_response_for_queries(inner_monologue_query)
print("\n内心独白响应:\n", response_im)

def validate_response_structure(response, delimiter):
    """
    验证模型的响应是否正确遵循由链式思考推理步骤定义的结构。

    参数:
    - response (str): 模型的响应。
    - delimiter (str): 用于分隔推理步骤的分隔符。

    返回:
    - bool: 如果响应遵循预期结构则为 True，否则为 False。
    """
    steps = response.split(delimiter)
    # 假设有效的响应必须至少包含三个部分：初始分析、推理和最终响应
    return len(steps) >= 3

# 示例使用
response = "#### 第一步: 分析查询。#### 第二步: 收集相关信息。#### 最终响应: BlueWave Chromebook 比 TechPro Desktop 更具成本效益。"
delimiter = "####"
print(validate_response_structure(response, delimiter))

import os
from dotenv import load_dotenv

class QueryProcessor:
    def __init__(self):
        self.api_key = None
        self.step_delimiter = "####"

    def load_api_key(self):
        """
        从环境变量加载OpenAI API密钥。
        """
        load_dotenv()  # 从 .env 文件加载环境变量
        self.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
        if not self.api_key:
            raise ValueError("API 密钥未设置。请检查您的环境变量。")

    def structure_prompt(self, user_query, technique='chain_of_thought'):
        """
        根据指定的技术构建提示。
        """
        if technique == 'chain_of_thought':
            return self._chain_of_thought_prompt(user_query)
        elif technique == 'inner_monologue':
            return self._inner_monologue_prompt(user_query)
        else:
            raise ValueError("指定的技术不受支持。")

    def send_query(self, system_prompt, user_query):
        """
        模拟发送查询到OpenAI API并接收响应。
        """
        try:
            # 在这里您将使用 openai.ChatCompletion.create() 发送查询
            # 为了演示，我们返回一个模拟响应
            if "比较" in user_query:
                return "#### 第一步: 分析查询。#### 第二步: 收集相关信息。#### 最终响应: BlueWave Chromebook 比 TechPro Desktop 更具成本效益。"
            else:
                return "目前没有电视机可供销售。"
        except Exception as e:
            # 处理如网络故障或API限制等错误
            print(f"发送查询失败: {e}")
            return None

    def process_response(self, response, technique='chain_of_thought'):
        """
        根据指定的技术处理响应。
        """
        if technique == 'chain_of_thought':
            return self._validate_response_structure(response)
        elif technique == 'inner_monologue':
            return response.split(self.step_delimiter)[-1].strip()
        else:
            raise ValueError("指定的技术不受支持。")

    def _chain_of_thought_prompt(self, user_query):
        """
        私有方法，用于构建链式思考推理的提示。
        """
        # 定义用于链式思考推理的系统提示
        return f"{self.step_delimiter}{user_query}{self.step_delimiter}"

    def _inner_monologue_prompt(self, user_query):
        """
        私有方法，用于构建内心独白技巧的提示。
        """
        # 对于内心独白，我们可以不同地构建提示或使用相同的结构
        return f"{self.step_delimiter}{user_query}{self.step_delimiter}"

    def _validate_response_structure(self, response):
        """
        验证响应结构是否与链式思考推理期望的格式匹配。
        """
        steps = response.split(self.step_delimiter)
        return len(steps) >= 3

# 示例使用
processor = QueryProcessor()
processor.load_api_key()  # 加载 API 密钥

# 链式思考推理示例
cot_prompt = processor.structure_prompt("BlueWave Chromebook 与 TechPro Desktop 在成本上如何比较？", technique='chain_of_thought')
cot_response = processor.send_query(cot_prompt, "BlueWave Chromebook 与 TechPro Desktop 在成本上如何比较？")
print("链式思考响应验证:", processor.process_response(cot_response, technique='chain_of_thought'))

# 内心独白示例
im_prompt = processor.structure_prompt("是否有电视机可供销售？", technique='inner_monologue')
im_response = processor.send_query(im_prompt, "是否有电视机可供销售？")
print("内心独白最终响应:", processor.process_response(im_response, technique='inner_monologue'))