Ez a cikk egy tükör gépi fordítás, kérjük, kattintson ide, hogy ugorjon az eredeti cikkre.

Nézet: 1659|Válasz: 1

[AI] (8) Bevezetés a párbeszéd szereprendszerébe, nagy modellek felhasználójába és asszisztensébe

[Linket másol]
Közzétéve: 2025-2-28 09:45:00 | | |
A csevegőmodell egy sor üzenetet vesz bemenetként, és a modell által generált üzenetet adja vissza kimenetként.

Bár a csevegés formátuma megkönnyíti a több kör beszélgetését, ugyanolyan alkalmas egykörös feladatokra is, beszélgetések nélkül. Egy API hívás példája a következő:

Az üzenetek paramétere a legfontosabb paraméter a createChatCompletion módszerben, amely több üzenetobjektumot tartalmaz. Minden üzenetnek megvan a szerepe, és lehetSystem、user、AssistantBármelyikük.

  • user: A felhasználó által küldött üzenetet képviseli, azaz a kérdést vagy utasítást, amelyet a felhasználó adott be. A fenti kódban mind a második, mind a negyedik üzenet a felhasználó típusú.
  • asszisztens: A chatbot által adott választ vagy választ képviseli, egy AI algoritmus meghívásával. A fenti kódban a harmadik üzenet asszisztens típusú üzenet.
  • rendszer: Egy üzenetet képvisel, amelyet a rendszer vagy kliens kódon keresztül küld. A rendszerüzenetek célja, hogy további útmutatást vagy utasításokat adjanak az asszisztensnek, hogy az jobban tudja reagálni.


A csevegés egy típus-rendszer üzenetével kezdődik, majd váltakozó üzenetek következik a típus felhasználó és az asszisztens között. Egy típusüzenet rendszer segíthet meghatározni az asszisztens viselkedését, és irányítani, hogyan kell válaszolnia a felhasználó kérdésére, például a fenti példában szereplő "Nagyon hasznos AI asszisztens vagy" rendszerüzenet.

Az egész üzenetlista nagyon rövid lehet, csak egy üzenet, vagy nagyon hosszú, több oldalt foglal el.

A csevegési előzmények szintén fontos a chatbot interakciókban, mivel a felhasználói utasításoknak hivatkoznia kell a korábbi üzenetinformációkra. A fenti kódpéldában a felhasználó utolsó kérdése: "Ki a bajnok?" "Ez csak akkor válik értelmet, ha a 2022-es világbajnokságról beszélnek a korábbi hírekben.

Mivel a gépi tanulási modell nem rendelkezik korábbi kérések emlékével, minden releváns információt a beszélgetés során kell megadnia. Ha egy párbeszéd nem fér be a modell token korlátba, szükség van némi rövidítésre.





Előző:Személyes otthon IP-KVM nyílt forráskódú projekt és eszköz összefoglaló
Következő:A prismjs kódkiemelő plugin minden nyelvi sorrend problémáját vezeti be
 Háziúr| Közzétéve: 2025-3-27 09:08:35 |
Lemondás:
A Code Farmer Network által közzétett összes szoftver, programozási anyag vagy cikk kizárólag tanulási és kutatási célokra szolgál; A fenti tartalmat nem szabad kereskedelmi vagy illegális célokra használni, különben a felhasználók viselik az összes következményet. Az oldalon található információk az internetről származnak, és a szerzői jogi vitáknak semmi köze ehhez az oldalhoz. A fenti tartalmat a letöltés után 24 órán belül teljesen törölni kell a számítógépéről. Ha tetszik a program, kérjük, támogassa a valódi szoftvert, vásároljon regisztrációt, és szerezzen jobb hiteles szolgáltatásokat. Ha bármilyen jogsértés történik, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot e-mailben.

Mail To:help@itsvse.com