本文主要是介绍#LLM入门|Prompt#1.7_文本拓展_Expanding，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
输入简短文本，生成更加丰富的长文。
“温度”（temperature）：控制文本生成的多样性。
一、定制客户邮件
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。将大大提升客户满意度。
# 我们可以在推理那章学习到如何对一个评论判断其情感倾向
sentiment = "消极的"# 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。
"""
from tool import get_completionprompt = 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}
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
尊敬的客户，非常感谢您对我们产品的评价。我们非常抱歉您在购买过程中遇到了价格上涨的问题。我们一直致力于为客户提供最优惠的价格，但由于市场波动，价格可能会有所变化。我们深表歉意，如果您需要任何帮助，请随时联系我们的客户服务团队。我们非常感谢您对我们产品的详细评价和使用技巧。我们将会把您的反馈传达给我们的产品团队，以便改进我们的产品质量和性能。再次感谢您对我们的支持和反馈。如果您需要任何帮助或有任何疑问，请随时联系我们的客户服务团队。祝您一切顺利！AI客户代理
二、引入温度系数
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。
举个例子，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”；而当 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。
可预测、可靠的输出，则将 temperature 设置为0
更具创造性的多样文本，那么适当提高 temperature
这篇关于#LLM入门|Prompt#1.7_文本拓展_Expanding的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
