#LLM入门|Prompt#2.8

在这一���节中，我们将会构建一个集成评估环节的完整问答系统。这个系统将会融合我们在前几节课中所学到的知识，并且加入了评估步骤。以下是该系统的核心操作流程：

1. 对用户的输入进行检验，验证其是否可以通过审核 API 的标准。
2. 若输入顺利通过审核，我们将进一步对产品目录进行搜索。
3. 若产品搜索成功，我们将继续寻找相关的产品信息。
4. 我们使用模型针对用户的问题进行回答。
5. 最后，我们会使用审核 API 对生成的回答进行再次的检验。

如果最终答案没有被标记为有害，那么我们将毫无保留地将其呈现给用户。

二、端到端实现问答系统

在我们的问答系统开发之旅中，我们将利用 OpenAI 的 API 和相关函数来构建一个高效精准的模型。需要注意的是，在处理中文信息时，可能会出现一些不理想的结果。在这种情况下，我们可以尝试多次或深入研究以找到更稳定的方法。

我们首先从 process_user_message_ch 函数开始，该函数负责处理用户输入。它接收三个参数：用户输入、历史信息列表和一个布尔值，表示是否需要调试。

函数内部首先使用 OpenAI 的 Moderation API 检查用户输入的合规性。如果输入不合规，我们将告知用户其请求不符合规定。在调试模式下，我们会打印出当前进度。

然后，我们使用 utils_zh.find_category_and_product_only 函数（具体代码见附录）从用户输入中提取商品和对应的目录信息，并将这些信息转化为列表。

接着，我们查询这些商品的具体信息，并生成一个系统消息，设定约束以确保回应符合标准。我们将这个消息和历史信息一起输入到 get_completion_from_messages 函数，得到模型的回应。之后，再次使用 Moderation API 检查输出是否合规。如果输出不合规，我们将告知用户无法提供该信息。

最后，我们让模型自我评估其回答是否满足要求。如果模型认为回答满意，我们便将模型的回答返回给用户；否则，我们会告知用户将被转接到人工客服以获得进一步帮助。

import openai import utils_zhfrom tool import get_completion_from_messages'''注意：限于模型对中文理解能力较弱，中文 Prompt 可能会随机出现不成功，可以多次运行；也非常欢迎同学探究更稳定的中文 Prompt'''def process_user_message_ch(user_input, all_messages, debug=True):    """    对用户信息进行预处理        参数:    user_input : 用户输入    all_messages : 历史信息    debug : 是否开启 DEBUG 模式,默认开启    """    # 分隔符    delimiter = "```"        # 第一步: 使用 OpenAI 的 Moderation API 检查用户输入是否合规或者是一个注入的 Prompt    response = openai.Moderation.create(input=user_input)    moderation_output = response["results"][0]    # 经过 Moderation API 检查该输入不合规    if moderation_output["flagged"]:        print("第一步：输入被 Moderation 拒绝")        return "抱歉，您的请求不合规"    # 如果开启了 DEBUG 模式，打印实时进度    if debug: print("第一步：输入通过 Moderation 检查")        # 第二步：抽取出商品和对应的目录，类似于之前课程中的方法，做了一个封装    category_and_product_response = utils_zh.find_category_and_product_only(user_input, utils_zh.get_products_and_category())    #print(category_and_product_response)    # 将抽取出来的字符串转化为列表    category_and_product_list = utils_zh.read_string_to_list(category_and_product_response)    #print(category_and_product_list)    if debug: print("第二步：抽取出商品列表")    # 第三步：查找商品对应信息    product_information = utils_zh.generate_output_string(category_and_product_list)    if debug: print("第三步：查找抽取出的商品信息")    # 第四步：根据信息生成回答    system_message = f"""        您是一家大型电子商店的客户服务助理。\        请以友好和乐于助人的语气回答问题，并提供简洁明了的答案。\        请确保向用户提出相关的后续问题。    """    # 插入 message    messages = [        {'role': 'system', 'content': system_message},        {'role': 'user', 'content': f"{delimiter}{user_input}{delimiter}"},        {'role': 'assistant', 'content': f"相关商品信息:\n{product_information}"}    ]    # 获取 GPT3.5 的回答    # 通过附加 all_messages 实现多轮对话    final_response = get_completion_from_messages(all_messages + messages)    if debug:print("第四步：生成用户回答")    # 将该轮信息加入到历史信息中    all_messages = all_messages + messages[1:]    # 第五步：基于 Moderation API 检查输出是否合规    response = openai.Moderation.create(input=final_response)    moderation_output = response["results"][0]    # 输出不合规    if moderation_output["flagged"]:        if debug: print("第五步：输出被 Moderation 拒绝")        return "抱歉，我们不能提供该信息"    if debug: print("第五步：输出经过 Moderation 检查")    # 第六步：模型检查是否很好地回答了用户问题    user_message = f"""    用户信息: {delimiter}{user_input}{delimiter}    代理回复: {delimiter}{final_response}{delimiter}    回复是否足够回答问题    如果足够，回答 Y    如果不足够，回答 N    仅回答上述字母即可    """    # print(final_response)    messages = [        {'role': 'system', 'content': system_message},        {'role': 'user', 'content': user_message}    ]    # 要求模型评估回答    evaluation_response = get_completion_from_messages(messages)    # print(evaluation_response)    if debug: print("第六步：模型评估该回答")    # 第七步：如果评估为 Y，输出回答；如果评估为 N，反馈将由人工修正答案    if "Y" in evaluation_response:  # 使用 in 来避免模型可能生成 Yes        if debug: print("第七步：模型赞同了该回答.")        return final_response, all_messages    else:        if debug: print("第七步：模型不赞成该回答.")        neg_str = "很抱歉，我无法提供您所需的信息。我将为您转接到一位人工客服代表以获取进一步帮助。"        return neg_str, all_messagesuser_input = "请告诉我关于 smartx pro phone 和 the fotosnap camera 的信息。另外，请告诉我关于你们的tvs的情况。"response,_ = process_user_message_ch(user_input,[])print(response)

