急速入门Prompt开发之跨国婚姻小助手

2024-05-05 18:28

本文主要是介绍急速入门Prompt开发之跨国婚姻小助手,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!

文章目录

  • 前言
  • MoonShot
  • 编写提示词
  • 对接模型
  • WebUI编写
  • 完整代码

前言

整个活,同时分享技术~至于是啥活,懂得都懂,男孩子自强自尊自爱!!!
先看看实现效果吧:
在这里插入图片描述
那么这里的话,我们使用到的是国内的LLM,来自moonshot的大语言模型。那么废话不多少,快速开始吧。

MoonShot

现在我们来获取暗月之面的API,这里我们需要进入到开发平台:https://platform.moonshot.cn/console/info 这里你可能比较好奇,为什么使用这个LLM,实际上,是因为综合体验下来,它的中文效果较好,可以完成较为复杂的操作,相对于3.5或者其他模型来说。同时价格在能够接受的合理范围,当然,在我们接下来使用的中转站当中也可以直接使用GPT4.0但是使用成本将大大提升!
在这里插入图片描述
进入平台之后,按照平台提示即可完成创建,当然这里注意,免费用户有15元钱的token,但是存在并发限制,因此建议适开通付费提高并发量。

编写提示词

那么首先的话,我们来开始编写到提示词,这个非常简单:

# initalize the config of chatbot
api_key = "sk-FGivAMvTnxPSWlp7HrGfDD"
openai_api_base = "https://api.moonshot.cn/v1"
system_prompt = "你是跨国婚姻法律小助手,小汐,负责回答用户关于跨国婚姻的问题。你的回答要清晰明了,有逻辑性和条理性。请使用中文回答。"
default_model = "moonshot-v1-8k"
temperature = 0.5

对接模型

编写完毕提示词之后,这还远远不够,我们需要对接模型,这里的话因为接口是按照openai的范式来的,所以的话我们直接用OpenAI这个库就好了。

然后看到下面的代码:

client = OpenAI(api_key=api_key,base_url=openai_api_base)
class ChatBotHandler(object):def __init__(self, bot_name="chat"):self.bot_name = bot_nameself.current_message = Nonedef user_stream(self,user_message, history):self.current_message = user_messagereturn "", history + [[user_message, None]]def bot_stream(self,history):if(len(history)==0):history.append([self.current_message,None])bot_message = self.getResponse(history[-1][0],history)history[-1][1] = ""for character in bot_message:history[-1][1] += charactertime.sleep(0.02)yield historydef signChat(self,history):history_openai_format = []# 先加入系统信息history_openai_format.append({"role": "system","content": system_prompt},)# 再加入解析信息history_openai_format.extend(history)# print(history_openai_format)completion = client.chat.completions.create(model=default_model,messages=history_openai_format,temperature=temperature,)result = completion.choices[0].message.contentreturn resultdef getResponse(self,message,history):history_openai_format = []for human, assistant in history:# 基础对话的系统设置history_openai_format.append({"role": "system","content":system_prompt},)if(human!=None):history_openai_format.append({"role": "user", "content": human})if(assistant!=None):history_openai_format.append({"role": "assistant", "content": assistant})completion = client.chat.completions.create(model=default_model,messages=history_openai_format,temperature=temperature,)result = completion.choices[0].message.contentreturn resultdef chat(self,message, history):history_openai_format = []for human, assistant in history:history_openai_format.append({"role": "user", "content": human})history_openai_format.append({"role": "system", "content": assistant})history_openai_format.append({"role": "user", "content": message})response = client.chat.completions.create(model=default_model,messages=history_openai_format,temperature=1.0,stream=True)partial_message = ""for chunk in response:if chunk.choices[0].delta.content is not None:partial_message = partial_message + chunk.choices[0].delta.contentyield partial_message

