不，更重要的是教会大家如何通过“Prompt Engineering”（即所谓“提示工程”学）将聊天型 AIGC 转换为特定领域的生产力。 我已将本文的源代码上传至 Github ，请点击索取。...本例中，采用的是 Node.js 的官方 SDK 封装，它封装了几乎所有 OpenAI 开放的服务方法，使用的 HTTP 客户端底层库是大家熟悉的 axios。...除此之外，你还可以通过 user 和 assistant 的多组对话示例，来描述系统的行为，类似教学案例。...# ASSISTANT 在这里添加机器的输出。 回到本文示例，我们将实现一个简单的命令行翻译程序，它可以将人类的自然语言描述的指令翻译成对应的命令行。...复制代码 STEP 5：危险提示 众所周知，一些命令对系统来说是十分危险的，比如著名的 rm -rf /，因此我们需要在命令行翻译器中添加一个“危险提示”功能，当用户输入的命令包含危险关键字时，需要提示用户是否继续执行
多样性：可以应对各种领域的问题，包括科学、历史、文化、娱乐等。 ️ 自适应性：根据用户的需求和问题，灵活调整回答和建议。 ️ 用户友好：以自然语言的形式与用户进行交流，易于使用和理解。...易于集成：腾讯混元大模型API提供了简洁易用的接口和文档，帮助开发者快速上手并集成到自己的产品中。同时，API还提供了丰富的示例代码和教程，让开发者能够更快地掌握API的使用方法和技巧。...可查看每次调用的请求内容和返回结果以及自动生成SDK调用示例。 API 调用示例 Java，Python等...编程语言，应有尽有，只有你想不到，没有混元做不到。...建议使用更安全的方式来管理密钥，例如使用环境变量或配置文件。在实际应用中，请根据需要调整代码和参数。...有什么我可以帮助你的吗？请随时告诉我你的需求或问题，我会尽力为你提供解答和建议。如果你对某个主题感兴趣，我们也可以一起探讨和学习。祝你度过愉快的一天！"
快速入门在这个示例中，我们将创建一个助手，可以帮助回答关于公司财务报表的问题。步骤 1：创建启用了文件搜索的新助手在助手的 tools 参数中启用 file_search，创建一个新的助手。...请使用您的知识库来回答关于审计财务报表的问题。"...为了确保操作完成，我们建议您使用我们官方 SDK 中的“创建和轮询”辅助程序。如果您不使用 SDK，您可以检索向量存储库对象并监视其 file_counts 属性，以查看文件摄取操作的结果。...：删除向量存储库文件对象，或者通过删除底层文件对象（从您组织中的所有助手和线程中的所有向量存储库和代码解释器配置中移除文件）最大文件大小为 512 MB。...assistant = client.beta.assistants.create( instructions="您是一个乐于助人的产品支持助手，您会根据提供给您的文件来回答问题。"
各种大模型也雨后春笋般涌现，基于大模型的聊天机器人层出不穷，腾讯的混元大模型便是其中一大翘楚。如果你连不上混元大模型，本文也给出一种解决方案让你能跑起来代码，看得到效果。...在后面的代码中我们将用到这个 API 密钥。 确保已经安装了 Python 开发环境，腾讯云 SDK 支持 Python 2 和 Python 3，但建议使用 Python 3。...:{"Role":"assistant","Content":"话"} 代码解析 下面是完整的示例代码，我在其中添加了详细的注释： # -*- coding: utf-8 -*- import json...) except TencentCloudSDKException as err: print(err) 聊天 为了能愉快地聊天，我们还需要一个循环，这样可以不断地从控制台输入问题，然后得到回答...进阶 上面我们讲了使用 Python 跟大模型聊天的关键点，并给出了一个完整的示例代码。考虑到篇幅关系，我们并没有写一个完整的客户端程序。
正如你所看到的，不必提出确切的问题，Dialogflow将从你的陈述中学习并理解变化。...，用户可能会回覆一个数字，他/她可能会说：”I would like 1 room”或简单地回答”4″，你应该要预测用户会说什么，并填写所有可能的答案，请参考以下我填写的范例： begin-order-followup-intent...最后一个选项是Small Talk，如果你将代理设计为像Siri或Google Assistant这样的每日伙伴(daily companion)，这个选项非常有用，Small Talk允许你添加常见问题的答案...或”你住哪里？”，以及更热门的问题”你愿意嫁给我吗？” 现在你已经知道Dialogflow是什么，并且对于如何操作有很好的观念了，现在是时候移动到另一端，开始编写Swift代码！...如果你想尝试一下，请查看这个影片，可以打开Google Assistant并透过”Talk to Max the Programmer”来测试我用Dialogflow製作的聊天机器人！
