【大语言模型LLM】-如何使用大语言模型提高工作效率？

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• 发展：微调大模型训练/大模型增强检索RAG
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大语言模型LLM基础-系列文章

• 大语言模型LLM】-大语言模型如何编写Prompt?
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接上一章，大语言模型如何编写Prompt 这一节我们开始学习大语言模型的常见使用场景，对于我们普通人而言，大语言模型的基础使用场景有哪些？如何使用大语言模型提高工作效率，这一章，我们来介绍大语言模型的常见使用场景，相关环境配置见上一章大语言模型LLM】-大语言模型如何编写Prompt?。

第一部分 提取文本的主要内容

在繁忙的信息时代，小明是一名热心的开发者，面临着海量的文本信息处理的挑战。他需要通过研究无数的文献资料来为他的项目找到关键的信息，但是时间却远远不够。在他焦头烂额之际，他发现了大型语言模型（LLM）的文本摘要功能。

这个功能对小明来说如同灯塔一样，照亮了他处理信息海洋的道路。LLM 的强大能力在于它可以将复杂的文本信息简化，提炼出关键的观点，这对于他来说无疑是巨大的帮助。他不再需要花费大量的时间去阅读所有的文档，只需要用 LLM 将它们概括，就可以快速获取到他所需要的信息。

通过编程调用 AP I接口，小明成功实现了这个文本摘要的功能。他感叹道："这简直就像一道魔法，将无尽的信息海洋变成了清晰的信息源泉。"小明的经历，展现了LLM文本摘要功能的巨大优势：节省时间，提高效率，以及精准获取信息。这就是我们本章要介绍的内容，让我们一起来探索如何利用编程和调用API接口，掌握这个强大的工具。

1.1 单一文本概括

以商品评论的总结任务为例：对于电商平台来说，网站上往往存在着海量的商品评论，这些评论反映了所有客户的想法。如果我们拥有一个工具去概括这些海量、冗长的评论，便能够快速地浏览更多评论，洞悉客户的偏好，从而指导平台与商家提供更优质的服务。

接下来我们提供一段在线商品评价作为示例，可能来自于一个在线购物平台，例如亚马逊、淘宝、京东等。评价者为一款熊猫公仔进行了点评，评价内容包括商品的质量、大小、价格和物流速度等因素，以及他的女儿对该商品的喜爱程度。

prod_review = """
这个熊猫公仔是我给女儿的生日礼物，她很喜欢，去哪都带着。
公仔很软，超级可爱，面部表情也很和善。但是相比于价钱来说，
它有点小，我感觉在别的地方用同样的价钱能买到更大的。
快递比预期提前了一天到货，所以在送给女儿之前，我自己玩了会。
"""

prompt = f"""
您的任务是从电子商务网站上生成一个产品评论的简短摘要。

请对三个反引号之间的评论文本进行概括，最多30个字。

评论: ```{prod_review}```
"""

response = get_completion(prompt)
print(response)

熊猫公仔软可爱，面部表情和善，但有点小，快递提前到货。

1.2 设置关键角度侧重

在某些情况下，我们会针对不同的业务场景对文本的侧重会有所不同。例如，在商品评论文本中，物流部门可能更专注于运输的时效性，商家则更关注价格和商品质量，而平台则更看重整体的用户体验。

我们可以通过增强输入提示（Prompt），来强调我们对某一特定视角的重视。

prompt = f"""
您的任务是从电子商务网站上生成一个产品评论的简短摘要。

请对三个反引号之间的评论文本进行概括，最多30个字，并且侧重在快递服务上。

评论: ```{prod_review}```
"""

response = get_completion(prompt)
print(response)

快递提前送达，公仔可爱软绵，但稍小。

侧重于价格和质量

prompt = f"""
您的任务是从电子商务网站上生成一个产品评论的简短摘要。

请对三个反引号之间的评论文本进行概括，最多30个词汇，并且侧重在产品价格和质量上。

评论: ```{prod_review}```
"""

response = get_completion(prompt)
print(response)

可爱软熊猫公仔，质量好，面部表情和善。价格略小贵，但快递提前到货。适合作为礼物。

1.3 关键信息提取

虽然我们通过添加关键角度侧重的 Prompt ，确实让文本摘要更侧重于某一特定方面，然而，我们可以发现，在结果中也会保留一些其他信息，比如偏重价格与质量角度的概括中仍保留了"快递提前到货"的信息。如果我们只想要提取某一角度的信息，并过滤掉其他所有信息，则可以要求 LLM 进行 文本提取（Extract） 而非概括( Summarize )。

下面让我们来一起来对文本进行提取信息吧！

prompt = f"""
您的任务是从电子商务网站上的产品评论中提取相关信息。

请从以下三个反引号之间的评论文本中提取产品运输相关的信息，最多30个词汇。

评论: ```{prod_review}```
"""

response = get_completion(prompt)
print(response)

产品运输相关信息：快递比预期提前了一天到货。

1.4 同时提取多条文本

在实际的工作流中，我们往往要处理大量的评论文本，下面的示例将多条用户评价集合在一个列表中，并利用 for 循环和文本概括（Summarize）提示词，将评价概括至小于 20 个词以下，并按顺序打印。当然，在实际生产中，对于不同规模的评论文本，除了使用 for 循环以外，还可能需要考虑整合评论、分布式等方法提升运算效率。您可以搭建主控面板，来总结大量用户评论，以及方便您或他人快速浏览，还可以点击查看原评论。这样，您就能高效掌握顾客的所有想法。

review_1 = prod_review

# 一盏落地灯的评论
review_2 = """
我需要一盏漂亮的卧室灯，这款灯不仅具备额外的储物功能，价格也并不算太高。
收货速度非常快，仅用了两天的时间就送到了。
不过，在运输过程中，灯的拉线出了问题，幸好，公司很乐意寄送了一根全新的灯线。
新的灯线也很快就送到手了，只用了几天的时间。
装配非常容易。然而，之后我发现有一个零件丢失了，于是我联系了客服，他们迅速地给我寄来了缺失的零件！
对我来说，这是一家非常关心客户和产品的优秀公司。
"""

# 一把电动牙刷的评论
review_3 = """
我的牙科卫生员推荐了电动牙刷，所以我就买了这款。
到目前为止，电池续航表现相当不错。
初次充电后，我在第一周一直将充电器插着，为的是对电池进行条件养护。
过去的3周里，我每天早晚都使用它刷牙，但电池依然维持着原来的充电状态。
不过，牙刷头太小了。我见过比这个牙刷头还大的婴儿牙刷。
我希望牙刷头更大一些，带有不同长度的刷毛，
这样可以更好地清洁牙齿间的空隙，但这款牙刷做不到。
总的来说，如果你能以50美元左右的价格购买到这款牙刷，那是一个不错的交易。
制造商的替换刷头相当昂贵，但你可以购买价格更为合理的通用刷头。
这款牙刷让我感觉就像每天都去了一次牙医，我的牙齿感觉非常干净！
"""

# 一台搅拌机的评论
review_4 = """
在11月份期间，这个17件套装还在季节性促销中，售价约为49美元，打了五折左右。
可是由于某种原因（我们可以称之为价格上涨），到了12月的第二周，所有的价格都上涨了，
同样的套装价格涨到了70-89美元不等。而11件套装的价格也从之前的29美元上涨了约10美元。
看起来还算不错，但是如果你仔细看底座，刀片锁定的部分看起来没有前几年版本的那么漂亮。
然而，我打算非常小心地使用它
（例如，我会先在搅拌机中研磨豆类、冰块、大米等坚硬的食物，然后再将它们研磨成所需的粒度，
接着切换到打蛋器刀片以获得更细的面粉，如果我需要制作更细腻/少果肉的食物）。
在制作冰沙时，我会将要使用的水果和蔬菜切成细小块并冷冻
（如果使用菠菜，我会先轻微煮熟菠菜，然后冷冻，直到使用时准备食用。
如果要制作冰糕，我会使用一个小到中号的食物加工器），这样你就可以避免添加过多的冰块。
大约一年后，电机开始发出奇怪的声音。我打电话给客户服务，但保修期已经过期了，
所以我只好购买了另一台。值得注意的是，这类产品的整体质量在过去几年里有所下降
，所以他们在一定程度上依靠品牌认知和消费者忠诚来维持销售。在大约两天内，我收到了新的搅拌机。
"""

reviews = [review_1, review_2, review_3, review_4]

for i in range(len(reviews)):
    prompt = f"""
    你的任务是从电子商务网站上的产品评论中提取相关信息。

    请对三个反引号之间的评论文本进行概括，最多20个词汇。

    评论文本: ```{reviews[i]}```
    """
    response = get_completion(prompt)
    print(f"评论{i+1}: ", response, "\n")

评论1:  熊猫公仔生日礼物，女儿喜欢，软可爱，面部表情和善，价钱小，快递提前到货。 

评论2:  评论概括：漂亮的卧室灯，具备储物功能，价格适中。快速送达，售后服务好，客户关怀。 

评论3:  评论概括：电动牙刷续航好，但牙刷头太小，价格合理，清洁效果好，替换刷头贵。 

评论4:  11月份17件套装季节性促销，价格约49美元，12月上涨至70-89美元。使用小心，电机质量下降。 

第二部分 推断文章的情感和主题

在这一章中，我们将通过一个故事，引领你了解如何从产品评价和新闻文章中推导出情感和主题。

让我们先想象一下，你是一名初创公司的数据分析师，你的任务是从各种产品评论和新闻文章中提取出关键的情感和主题。这些任务包括了标签提取、实体提取、以及理解文本的情感等等。在传统的机器学习流程中，你需要收集标签化的数据集、训练模型、确定如何在云端部署模型并进行推断。尽管这种方式可能会产生不错的效果，但完成这一全流程需要耗费大量的时间和精力。而且，每一个任务，比如情感分析、实体提取等等，都需要训练和部署单独的模型。

然而，就在你准备投入繁重工作的时候，你发现了大型语言模型（LLM）。LLM 的一个明显优点是，对于许多这样的任务，你只需要编写一个 Prompt，就可以开始生成结果，大大减轻了你的工作负担。这个发现像是找到了一把神奇的钥匙，让应用程序开发的速度加快了许多。最令你兴奋的是，你可以仅仅使用一个模型和一个 API 来执行许多不同的任务，无需再纠结如何训练和部署许多不同的模型。

让我们开始这一章的学习，一起探索如何利用 LLM 加快我们的工作进程，提高我们的工作效率。

2.1 情感推断

让我们以一则电商平台上的台灯评论为例，通过此例，我们将学习如何对评论进行情感二分类（正面/负面）。

lamp_review = """
我需要一盏漂亮的卧室灯，这款灯具有额外的储物功能，价格也不算太高。\
我很快就收到了它。在运输过程中，我们的灯绳断了，但是公司很乐意寄送了一个新的。\
几天后就收到了。这款灯很容易组装。我发现少了一个零件，于是联系了他们的客服，他们很快就给我寄来了缺失的零件！\
在我看来，Lumina 是一家非常关心顾客和产品的优秀公司！
"""

接下来，我们将尝试编写一个 Prompt ，用以分类这条商品评论的情感。如果我们想让系统解析这条评论的情感倾向，只需编写"以下商品评论的情感倾向是什么？"这样的 Prompt ，再加上一些标准的分隔符和评论文本等。

然后，我们将这个程序运行一遍。结果表明，这条商品评论的情感倾向是正面的，这似乎非常准确。尽管这款台灯并非完美无缺，但是这位顾客对它似乎相当满意。这个公司看起来非常重视客户体验和产品质量，因此，认定评论的情感倾向为正面似乎是正确的判断。

prompt = f"""
以下用三个反引号分隔的产品评论的情感是什么？

评论文本: ```{lamp_review}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

积极的情感。

如果你想要给出更简洁的答案，以便更容易进行后期处理，可以在上述 Prompt 基础上添加另一个指令：用一个单词回答：「正面」或「负面」。这样就只会打印出 "正面" 这个单词，这使得输出更加统一，方便后续处理。

prompt = f"""
以下用三个反引号分隔的产品评论的情感是什么？

用一个单词回答：「正面」或「负面」。

评论文本: ```{lamp_review}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

正面

识别感情类型

接下来，我们将继续使用之前的台灯评论，但这次我们会试用一个新的 Prompt 。我们希望模型能够识别出评论作者所表达的情感，并且将这些情感整理为一个不超过五项的列表。

# 中文
prompt = f"""
识别以下评论的作者表达的情感。包含不超过五个项目。将答案格式化为以逗号分隔的单词列表。

评论文本: ```{lamp_review}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

意,感激,快速,优秀,关心

大型语言模型非常擅长从一段文本中提取特定的东西。在上面的例子中，评论所表达的情感有助于了解客户如何看待特定的产品。

识别愤怒 对于许多企业来说，洞察到顾客的愤怒情绪是至关重要的。这就引出了一个分类问题：下述的评论作者是否流露出了愤怒？因为如果有人真的情绪激动，那可能就意味着需要给予额外的关注，因为每一个愤怒的顾客都是一个改进服务的机会，也是一个提升公司口碑的机会。这时，客户支持或者客服团队就应该介入，与客户接触，了解具体情况，然后解决他们的问题。

# 中文
prompt = f"""
以下评论的作者是否表达了愤怒？评论用三个反引号分隔。给出是或否的答案。

评论文本: ```{lamp_review}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

否

上面这个例子中，客户并没有生气。注意，如果使用常规的监督学习，如果想要建立所有这些分类器，不可能在几分钟内就做到这一点。我们鼓励大家尝试更改一些这样的 Prompt ，也许询问客户是否表达了喜悦，或者询问是否有任何遗漏的部分，并看看是否可以让 Prompt 对这个灯具评论做出不同的推论。

2.2 文本信息提取

信息提取是自然语言处理（NLP）的重要组成部分，它帮助我们从文本中抽取特定的、我们关心的信息。我们将深入挖掘客户评论中的丰富信息。在接下来的示例中，我们将要求模型识别两个关键元素：购买的商品和商品的制造商。

想象一下，如果你正在尝试分析一个在线电商网站上的众多评论，了解评论中提到的商品是什么、由谁制造，以及相关的积极或消极情绪，将极大地帮助你追踪特定商品或制造商在用户心中的情感趋势。

在接下来的示例中，我们会要求模型将回应以一个 JSON 对象的形式呈现，其中的 key 就是商品和品牌。

# 中文
prompt = f"""
从评论文本中识别以下项目：
- 评论者购买的物品
- 制造该物品的公司

评论文本用三个反引号分隔。将你的响应格式化为以 "物品" 和 "品牌" 为键的 JSON 对象。
如果信息不存在，请使用 "未知" 作为值。
让你的回应尽可能简短。

评论文本: ```{lamp_review}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

{
    "物品": "卧室灯",
    "品牌": "Lumina"
}

在上面小节中，我们采用了三至四个 Prompt 来提取评论中的"情绪倾向"、"是否生气"、"物品类型"和"品牌"等信息。然而，事实上，我们可以设计一个单一的 Prompt ，来同时提取所有这些信息。

