【LLM】-06-提示工程-文本扩展及自动回复
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文本扩展是大语言模型的一个重要应用方向，它可以输入简短文本，生成更加丰富的长文。这为创作提供了强大支持
1、定制邮件回复
基于上一篇 05-部署LangChain Chat 中关于openai 的接口调用
我们将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。
通过输入客户反馈的具体内容和情感态度，语言模型可以生成针对这个特定客户、考虑其具体情感因素的个性化回复。这种针对个体客户特点的邮件生成方式，将大大提升客户满意度。
1.1、评价邮件内容
import openai
openai.api_key = "EMPTY"
openai.api_base = "http://192.168.1.1:20000/v1"
model = "chatglm3-6b"
# 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。
"""
prompt = f"""
针对邮件中的内容，评论判断其情感倾向。请以 ’积极的‘ 或 ’消极的‘ 作为回答结果选项。对以下内容判断```{review}```
"""
# create a chat completion
completion = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
sentiment = completion.choices[0].message.content
print(sentiment)消极的
1.2、邮件回复
结合1.1 代码内容
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}
"""
# create a chat completion
completion = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
response = completion.choices[0].message.content
print(response)
通过这个Prompt,我们将具体的客户评论内容和需要表达的客服助手语气与要生成的回复邮件链接起来。语言模型可以在充分理解客户反馈的基础上，自动撰写恰当的回复。
这种依据具体客户评价个性化回复的方法，将大大提升客户体验和满意度。
2、引入温度系数
大语言模型中的 “温度”(temperature) 参数可以控制生成文本的随机性和多样性。
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。
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”；
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。
在上一篇 05-部署LangChain Chat 的webUI中，我们可以看到 LangChain中的默认系数是0.7
2.1、参数调用说明
# create a chat completion
completion = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature= 0
)
response = completion.choices[0].message.content
print(response)
2.2、分别设置0.7、1、2
在设置参数值分别设置为0.7、1、2 生成结果如下：
尊敬的客户，
感谢您在11月份的季节性销售期间选择我们的17件套装，并对我们价格调整的决定提供宝贵的反馈。我们对于您所提到的价格欺诈问题表示遗憾，并感谢您在购买过程中展现出的耐心和理解。
对于您所提到的一些产品问题，例如基座上锁定刀片的部分，我们深表歉意。我们会将您的反馈作为改进产品的重要依据，以期在未来提供更优质的产品。
我们也理解您对于电机噪音的问题，并在第一时间进行了跟进。很遗憾，经过兩天的使用，电机仍发出奇怪的噪音。由于保修已经过期，您可能需要再考虑购买一个新的产品。我们会尽快为您提供解决方案，以确保您的权益得到保障。
再次感谢您对我们的产品和服务提供的反馈。我们对于您对我们产品的持续支持和信任感到非常高兴。如果未来有任何问题或需要进一步的帮助，请随时与我们联系。
祝您生活愉快，
AI客户代理尊敬的客户，
感谢您的来信。首先，我们要对您在11月份的购买经历表示歉意，特别是关于价格欺诈的问题。我们非常重视您的问题，并已经进行了内部调查，以了解这个问题是如何发生的。
我们感到遗憾的是，您对我们在12月份的价格调整感到不满。我们理解您的观点，并希望为您提供更优惠的价格。我会将您的反馈和建议分享给我们的团队，以便我们改进我们的销售策略。
我们也注意到您对我们产品的品质有所担忧。我们非常感谢您对我们的产品的关注，并根据您提供的信息进行了检查。我们会继续改进我们的产品质量，以满足您的期望。
最后，我们对您在使用产品过程中遇到的问题表示抱歉。我们希望您能继续享受我们的产品，并会为您提供尽可能的服务和支持。
再次感谢您的宝贵反馈。如果您有任何其他问题或需要进一步的支持，请随时与我们联系。
最好的祝愿，
[您的名字]
AI客户代理尊敬的 [客户’s first name]，
感谢您的 来信以及其他消费者的评价。看到您在 blackout 产品的使用历经一些不适感，我深感遗憾。我在 11月份的季节性销售期间以约 49 美元的价格买了 Your Company 处理的 17 件套装并且享受了大约40%的折扣，但价格突然涨到孩子在12月光猫后却变成了两到三倍还加$)
虽然外观看起来 Ok，(具体)，但是一些具体问题使得这令人担忧：(具体一件) 的基座锁定刀片的部分没有 years before那麼好"。您的确应当非常有创造力："( another year and number) )我想相当温和地”(使用),"(another item)。"但是，最重要的是 "( item))：在 14 天内退货 "(如果有)，这样您可以找到满足)(item)所需的)" 政策。但看起来 ( 黑 cat没有)) 这样的)。
虽然现在我们的产品质量有些下降（具体什么))，我会将一如既往地遵守 Your Store Return Policies，( “ Blackcat “)。Your Product Quality 是我们非常严重的，我会把 Black 反馈给我的 (team member)，" ( particular人"></spec>
再次感谢您与您消费者群对"(Your Company)" 建立的信任。我们对 (" ("our"=""质量、客户服务以及对"))您的总的来说experience感到。我们都接受并感谢 constructive的removal )"。我们会很快回复并进行相应的处理)( (" Blackout ")。
期待着为您解决).
谢谢 kind )'.最好的祝愿，，
( Your Name ,Your title)" as "An AI Customer Agent"
(Email Id)，(Web URL)2.3、参数为 0 说明
当参数值为0时，每次生成结果始终一致
尊敬的客户，
非常感谢您在11月份的季节性销售期间选择我们的产品，并给予宝贵的评价。我们对于您提到的问题和反馈非常重视，并已经进行了内部调查。
我们理解您对于价格变动和产品改进的期望，并会在未来的产品设计和销售策略中考虑这些因素。我们也感谢您对于产品使用的详细说明和建议，这对于我们产品的改进非常有帮助。
对于您提到的问题，我们非常抱歉给您带来的不便。我们会进一步改进产品质量和售后服务，以满足您和所有客户的需求。
再次感谢您的评价和建议，我们期待能够为您提供更好的产品和服务。
最好的祝愿，
[您的名字]
AI客户代理
原文地址：https://blog.csdn.net/xcg340123/article/details/140464225
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