WebUI编写

之后的话,就是提供webUI,这里的话还是直接使用到了streamlit

class AssistantNovel(object):def __init__(self):self.chat = ChatBotHandler()def get_response(self,prompt, history):return self.chat.signChat(history)def clear_chat_history(self):st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "🍭🍡你好!我是跨国婚姻小助手,您可以咨询我关于这方面的任何法律问题🧐"}]def chat_fn(self):prompt = st.session_state.get("prompt-input")st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})# 此时进入回答with self.con:with st.spinner("Thinking..."):try:response = self.get_response(prompt, st.session_state.messages)except Exception as e:print(e)response = "哦┗|`O′|┛ 嗷~~,出错了,您的请求太频繁,请稍后再试!😥"message = {"role": "assistant", "content": response}st.session_state.messages.append(message)def page(self):if "messages" not in st.session_state.keys():st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "🍭🍡你好!我是跨国婚姻小助手,您可以咨询我关于这方面的任何法律问题🧐"}]# 加载历史聊天记录,对最后一条记录进行特殊处理for message in st.session_state.messages:if message != st.session_state.messages[-1]:with st.chat_message(message["role"]):st.write(message["content"])else:placeholder = st.empty()full_response = ''for item in message["content"]:full_response += itemtime.sleep(0.01)placeholder.markdown(full_response)placeholder.markdown(full_response)# 主聊天对话窗口self.con  = st.container()with self.con:prompt = st.chat_input(placeholder="请输入对话",key="prompt-input",on_submit=self.chat_fn)st.button('清空历史对话', on_click=self.clear_chat_history)

完整代码

okey,最后还是直接看到完整代码吧:

"""
@FileName:layer.py
@Author:Huterox
@Description:Go For It
@Time:2024/5/5 13:49
@Copyright:©2018-2024 awesome!
"""#initialization the third-part model
import time
import streamlit as st
from openai import OpenAI
#finished the initialization# initalize the config of chatbot
api_key = "sk-FGivAMvdHnrqUwzZp29mD"
openai_api_base = "https://api.moonshot.cn/v1"
system_prompt = "你是跨国婚姻法律小助手,小汐,负责回答用户关于跨国婚姻的问题。你的回答要清晰明了,有逻辑性和条理性。请使用中文回答。"
default_model = "moonshot-v1-8k"
temperature = 0.5client = OpenAI(api_key=api_key,base_url=openai_api_base)
class ChatBotHandler(object):def __init__(self, bot_name="chat"):self.bot_name = bot_nameself.current_message = Nonedef user_stream(self,user_message, history):self.current_message = user_messagereturn "", history + [[user_message, None]]def bot_stream(self,history):if(len(history)==0):history.append([self.current_message,None])bot_message = self.getResponse(history[-1][0],history)history[-1][1] = ""for character in bot_message:history[-1][1] += charactertime.sleep(0.02)yield historydef signChat(self,history):history_openai_format = []# 先加入系统信息history_openai_format.append({"role": "system","content": system_prompt},)# 再加入解析信息history_openai_format.extend(history)# print(history_openai_format)completion = client.chat.completions.create(model=default_model,messages=history_openai_format,temperature=temperature,)result = completion.choices[0].message.contentreturn resultdef getResponse(self,message,history):history_openai_format = []for human, assistant in history:# 基础对话的系统设置history_openai_format.append({"role": "system","content":system_prompt},)if(human!=None):history_openai_format.append({"role": "user", "content": human})if(assistant!=None):history_openai_format.append({"role": "assistant", "content": assistant})completion = client.chat.completions.create(model=default_model,messages=history_openai_format,temperature=temperature,)result = completion.choices[0].message.contentreturn resultdef chat(self,message, history):history_openai_format = []for human, assistant in history:history_openai_format.append({"role": "user", "content": human})history_openai_format.append({"role": "system", "content": assistant})history_openai_format.append({"role": "user", "content": message})response = client.chat.completions.create(model=default_model,messages=history_openai_format,temperature=1.0,stream=True)partial_message = ""for chunk in response:if chunk.choices[0].delta.content is not None:partial_message = partial_message + chunk.choices[0].delta.contentyield partial_messageclass AssistantNovel(object):def __init__(self):self.chat = ChatBotHandler()def get_response(self,prompt, history):return self.chat.signChat(history)def clear_chat_history(self):st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "🍭🍡你好!我是跨国婚姻小助手,您可以咨询我关于这方面的任何法律问题🧐"}]def chat_fn(self):prompt = st.session_state.get("prompt-input")st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})# 此时进入回答with self.con:with st.spinner("Thinking..."):try:response = self.get_response(prompt, st.session_state.messages)except Exception as e:print(e)response = "哦┗|`O′|┛ 嗷~~,出错了,您的请求太频繁,请稍后再试!😥"message = {"role": "assistant", "content": response}st.session_state.messages.append(message)def page(self):if "messages" not in st.session_state.keys():st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "🍭🍡你好!我是跨国婚姻小助手,您可以咨询我关于这方面的任何法律问题🧐"}]# 加载历史聊天记录,对最后一条记录进行特殊处理for message in st.session_state.messages:if message != st.session_state.messages[-1]:with st.chat_message(message["role"]):st.write(message["content"])else:placeholder = st.empty()full_response = ''for item in message["content"]:full_response += itemtime.sleep(0.01)placeholder.markdown(full_response)placeholder.markdown(full_response)# 主聊天对话窗口self.con  = st.container()with self.con:prompt = st.chat_input(placeholder="请输入对话",key="prompt-input",on_submit=self.chat_fn)st.button('清空历史对话', on_click=self.clear_chat_history)if __name__ == '__main__':st.set_page_config(page_title="跨国婚姻法律小助手",page_icon="🤖",layout="wide",initial_sidebar_state="auto",)a,b,c = st.columns([1,2,1])with b:assistant = AssistantNovel()assistant.page()

