03｜巧用提示语，说说话就能做个聊天机器人

Mar 24, 2023

03｜巧用提示语，说说话就能做个聊天机器人-AI大模型之美-极客时间

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03｜巧用提示语，说说话就能做个聊天机器人

徐文浩 · AI大模型之美

课程介绍

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讲述：徐文浩

时长10:04大小9.19M

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你好，我是徐文浩。
这一讲，我们来看看 Open AI 提供的 Completion 这个 API 接口。相信已经有不少人试过和 ChatGPT 聊天了，也有过非常惊艳的体验，特别是让 ChatGPT 帮我们写各种材料。那么，我们不妨也从这样一个需求开始吧。
这一讲里，我们没有选用目前常用的 gpt-3.5-turbo 或者 gpt-4 相关的模型，而是使用了 text-davinci-003 这个不是为了对话使用的模型。之所以这么做，是为了让你理解，其实基于大语言模型的聊天机器人，并没有什么秘密，也不过是通过简单的提示词进行“文本补全”的方式实现的。
AI 客服在这一波 AIGC 浪潮之前，我也做过一个智能客服的产品。我发现智能客服的回答，往往是套用固定的模版。这个的缺点，就是每次的回答都一模一样。当然，我们可以设计多个模版轮换着表达相同的意思，但是最多也就是三四个模版，整体的体验还是相当呆板。
不过，有了 GPT 这样的生成式的语言模型，我们就可以让 AI 自动根据我们的需求去写文案了。只要把我们的需求提给 Open AI 提供的 Completion 接口，它就会自动为我们写出这样一段文字。
from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))
COMPLETION_MODEL = "text-davinci-003"
prompt = '请你用朋友的语气回复给到客户，并称他为“亲”，他的订单已经发货在路上了，预计在3天之内会送达，订单号2021AEDG，我们很抱歉因为天气的原因物流时间比原来长，感谢他选购我们的商品。'
def get_response(prompt, temperature = 1.0, stop=None):
 completions = client.completions.create (
 model=COMPLETION_MODEL,
 prompt=prompt,
 max_tokens=1024,
 n=1,
 stop=stop,
 temperature=temperature, 
 )
 message = completions.choices[0].text
 return message
print(get_response(prompt))
亲，您的订单已经顺利发货啦！订单号是 2021AEDG，预计在 3 天之内会寄到您指定的地址。不好意思，给您带来了不便，原计划到货时间受天气原因影响而有所延迟。期待您收到衣服后给我们反馈意见哦！谢谢你选购我们的商品！
print(get_response(prompt))
亲，您的订单 2021AEDG 刚刚已经发出，预计 3 天之内就会送达您的手中。抱歉由于天气的原因造成了物流延迟，但我们会尽快将订单发到您的手中。感谢您对我们的支持！
相同的提示语，连续调用两次之后，给到了含义相同、遣词造句不同的结果。
我在这里列出了一段非常简单的代码。代码里面，我们给 Open AI 提供的 Completion 接口发送了一段小小的提示语（Prompt）。这段提示语要求 AI 用亲切的语气，告诉客户他的订单虽然已经发货，但是因为天气原因延迟了。并且我们还加了一个小小的语言风格上的要求，我们希望 AI 用朋友的口吻向用户说话，并且称用户为“亲”。然后，我们尝试连续用完全相同的参数调用了两次 AI。
可以看到，AI 的确理解了我们的意思，满足了我们的要求，给出了一段正确合理的回复。其中有两点我觉得殊为不易。
他的确用“亲”来称呼了用户，并且用了一些语气词，显得比较亲切。
他正确地提取到了输入内容里的订单号，并且在回复内容里也把这个订单号返回给了用户。
而且，两次返回的文案内容意思是相同的，但是具体的遣词造句又有所不同。这样通过一句合理的提示语，我们就可以让自己的智能客服自己遣词造句，而不是只能套用一个固定的模版。
而每次回复的内容不一样，则归功于我们使用的一个参数 temperature。这个参数的输入范围是 0-2 之间的浮点数，代表输出结果的随机性或者说多样性。在这里，我们选择了 1.0，也就是还是让每次生成的内容都有些不一样。你也可以把这个参数设置为 0，这样，每次输出的结果的随机性就会比较小。
我将 temperature 设置为 0，你可以看到两句内容的遣词造句就基本一致了。
print(get_response(prompt, 0.0))
亲，您的订单 2021AEDG 已经发货，预计在 3 天之内会送达，由于天气原因，物流时间比原来长，我们深表歉意。感谢您选购我们的商品，祝您购物愉快！
print(get_response(prompt, 0.0))
亲，您的订单 2021AEDG 已经发货，预计在 3 天之内会送达。很抱歉因为天气的原因物流时间比原来长，感谢您选购我们的商品，祝您购物愉快！
这个参数该怎么设置，取决于实际使用的场景。如果对应的场景比较严肃，不希望出现差错，那么设得低一点比较合适，比如银行客服的场景。如果场景没那么严肃，有趣更加重要，比如讲笑话的机器人，那么就可以设置得高一些。
既然看了 temperature 参数，我们也就一并看一下 Completion 这个接口里面的其他参数吧。
第一个参数是 engine，也就是我们使用的是 Open AI 的哪一个引擎，这里我们使用的是 text-davinci-003，也就是现在可以使用到的最擅长根据你的指令输出内容的模型。当然，也是调用成本最高的模型。
第二个参数是 prompt，自然就是我们输入的提示语。接下来，我还会给你更多使用提示语解决不同需求的例子。
第三个参数是 max_tokens，也就是调用生成的内容允许的最大 token 数量。你可以简单地把 token 理解成一个单词。实际上，token 是分词之后的一个字符序列里的一个单元。有时候，一个单词会被分解成两个 token。比如，icecream 是一个单词，但是实际在大语言模型里，会被拆分成 ice 和 cream 两个 token。这样分解可以帮助模型更好地捕捉到单词的含义和语法结构。一般来说，750 个英语单词就需要 1000 个 token。我们这里用的 text-davinci-003 模型，允许最多有 4096 个 token。需要注意，这个数量既包括你输入的提示语，也包括 AI 产出的回答，两个加起来不能超过 4096 个 token。比如，你的输入有 1000 个 token，那么你这里设置的 max_tokens 就不能超过 3096。不然调用就会报错。
第四个参数 n，代表你希望 AI 给你生成几条内容供你选择。在这样自动生成客服内容的场景里，我们当然设置成 1。但是如果在一些辅助写作的场景里，你可以设置成 3 或者更多，供用户在多个结果里面自己选择自己想要的。
第五个参数 stop，代表你希望模型输出的内容在遇到什么内容的时候就停下来。这个参数我们常常会选用 "\n\n"这样的连续换行，因为这通常意味着文章已经要另起一个新的段落了，既会消耗大量的 token 数量，又可能没有必要。我们在下面试了一下，将“，”作为 stop 的参数，你会发现模型在输出了“亲”之后就停了下来。
print(get_response(prompt, 0.0, "，"))
亲
Completion 这个接口当然还有其他参数，不过一时半会儿我们还用不着，后面实际用得上的时候我们再具体介绍。如果你现在就想知道，那么可以去查看一下官方文档。如果你觉得英语不太好，可以试着用“请用中文解释一下这段话的意思”作为提示语，调用 Open AI 的模型来理解文档的含义。
AI 聊天机器人上面我们知道了怎么用一句提示语让 AI 完成一个任务，就是回答一个问题。不过，我们怎么能让 AI 和人“聊起来”呢？特别是怎么完成多轮对话，让 GPT 能够记住上下文。比如，当用户问我们，“iPhone14 拍照好不好”，我们回答说“很好”。然后又问“它的价格是多少的时候”，我们需要理解，用户这里问的“它”就是指上面的 iPhone。
对于聊天机器人来说，只理解当前用户的句子是不够的，能够理解整个上下文是必不可少的。而 GPT 的模型，要完成支持多轮的问答也并不复杂。我们只需要在提示语里增加一些小小的工作就好了。
想要实现问答，我们只需要在提示语里，在问题之前加上 “Q :” 表示这是一个问题，然后另起一行，加上 “A :” 表示我想要一个回答，那么 Completion 的接口就会回答你在 “Q : ” 里面跟的问题。比如下面，我们问 AI “鱼香肉丝怎么做”。它就一步一步地列出了制作步骤。
