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AI教程 2025年01月14日
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摘要 :

面向开发者的LLM入门课程-聊天机器人“构建上下文”: 构建上下文 让我们再试一个例子。系统消息来定义:“你是一个友好的聊天机器人”,第一个用户消息:“是的,你能提醒我……

哈喽!伙伴们,我是小智,你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天,我们将一起深入AI的奇妙世界,探索“面向开发者的LLM入门课程-聊天机器人“构建上下文””,并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知,只需唤醒你的潜能!”跟着小智的步伐,我们终将学有所成,学以致用,并发现自身的更多可能性。话不多说,现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

面向开发者的LLM入门课程-聊天机器人“构建上下文”

面向开发者的LLM入门课程-聊天机器人“构建上下文”:

构建上下文

让我们再试一个例子。系统消息来定义:“你是一个友好的聊天机器人”,第一个用户消息:“是的,你能提醒我我的名字是什么吗?”

# 中文
messages = [
{‘role’:’system’, ‘content’:’你是个友好的聊天机器人。’},
{‘role’:’user’, ‘content’:’好,你能提醒我,我的名字是什么吗?’} ]
response = get_completion_from_messages(messages, temperature=1)
print(response)

抱歉,我不知道您的名字,因为我们是虚拟的聊天机器人和现实生活中的人类在不同的世界中。

如上所见,模型实际上并不知道我的名字。

因此,每次与语言模型的交互都互相独立,这意味着我们必须提供所有相关的消息,以便模型在当前对话中进行引用。如果想让模型引用或 “记住” 对话的早期部分,则必须在模型的输入中提供早期的交流。我们将其称为上下文 (context) 。尝试以下示例。

# 中文
messages = [
{‘role’:’system’, ‘content’:’你是个友好的聊天机器人。’},
{‘role’:’user’, ‘content’:’Hi, 我是Isa’},
{‘role’:’assistant’, ‘content’: “Hi Isa! 很高兴认识你。今天有什么可以帮到你的吗?”},
{‘role’:’user’, ‘content’:’是的,你可以提醒我, 我的名字是什么?’} ]
response = get_completion_from_messages(messages, temperature=1)
print(response)

当然可以!您的名字是Isa。

现在我们已经给模型提供了上下文,也就是之前的对话中提到的我的名字,然后我们会问同样的问题,也就是我的名字是什么。因为模型有了需要的全部上下文,所以它能够做出回应,就像我们在输入的消息列表中看到的一样。

面向开发者的LLM入门课程-聊天机器人“订餐机器人”
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嘿,伙伴们,今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“面向开发者的LLM入门课程-聊天机器人“构建上下文””的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴,希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记,精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦!如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识,请关注我们的官网“AI智研社”,保证让你收获满满呦!

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