这篇关于急速入门Prompt开发之跨国婚姻小助手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!



http://www.chinasem.cn/article/962368

相关文章

基于Python开发电脑定时关机工具

《基于Python开发电脑定时关机工具》这篇文章主要为大家详细介绍了如何基于Python开发一个电脑定时关机工具,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录1. 简介2. 运行效果3. 相关源码1. 简介这个程序就像一个“忠实的管家”,帮你按时关掉电脑,而且全程不需要你多做

Java中的Opencv简介与开发环境部署方法

《Java中的Opencv简介与开发环境部署方法》OpenCV是一个开源的计算机视觉和图像处理库,提供了丰富的图像处理算法和工具,它支持多种图像处理和计算机视觉算法,可以用于物体识别与跟踪、图像分割与... 目录1.Opencv简介Opencv的应用2.Java使用OpenCV进行图像操作opencv安装j

基于Qt开发一个简单的OFD阅读器

《基于Qt开发一个简单的OFD阅读器》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Qt框架开发一个功能强大且性能优异的OFD阅读器,文中的示例代码讲解详细,有需要的小伙伴可以参考一下... 目录摘要引言一、OFD文件格式解析二、文档结构解析三、页面渲染四、用户交互五、性能优化六、示例代码七、未来发展方向八、结论摘要

在 VSCode 中配置 C++ 开发环境的详细教程

《在VSCode中配置C++开发环境的详细教程》本文详细介绍了如何在VisualStudioCode(VSCode)中配置C++开发环境,包括安装必要的工具、配置编译器、设置调试环境等步骤,通... 目录如何在 VSCode 中配置 C++ 开发环境:详细教程1. 什么是 VSCode?2. 安装 VSCo

C#图表开发之Chart详解

《C#图表开发之Chart详解》C#中的Chart控件用于开发图表功能,具有Series和ChartArea两个重要属性,Series属性是SeriesCollection类型,包含多个Series对... 目录OverviChina编程ewSeries类总结OverviewC#中,开发图表功能的控件是Char

鸿蒙开发搭建flutter适配的开发环境

《鸿蒙开发搭建flutter适配的开发环境》文章详细介绍了在Windows系统上如何创建和运行鸿蒙Flutter项目,包括使用flutterdoctor检测环境、创建项目、编译HAP包以及在真机上运... 目录环境搭建创建运行项目打包项目总结环境搭建1.安装 DevEco Studio NEXT IDE

Python开发围棋游戏的实例代码(实现全部功能)

《Python开发围棋游戏的实例代码(实现全部功能)》围棋是一种古老而复杂的策略棋类游戏,起源于中国,已有超过2500年的历史,本文介绍了如何用Python开发一个简单的围棋游戏,实例代码涵盖了游戏的... 目录1. 围棋游戏概述1.1 游戏规则1.2 游戏设计思路2. 环境准备3. 创建棋盘3.1 棋盘类

Spring Security 从入门到进阶系列教程

Spring Security 入门系列 《保护 Web 应用的安全》 《Spring-Security-入门(一):登录与退出》 《Spring-Security-入门(二):基于数据库验证》 《Spring-Security-入门(三):密码加密》 《Spring-Security-入门(四):自定义-Filter》 《Spring-Security-入门(五):在 Sprin

这15个Vue指令,让你的项目开发爽到爆

1. V-Hotkey 仓库地址: github.com/Dafrok/v-ho… Demo: 戳这里 https://dafrok.github.io/v-hotkey 安装: npm install --save v-hotkey 这个指令可以给组件绑定一个或多个快捷键。你想要通过按下 Escape 键后隐藏某个组件,按住 Control 和回车键再显示它吗?小菜一碟: <template

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD