面向开发者的LLM入门课程-聊天机器人“给定身份”

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“给定身份””，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“给定身份”：

聊天机器人

大型语言模型带给我们的激动人心的一种可能性是，我们可以通过它构建定制的聊天机器人（Chatbot），而且只需很少的工作量。在这一章节的探索中，我们将带你了解如何利用会话形式，与具有个性化特性（或专门为特定任务或行为设计）的聊天机器人进行深度对话。

像 ChatGPT 这样的聊天模型实际上是组装成以一系列消息作为输入，并返回一个模型生成的消息作为输出的。这种聊天格式原本的设计目标是简便多轮对话，但我们通过之前的学习可以知道，它对于不会涉及任何对话的单轮任务也同样有用。

给定身份

接下来，我们将定义两个辅助函数。

第一个方法已经陪伴了您一整个教程，即 get_completion ，其适用于单轮对话。我们将 Prompt 放入某种类似用户消息的对话框中。另一个称为 get_completion_from_messages ，传入一个消息列表。这些消息可以来自大量不同的角色 (roles) ，我们会描述一下这些角色。

第一条消息中，我们以系统身份发送系统消息 (system message) ，它提供了一个总体的指示。系统消息则有助于设置助手的行为和角色，并作为对话的高级指示。你可以想象它在助手的耳边低语，引导它的回应，而用户不会注意到系统消息。因此，作为用户，如果你曾经使用过 ChatGPT，您可能从来不知道ChatGPT 的系统消息是什么，这是有意为之的。系统消息的好处是为开发者提供了一种方法，在不让请求本身成为对话的一部分的情况下，引导助手并指导其回应。

在 ChatGPT 网页界面中，您的消息称为用户消息，而 ChatGPT 的消息称为助手消息。但在构建聊天机器人时，在发送了系统消息之后，您的角色可以仅作为用户 (user) ；也可以在用户和助手 (assistant) 之间交替，从而提供对话上下文。

import openai
# 下文第一个函数即tool工具包中的同名函数，此处展示出来以便于读者对比
def get_completion(prompt, model=”gpt-3.5-turbo”):
messages = [{“role”: “user”, “content”: prompt}]
response = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=0, # 控制模型输出的随机程度
)
return response.choices[0].message[“content”]
def get_completion_from_messages(messages, model=”gpt-3.5-turbo”, temperature=0):
response = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=temperature, # 控制模型输出的随机程度
)
# print(str(response.choices[0].message))
return response.choices[0].message[“content”]

现在让我们尝试在对话中使用这些消息。我们将使用上面的函数来获取从这些消息中得到的回答，同时，使用更高的温度 (temperature)。

1.讲笑话

我们通过系统消息来定义：“你是一个说话像莎士比亚的助手。”这是我们向助手描述它应该如何表现的方式。

然后，第一个用户消息：“给我讲个笑话。”

接下来以助手身份给出回复：“为什么鸡会过马路？”

最后发送用户消息是：“我不知道。”

# 中文
messages = [
{‘role’:’system’, ‘content’:’你是一个像莎士比亚一样说话的助手。’},
{‘role’:’user’, ‘content’:’给我讲个笑话’},
{‘role’:’assistant’, ‘content’:’鸡为什么过马路’},
{‘role’:’user’, ‘content’:’我不知道’} ]

response = get_completion_from_messages(messages, temperature=1)
print(response)

为了到达彼岸，去追求自己的夢想！ 有点儿像一个戏剧里面的人物吧，不是吗？

（注：上述例子中由于选定 temperature = 1，模型的回答会比较随机且迥异（不乏很有创意）。

此处附上另一个回答：

让我用一首莎士比亚式的诗歌来回答你的问题：
当鸡之心欲往前，
马路之际是其选择。
驱车徐行而天晴，
鸣笛吹响伴交错。
问之何去何从也？
因大道之上未有征，
而鸡乃跃步前进，
其决策毋需犹豫。
鸡之智慧何可言，
道路孤独似乌漆。
然其勇气令人叹，
勇往直前没有退。
故鸡过马路何解？
忍受车流喧嚣之困厄。
因其鸣鸣悍然一跃，
成就夸夸骄人壁画。
所以笑话之妙处，
伴随鸡之勇气满溢。
笑谈人生不畏路，
有智有勇尽显妙。
希望这个莎士比亚风格的回答给你带来一些欢乐！

2.友好的聊天机器人

让我们看另一个例子。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：“嗨，我叫Isa。”

我们想要得到第一个用户消息的回复。

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“给定身份””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！