question = """
Q : 鱼香肉丝怎么做？
A : 
"""
print(get_response(question))
准备好食材：500 克猪里脊肉，2 个青椒，2 个红椒，1 个洋葱，2 勺蒜蓉，3 勺白糖，适量料酒，半勺盐，2 勺生抽，2 勺酱油，2 勺醋，少许花椒粉，半勺老抽，适量水淀粉。
将猪里脊肉洗净，沥干水分，放入料酒、盐，抓捏抓匀，腌制 20 分钟。
将青红椒洗净，切成丝，洋葱洗净，切成葱花，蒜末拌入小苏打水中腌制。
将猪里脊肉切成丝，放入锅中，加入洋葱，炒制至断生，加入青红椒，炒匀，加入腌制好的蒜末，炒制至断生。
将白糖、生抽、酱油、醋、花椒粉、老抽、水淀粉倒入锅中，翻炒匀，用小火收汁，调味即可。
而要完成多轮对话其实也不麻烦，我们只要把之前对话的内容也都放到提示语里面，把整个上下文都提供给 AI。AI 就能够自动根据上下文，回答第二个问题。比如，你接着问“那蚝油牛肉呢？”。我们不要只是把这个问题传给 AI，而是把前面的对话也一并传给 AI，那么 AI 自然知道你问的“那蚝油牛肉呢？”是指怎么做，而不是去哪里买或者需要多少钱。
Q：鱼香肉丝怎么做？
A：详细的鱼香肉丝的做法
Q：那蚝油牛肉呢？
A：
question = """
Q : 鱼香肉丝怎么做？
A : 
1.准备好食材：500克猪里脊肉，2个青椒，2个红椒，1个洋葱，2勺蒜蓉，3勺白糖，适量料酒，半勺盐，2勺生抽，2勺酱油，2勺醋，少许花椒粉，半勺老抽，适量水淀粉。
2.将猪里脊肉洗净，沥干水分，放入料酒、盐，抓捏抓匀，腌制20分钟。
3.将青红椒洗净，切成丝，洋葱洗净，切成葱花，蒜末拌入小苏打水中腌制。
4.将猪里脊肉切成丝，放入锅中，加入洋葱，炒制至断生，加入青红椒，炒匀，加入腌制好的蒜末，炒制至断生。
5.将白糖、生抽、酱油、醋、花椒粉、老抽、水淀粉倒入锅中，翻炒匀，用小火收汁，调味即可。
Q : 那蚝油牛肉呢？
A : 
"""
print(get_response(question))
1. 准备好食材：500 克牛肉，2 茶匙葱姜蒜末，6 茶匙蚝油，4 茶匙米醋，3 茶匙白糖，3 茶匙酱油，1 茶匙料酒，半茶匙盐。
2. 将牛肉洗净，放入清水中，加入料酒、盐，煮至牛肉熟透，捞出沥干水分，放入碗中。
3. 在另一锅中，倒入蚝油，米醋，白糖，酱油翻炒均匀，加入葱姜蒜末，翻炒均匀。
4. 将牛肉碗中放入蚝油汁中，炒匀，加入酱油，翻炒至汁呈红色，收汁成浓稠状即可。
我在下面贴了一段完整的 Python 代码叫做 food_chatbot，它会从命令行读入你的问题，然后给出回答。你可以继续提问，然后我们把整个对话过程都发送给 AI 来回答。你可以尝试着体验一下，AI 是不是能够理解整个对话过程的上下文。你想要退出的时候，就在需要提问的时候，输入 “bye” 就好了。
from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"])
def ask_gpt3(prompt):
 response = client.completions.create(
 model="text-davinci-003",
 prompt=prompt,
 max_tokens=512,
 n=1,
 stop=None,
 temperature=0.5,
 )
 message = response.choices[0].text.strip()
 return message
print("你好，我是一个聊天机器人，请你提出你的问题吧?")
questions = []
answers = []
def generate_prompt(prompt, questions, answers):
 num = len(answers)
 for i in range(num):
 prompt += "\n Q : " + questions[i]
 prompt += "\n A : " + answers[i]
 prompt += "\n Q : " + questions[num] + "\n A : " 
 return prompt
while True:
 user_input = input("> ")
 questions.append(user_input)
 if user_input.lower() in ["bye", "goodbye", "exit"]:
 print("Goodbye!")
 break
 
 prompt = generate_prompt("", questions, answers)
 answer = ask_gpt3(prompt)
 print(answer)
 answers.append(answer)
让 AI 帮我解决情感分析问题可以看到，巧妙地利用提示语，我们就能够让 AI 完成多轮的问答。那你是不是想到了，我们能不能用同样的方式，来解决上一讲我们说到的情感分析问题呢？毕竟，很多人可能没有学习过任何机器学习知识，对于向量距离之类的概念也忘得差不多了。那么，我们能不能不用任何数学概念，完全用自然语言的提示语，让 AI 帮助我们判断一下用户评论的情感是正面还是负面的呢？
那我们不妨来试一下，告诉 AI 我们想要它帮助我们判断用户的评论情感上是正面的还是负面的，并且把上一讲两个 iPhone 评论的例子给它，告诉它什么是正面的，什么是负面的。然后，再给他一段新的评论，看看他是不是会回复正确的答案。
我把对应的代码放在了下面，我们仍然只是简单地调用 Completion 的 API 一次。只是需要再把提示语分成三个组成部分。
第一部分是我们给到 AI 的指令，也就是告诉它要去判断用户评论的情感。
第二部分是按照一个固定格式给它两个例子，一行以“评论：”开头，后面跟着具体的评论，另一行以“情感：”开头，后面跟着这个例子的情感。
第三部分是给出我们希望 AI 判定的评论，同样以“评论：”开头跟着我们想要它判定的评论，另一行也以“情感：”开头，不过后面没有内容，而是等着 AI 给出判定。
prompts = """判断一下用户的评论情感上是正面的还是负面的
评论：买的银色版真的很好看，一天就到了，晚上就开始拿起来完系统很丝滑流畅，做工扎实，手感细腻，很精致哦苹果一如既往的好品质
情感：正面
评论：随意降价，不予价保，服务态度差
情感：负面
"""
good_case = prompts + """
评论：外形外观：苹果审美一直很好，金色非常漂亮
拍照效果：14pro升级的4800万像素真的是没的说，太好了，
运行速度：苹果的反应速度好，用上三五年也不会卡顿的，之前的7P用到现在也不卡
其他特色：14pro的磨砂金真的太好看了，不太高调，也不至于没有特点，非常耐看，很好的
情感：
"""
print(get_response(good_case))
 正面
bad_case = prompts + """
评论：信号不好电池也不耐电不推荐购买
情感
"""
print(get_response(bad_case))
负面
我们重新从京东商城的 iPhone 评论区随机找两个和上次不太一样的好评和差评，可以看到，结果是准确的。这是不是很棒？我们不需要任何机器学习的相关知识，用几句话就能够轻松搞定情感分析问题。
注：常见的大模型的上下文学习能力，通过几个例子，就能回答正确的结果。
而上面这个“给一个任务描述、给少数几个例子、给需要解决的问题”这样三个步骤的组合，也是大语言模型里使用提示语的常见套路。一般我们称之为 Few-Shots Learning（少样本学习），也就是给一个或者少数几个例子，AI 就能够举一反三，回答我们的问题。
小结好了，到这里相信你已经体会到 Completion 这个接口的魔力了。只要给出合理的提示语，Open AI 的大语言模型就能神奇地完成我们想要完成的任务。
在这一讲里，我们就看到了三个例子，第一个是给 AI 一个明确的指令，让它帮我重写一段话。第二个，是将整个对话的历史记录都发送出去，并且通过 Q 和 A 提示 AI 这是一段对话，那么 AI 自然能够理解整个上下文，搞清楚新的问题是指“蚝油牛肉怎么做”而不是“哪里买或者怎么吃”。而第三个例子，我们则是给了 AI 几个正面情感和负面情感的例子，它就能够直接对新的评论做出准确的情感判断。
可以看到，善用合适的提示语，能够让大语言模型完成很多任务。这也是为什么，我们认为它已经是我们迈向通用人工智能的第一步。
课后练习上一讲我给出了一些数据集，通过向量距离来进行正面和负面情感的判断。那么，你能不能试着用这一讲的 Few-Shots Learning 的方法，在对应的数据集上也运行一下，看看通过这种方式进行情感分析的准确率是多少？
欢迎你在留言区分享你的思考，也欢迎你把这节课分享给感兴趣的朋友，我们下一讲再见。
推荐尝试在使用 GPT 类型的模型的时候，提示语非常重要。所以，有人专门制作了一个叫做 AIPRM 的浏览器插件，包含了很多总结出来有效的提示语。你可以试着安装，看看别人都用了什么有趣的提示语。

本文介绍了如何利用Open AI提供的Completion API接口，通过简单的提示语实现文本补全，从而创建一个聊天机器人。作者使用了text-davinci-003模型，展示了如何让AI根据需求自动生成文案，例如智能客服回复。文章强调了AI生成的内容可以根据提示语的不同而产生多样化的回复，同时指出了参数设置的灵活性，适用于不同场景的需求。此外，还介绍了如何利用AI语言模型创建聊天机器人，以及如何通过简单的提示语实现文本补全，从而满足不同场景下的需求。通过示例代码演示了如何调用Completion接口，设置参数以及调整输出结果的随机性。最后，文章提到了使用提示语的常见套路和Few-Shots Learning（少样本学习）的方法，以及对应的课后练习。总的来说，本文详实地介绍了利用AI技术完成各种任务的方法，适合对AI技术感兴趣的读者阅读。

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2023-03-24

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02｜无需任何机器学习，如何利用大语言模型做情感分析？

04｜新时代模型性能大比拼，GPT-3到底胜在哪里？

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Devin
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2023-03-24 来自日本
你好，「 AIPRM 的浏览器插件」点击后显示无权限访问
编辑回复: 已更新链接，感谢反馈！
共 2 条评论
2
Oli张帆
2023-03-26 来自新加坡
请教一下老师，我现在正在开发一个基于OpenAI接口的聊天机器人，但是我的主要目的是让他能够从我自己的知识库里面输出内容，和用户交互。目前我的做法是，每当用户发言时，我先判断这个用户的意图。如果用户的意图是和我的知识库相关的，我就会调用自己的接口来处理并回复，否则的话，就会直接使用OpenAI的回复。不知道这个做法是不是大致符合目前的最佳实践？还有别的更高效的做法吗？
作者回复: 在第9-11讲我们会讲通过语义搜索做问答，通过llama-index作为索引在14-17讲我们会进一步讲解通过Langchain进行更复杂的多场景的智能问答基本的原理是通过Embedding向量做语义搜索，找到相关内容，再请OpenAI组织语言回答。如果你的意图判断是通过Embedding的向量相似度做的，那就是类似的。如果是单独训练了意图判别的分类模型，那么可能未来不再需要那么复杂了。
共 2 条评论
22
钦开
2023-03-26 来自广东
可以介绍下实现一个openai实现chatgpt都做了什么事情吗？
作者回复: 这个可以去看李沐老师的论文精度系列视频 https://www.bilibili.com/video/BV1AF411b7xQ/ https://www.bilibili.com/video/BV1hd4y187CR/
17
peter
2023-03-24 来自北京
请教老师两个问题： Q1：多轮问答中，提示语要加上前面的内容，但max_token是固定的，那本轮的内容岂不是越来越少？而且总的轮数也是很有限的。 Q2：chatGPT的编码功能，能根据需求开发出完整的安卓或iOS APP吗？从专栏中给出的例子看，好像只能完成特定需求的代码片段。
作者回复: Q1：是的，第6讲会有一些简单解法。第16讲会有一些更复杂的解决方案 Q2：还是需要人的引导。目前支持的上下文长度还有限。不过GPT-4里，OpenAI已经有内部支持到32K长度的模型了，应该会接近可以完成一定规模的程序了。
共 5 条评论
17
1043
2023-03-24 来自黑龙江
请问徐老师以后随着chatGPT的发展成为AGI，再让它写代码还要分编程语言吗？它能自主操作机器码、CPU指令及内存地址吗？这样是不是就可以淘汰现有的所有现有的高级编程语言了？
作者回复: 之前畅想过这个问题。不过目前大模型还都是基于人类的训练数据，而这些数据还是以高级语言的代码为主，所以短期内不会有太多变化。
共 3 条评论
9
安菲尔德
2023-03-24 来自北京
老师您好，请教一个问题，在机器人聊天的场景，要把上面的问题和回答作为下一次的prompt，这样token数是不是很容易超过4096呢？如果是的话，该怎么解决呢？
作者回复: 是很容易超过，也有对应的解决方案，继续往后看，我都会介绍
8
Oli张帆
2023-03-26 来自新加坡
老师您好，还有一个问题，就是我看到您在例子中调用的这个模型是davinci, 如果换成turbo的话是不是也支持并且效果不差？毕竟成本只有十分之一。
作者回复: gpt-3.5-turbo的效果也不差，但是有些场景下我自己的体感是不如text-davinci-003 我目前的体验是 1. gpt-4最好，但是的确贵且慢，比较适合拿来做复杂推理需求的，比如写代码，一次性正确性高 2. gpt-3.5-turbo 一般情况下聊天够用了 3. 有些情况 2 的受控性比较差，我需要输出内容严格按照我的要求的时候，会用 text-davinci-003
共 3 条评论
6
Viktor
2023-03-24 来自四川
老师，采用对话的形式，会每次把上下文都带上，就会有大量的token，但是每次请求其实是有最大token限制的，如果聊天内容比较多，就会造成携带的内容超过最大token限制，这种情况可以怎么解决？
作者回复: 在第6讲的时候，我们会看到只保留多轮对话，以及让AI做summarize的方式在后面14-17讲解Langchain的时候，我们还会介绍更多更强大的让AI保持更多“记忆”的办法。
共 7 条评论
5
memora
2023-03-24 来自广东
可以介绍下 prompt engineering 吗？是不是模型发展到一定程度就不需要 prompt engineering 了？
作者回复: 在整个课程的过程里，对于一些情况效果不满意的时候，我们会改一些Prompt，不过因为课程的主题是应用开发，不会专门大幅度讲解Prompt Engineering。可以去试试 AIPRM 这样的插件，看看别人的Prompt。未来我觉得在2-3年内还是需要的。
共 2 条评论
3
代码五花肉
2023-03-28 来自韩国
老师，我有一个疑问，关于提示的。我们知道提示和回答加起来不能超过固定数量的token。但是这个大语言模型是没有记忆的，也就是说如果需要长篇大论讨论一个问题的话，需要把历史对话记录作为输入一起发送给API，那么对话才能接起来，也就是上下文不会断开。那么输入的token会随着讨论越来越长，最后超出长度。请问怎么解决这个问题么？
作者回复: 可以看第6，第10/11，第14-17讲，有相关内容和解决方案通常是外部存储，并且计算embedding，通过搜索找到上下文，再提交相关内容给API的方式。
共 3 条评论
2

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