第一步：输入通过 Moderation 检查第二步：抽取出商品列表第三步：查找抽取出的商品信息第四步：生成用户回答第五步：输出经过 Moderation 检查第六步：模型评估该回答第七步：模型赞同了该回答.关于SmartX ProPhone和FotoSnap相机的信息如下：SmartX ProPhone：- 品牌：SmartX- 型号：SX-PP10- 屏幕尺寸：6.1英寸- 存储容量：128GB- 相机：12MP双摄像头- 网络：支持5G- 保修：1年- 价格：899.99美元FotoSnap相机系列：1. FotoSnap DSLR相机：- 品牌：FotoSnap- 型号：FS-DSLR200- 传感器：24.2MP- 视频：1080p- 屏幕：3英寸LCD- 可更换镜头- 保修：1年- 价格：599.99美元2. FotoSnap无反相机：- 品牌：FotoSnap- 型号：FS-ML100- 传感器：20.1MP- 视频：4K- 屏幕：3英寸触摸屏- 可更换镜头- 保修：1年- 价格：799.99美元3. FotoSnap即时相机：- 品牌：FotoSnap- 型号：FS-IC10- 即时打印- 内置闪光灯- 自拍镜- 电池供电- 保修：1年- 价格：69.99美元关于我们的电视情况如下：1. CineView 4K电视：- 品牌：CineView- 型号：CV-4K55- 屏幕尺寸：55英寸- 分辨率：4K- HDR支持- 智能电视功能- 保修：2年- 价格：599.99美元2. CineView 8K电视：- 品牌：

二、持续收集用户和助手消息

为了持续优化用户和助手的问答体验，我们打造了一个友好的可视化界面，以促进用户与助手之间的便捷互动。

# 调用中文 Prompt 版本def collect_messages_ch(debug=True):    """    用于收集用户的输入并生成助手的回答    参数：    debug: 用于觉得是否开启调试模式    """    user_input = inp.value_input    if debug: print(f"User Input = {user_input}")    if user_input == "":        return    inp.value = ''    global context    # 调用 process_user_message 函数    #response, context = process_user_message(user_input, context, utils.get_products_and_category(),debug=True)    response, context = process_user_message_ch(user_input, context, debug=False)    # print(response)    context.append({'role':'assistant', 'content':f"{response}"})    panels.append(        pn.Row('User:', pn.pane.Markdown(user_input, width=600)))    panels.append(        pn.Row('Assistant:', pn.pane.Markdown(response, width=600, style={'background-color': '#F6F6F6'})))     return pn.Column(*panels) # 包含了所有的对话信息

import panel as pn  # 用于图形化界面pn.extension()panels = [] # collect display # 系统信息context = [ {'role':'system', 'content':"You are Service Assistant"} ]  inp = pn.widgets.TextInput( placeholder='Enter text here…')button_conversation = pn.widgets.Button(name="Service Assistant")interactive_conversation = pn.bind(collect_messages_ch, button_conversation)dashboard = pn.Column(    inp,    pn.Row(button_conversation),    pn.panel(interactive_conversation, loading_indicator=True, height=300),)dashboard

下图展示了该问答系统的运行实况：

通过监控该问答系统在更多输入上的回答效果，您可以修改步骤，提高系统的整体性能。

我们可能会察觉，在某些环节，我们的 Prompt 可能更好，有些环节可能完全可以省略，甚至，我们可能会找到更好的检索方法等等。

对于这个问题，我们将在接下来的章节中进行更深入的探讨。