、架构及关键函数流程 图片 搭建进展更新 除了笔者之前文章和评论区提到的 openai sdk 的网络不通问题 (换成官方sdk并且替换base或者proxy)、WebGL的一些不兼容问题、客户端的固定...PS：注意不要用限速的 GPT 接口进行实验，可能会造成程序出错，如GPT接口调用失败后导致角色创建不成功、客户端无响应等问题，可按教程重置环境解决 代码框架介绍 项目的客户端代码由 Unity WebGL...openai sdk等等，在 LLM 返回延迟时间很难控制的情况下，异步确实是一个很好的解决方案 PS：这应该也是项目推荐在 Linux 或 MacOS 上搭建的原因之一，tornado对于支持epoll...角色1 需要从 Agent 的身份、目标和记忆中提取出三个问题，问题与Ta应该如何/与谁完成最终目标有关；角色2 需要回答 角色1 提出的问题，并保证回答中包含短期内该做什么的计划；角色3 从角色1和角色...2的问题和回答中提取出接下来要做的事情以及目的地。
这有助于用户理解应当向助手提出哪类问题。“You are an assistant designed to extract entities from text....也就是我们如果无法把控模型会生成什么内容，那么我们就给出少量回答样本，让模型自己去学习，这些示例可以用来“启动”（prime）模型，使其以特定的方式回应，模仿特定的行为，并对常见问题提供答案。...以上设定回答格式完毕之后就暂时不用担心回答多样化了，但是也会存在一些偏离格式的回答，取决于给出的问题，这点需要注意。有始有终提示中显示信息的顺序很重要。...GPT 风格的模型内核是以格式理解方式构建的，这定义了它们处理输入的方式。 在共享其他上下文信息或示例之前，在提示开始时告诉模型你希望它执行的任务有助于生成更高质量的输出。...通过逐步展示处理过程，模型不仅提供了最终的答案或解决方案，而且还展示了达到这个答案的具体步骤。这种方法对于教育、解释复杂问题或在需要详细说明决策过程的情境中尤其有用。
微调的优点 微调可以改善结果的一些好处： 设置风格、基调、格式或其他定性方面 提高产生所需输出的可靠性 更正失败以遵循复杂的提示 以特定方式处理许多边缘情况 执行难以在提示中表达的新技能或任务 准备数据集...如果想缩短每个示例中重复的指令或提示以节省成本，请记住，模型的行为会遵循这些指令，并且可能很难让模型在推理时忽略这些“内置”指令。...迭代数据质量 如果微调作业的结果不如预期，请考虑以下方法来调整训练数据集： 收集示例以解决剩余问题：如果模型在某些方面仍然不擅长，请添加训练示例，直接向模型展示如何正确地执行这些方面。...仔细检查现有示例中的问题：如果模型存在语法、逻辑或样式问题，请检查数据是否存在任何相同的问题。...考虑数据的平衡性和多样性：如果数据中 60% 的助理回答说“我无法回答这个问题”，但在推理时只有 5% 的回答应该这么说，那么你可能会得到过多的拒绝。
测试 我过于激动，颤颤巍巍向 Article Assistant （我刚刚构建的 GPT 机器人）提出了自己的第一个问题： 我上传的资料中，都提到了哪些绘图的应用？...这是 Article Assistant 的回答： 在您的资料库中，提到了 GPT-4 的几个方面： GPT-4 分析错误原因并给出新代码的能力。 GPT-4 在编程和代码生成质量方面的表现。...如果您需要帮助确定特定发展或趋势，请提供更多上下文或指导。 学生们看起来很失望。我说这里就得看你会不会在遭遇挫折的时候，改进问题了。...要说完满，我觉得算不上。因为它给出的例子，只是答复和印证了上一个问题答案中「就业机会」创造部分。但是两个问题下来，它的回答确实回应了学生提出的最初问题。...希望以后它能在问题的自动划分，和总结的全面性上改进得更好。 限制 除此之外，目前 GPTs 还是有不少限制和缺憾。 例如我提出下面这个问题： 在我的资料库中，都有哪些主题最常出现？
upgrade-assistant upgrade 使用升级助手迁移到 .NET 5 首先，我将从我的终端运行以下命令。...对于流程中的每个步骤，我们可以应用流程中的下一步、跳过它、查看详细信息或配置日志记录。大多数情况下，您需要选择Apply next step。为了节省一些时间，您可以按回车来执行此操作。...第二步是将项目文件转换为 SDK 样式，.NET 5 项目使用的是 SDK 格式。在此步骤中，升级助手使用该ry-convert工具将你的项目文件转换为该 SDK 格式。...执行此操作后，您剩下的大部分错误都与静态资源的捆绑有关。ASP.NET Core 可与多种捆绑解决方案配合使用。阅读捆绑文档并选择最适合您的项目的方法。 最后，解决任何仍然存在的问题。...这个示例的变化很小。
AI科技评论按：很多读者在思考，“我和AI科技评论的距离在哪里？” 答案就在文末。...Google Assistant通常被认为是Google Now的升级版或扩展版，同时也是现有的“OK Google ”语音控件的扩展版。...用户可提出问题，然后接续询问，Assistant就能跟踪对话，并根据上下文做出回答。...这点与Facebook Messenger中的聊天机器人类似，在谷歌Allo中，只要用户输入“@Google”，就能启动Assistant，通过语音发出指令或询问问题。...用户不需要离开Allo应用，Google Assistant还能根据用户在Allo中的聊天内容来做出相关问题的回复。 此外，Allo还设置了隐身模式，以便用户与Assistant的对话更加安全。
ChatGPT判断是否需要调用提供的函数来解答问题，如果需要，会把问题转换成设置好参数的函数调用。 3. 用户根据ChatGPT给出的函数，自行运行函数，然后把函数运行的结果返回给ChatGPT。...ChatGPT根据前面的对话信息和函数的执行结果，生成最终的回答。...2 代码示例 我们知道普通的聊天机器人无法直接获取真实世界的信息，比如天气和当前时间。但如果使用了函数调用功能，ChatGPT就能通过函数获取这些信息。 说了这么多，我们直接上代码看看！！...我们可以定义两个函数，一个用于获取天气，一个用于获取当前时间，示例代码如下。 这两个函数需要将描述和参数定义清楚，以方便ChatGPT理解。...真实情况其实可以调用某个天气的API，也就是说ChatGPT分析出来了我们要调那个api达到来回答我们的问题。
' ' ' “A:”是在问题回答中使用的显式提示格式。...例如，让我们创建一个对话系统，能够对问题产生更多技术和科学的回答。...副驾驶就是一个很好的例子。 Copilot is a great example of this. 您可以使用巧妙的提示符执行大量的代码生成任务。...答: A: ' ' ' 输出 Output ’ ’ ’ 不，这组中的奇数加起来是一个奇数:119。...在本部分中，我们将继续包括更多常见应用程序的示例。
同时想解决复杂的数学或科学问题，将世界信息翻译成任何语言、诊断疾病、了解物理世界以及开发更强大的机器人等。...谷歌正在开发此功能的增强版本，并希望推广给更多的开发人员。 人工智能面临的关键挑战之一是构建可以执行多步推理的系统，学习将复杂问题分解为更小的任务，并结合这些任务的解决方案来解决更大的问题。...同样，我们在 FindIt （FindIt: Generalized Object Localization with Natural Language Queries）上的研究，所提出的模型可以灵活地回答不同类型的检测查询...在「Look and Talk: Natural Conversations with Google Assistant」中，我们展示了设备上的多模态模型如何使用视频和音频输入来与 Google Assistant...该模型学习使用多种视觉和听觉线索，例如凝视方向、面部匹配、语音匹配和意图分类，以更准确地确定附近的人是否真的试图与 Google Assistant 设备交谈。
当被问到“你还希望大家了解你的哪一面”， 它这样回答： 我希望人们知道我不仅仅是一个随机的冰球，我实际上是一个美丽的星球。 对于“有没有人访问过冥王星”的问题，LaMDA也能答出准确的事实。...Transformer是Google在2017年发明并开源的神经网络体系架构，它可以读取许多单词或句子来训练模型。 ? 它可以充分理清楚这些词相互之间如何关联，并且预测它认为接下来会出现的词。...目前，虽然LaMDA还没有出现在任何产品中，但谷歌正在继续研究这项技术，最终会将其用于Assistant，Search和Workspace等产品中。...不谋而合，一位Google员工也提到： 我认为聊天机器人的一个共同缺点是，可以通过提供一些论点或者论据，甚至只是通过提出问题的方式就可以使它们相互矛盾。...但是当我尝试使用LaMDA时，我发现LaMDA对矛盾的抵抗力比我预期的要强得多。 ? 这说明谷歌正在努力的方向是： 主动解决自然语言处理中的问题，而不是一味地规避问题。
但另一个更难以解决的问题是，语音智能助手只会孤立地理解我们提出的问题，并且孤立地给出答案。换句话说，你不能指望它联系上下文语境，跟我们进行长时间的“连续对话”。...在示例场景中，LaMDA能够根据用户的提问作出精准回答，而且还能够将一个主题，引向另一个主题，不断推进对话。这种主题的过渡并不突兀，显得自然而合理。 当被问到：“你希望大家了解你的哪一面？”...它这样回答：“我希望人们知道我不仅仅是一颗随机的冰球（random ice ball），我实际上是一个美丽的星球。” 对于“冥王星之前是否有过到访者”的问题，LaMDA也能给出准确的答案。...这两个示例中，仅凭寥寥几语就能看出LaMDA使问题应答更有意义了，而这就是理解对话语境能力带来的结果。在这样的能力辅助下，LaMDA表现得相当理智和机敏。...如果谷歌能让AI更好地理解语言，那么它就能改进相关的核心产品，比如Google Search、Assistant和Workspace。“它甚至可以将搜索变成对话，更自然流畅。”皮查伊如是说。
Assistant 是一个智能聊天机器人，旨在帮助用户回答问题。要求模型只能使用给定的上下文来回答问题，如果不确定答案，你可以说「我不知道」。...Assistant 是一个智能聊天机器人，例如其能帮助用户回答税务相关问题。 又比如你是一个 Assistant，旨在从文本中提取实体。...用户和 Assistant 之间的一系列信息（以新的 Prompt 格式编写）可以作为小样本学习的示例。这些示例可用于引导模型以某种方式做出响应、模拟特定行为并为常见问题提供种子答案。...研究表明，在 Prompt 开始时告诉模型你希望它执行的任务，然后再共享其他上下文信息或示例，可以帮助模型产生更高质量的输出。...下面示例中，不同的信息源或 step 之间添加了分隔符（在本例中为 ---）。这种操作允许使用 --- 作为生成的停止条件。此外，部分标题或特殊变量以大写形式出现以进行区分。
它们在我的联系人列表中识别出了我的名字，让我把想要发的信息读出来，然后就马上发出去了。 Siri让我写一个标题栏，而Google Assistant则有更丰富的互动界面。...接下来，我问道，“谁是他们的最佳得分手？”，考一下它们是否能明白我的语境。 没人能回答这个问题。更差的是，除了Google Assistant之外的助手都无法识别“得分手”这个单词。...让人惊讶的是，只有Siri能够把这道题目和上一道题目联系起来。它在回答上一个问题用到的小插件中补充了我这周的其他日程，然后把它们读了出来。 3....Google是唯一一个三个问题全答错的语音助手：在众议院言人的问题上，它回答了“保罗·赖恩”，但却引用了一篇资料，那篇资料上说答案是约翰·博纳（自相矛盾）。...在pi的平方根问题上，它的回答本身没有错，但只说了“pi的平方根，像pi本身，是一个无理数”。 虽然这个问题并不是常规问题，然而，错了就是错了。 获胜者： Alexa 2.“今天有什么新闻？”
因此，我们就需要从文章中抽取出关键词，或称为标签，从而判断出用户喜欢的是某一种类别。...Google Analytics 行为流示例 上图是『玩点什么的』用户行为流： 起始页面，在 387 次会话中，有 260 次用户中途离开 首次互动，在 127 次会话中，有 47 次用户中途离开 第...半自动标签推荐：基于 Google 搜索权重优化 于是，在我使用 Google Analtyics 的时候，我突然想到可以通过 Google Search Console 来获取用户搜索的关键词。...即： Google 搜索结果示例 如下表所示，会在 Google Search Console 写明其相应的位置、点击率、出现次数等等的信息： Queries Clicks Impressions CTR...Google 上搜索 home assistant broadlink 的时候，它对应的文章标题便是《Raspberry Pi + Home Assistant 智能家居（二）：万能摇控 Broadlink
虽然 GPT 做错了一些题，但 Vicuna 和 MPT 一道都没做对，经常在中间步骤中犯错（MPT 甚至经常不写中间步骤）。...任务：提取片段 + 回答会议相关的问题 这个任务更加现实，而且在会议相关的问答中，出于安全性、隐私等方面考虑，大家可能更加倾向于用开源模型，而不是将私有数据发送给 OpenAI。...，而且格式总能保持正确： 当然，也可以在 MPT 上运行相同的 prompt： 虽然 MPT 遵循了格式要求，但它没有针对给定的会议资料回答问题，而是从格式示例中提取了片段。...新材料是马斯克和记者的一段对话： 测试者提出的问题是：「Elon Musk 有没有侮辱（insult）记者？」...归纳总结 测试者还尝试了一些其他任务，包括文本摘要、问题回答、创意生成和 toy 字符串操作，评估了几种模型的准确性。
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