# 中文
prompt = f"""
从评论文本中识别以下项目：
- 情绪（正面或负面）
- 审稿人是否表达了愤怒？（是或否）
- 评论者购买的物品
- 制造该物品的公司

评论用三个反引号分隔。将你的响应格式化为 JSON 对象，以 "情感倾向"、"是否生气"、"物品类型" 和 "品牌" 作为键。
如果信息不存在，请使用 "未知" 作为值。
让你的回应尽可能简短。
将 "是否生气" 值格式化为布尔值。

评论文本: ```{lamp_review}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

{
    "情感倾向": "正面",
    "是否生气": false,
    "物品类型": "卧室灯",
    "品牌": "Lumina"
}

这个例子中，我们指导 LLM 将"是否生气"的情况格式化为布尔值，并输出 JSON 格式。你可以尝试对格式化模式进行各种变化，或者使用完全不同的评论来试验，看看 LLM 是否仍然可以准确地提取这些内容。

2.3 文章主题推断

大型语言模型的另一个很酷的应用是推断主题。假设我们有一段长文本，我们如何判断这段文本的主旨是什么？它涉及了哪些主题？让我们通过以下一段虚构的报纸报道来具体了解一下。

# 中文
story = """
在政府最近进行的一项调查中，要求公共部门的员工对他们所在部门的满意度进行评分。
调查结果显示，NASA 是最受欢迎的部门，满意度为 95％。

一位 NASA 员工 John Smith 对这一发现发表了评论，他表示：
"我对 NASA 排名第一并不感到惊讶。这是一个与了不起的人们和令人难以置信的机会共事的好地方。我为成为这样一个创新组织的一员感到自豪。"

NASA 的管理团队也对这一结果表示欢迎，主管 Tom Johnson 表示：
"我们很高兴听到我们的员工对 NASA 的工作感到满意。
我们拥有一支才华横溢、忠诚敬业的团队，他们为实现我们的目标不懈努力，看到他们的辛勤工作得到回报是太棒了。"

调查还显示，社会保障管理局的满意度最低，只有 45％的员工表示他们对工作满意。
政府承诺解决调查中员工提出的问题，并努力提高所有部门的工作满意度。
"""

以上是一篇关于政府员工对其工作单位感受的虚构报纸文章。我们可以要求大语言模型确定其中讨论的五个主题，并用一两个词语概括每个主题。输出结果将会以逗号分隔的Python列表形式呈现。

# 中文
prompt = f"""
确定以下给定文本中讨论的五个主题。

每个主题用1-2个词概括。

请输出一个可解析的 Python 列表，每个元素是一个字符串，展示了一个主题。

给定文本: ```{story}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

- NASA
- 员工满意度
- 社会保障管理局
- 政府调查
- 管理团队

假设我们有一个新闻网站或类似的平台，这是我们感兴趣的主题：美国航空航天局、当地政府、工程、员工满意度、联邦政府等。我们想要分析一篇新闻文章，理解其包含了哪些主题。可以使用这样的 Prompt：确定以下主题列表中的每个项目是否是以下文本中的主题。以 0 或 1 的形式给出答案列表。

# 中文
prompt = f"""
判断主题列表中的每一项是否是给定文本中的一个话题，

以列表的形式给出答案，每个元素是一个Json对象，键为对应主题，值为对应的 0 或 1。

主题列表：美国航空航天局、当地政府、工程、员工满意度、联邦政府

给定文本: ```{story}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

[
    {"美国航空航天局": 1},
    {"当地政府": 1},
    {"工程": 0},
    {"员工满意度": 1},
    {"联邦政府": 1}
]

从输出结果来看，这个 story 与关于"美国航空航天局"、"员工满意度"、"联邦政府"、"当地政府"有关，而与"工程"无关。这种能力在机器学习领域被称为零样本（Zero-Shot）学习。这是因为我们并没有提供任何带标签的训练数据，仅凭 Prompt ，它便能判定哪些主题在新闻文章中被包含。

如果我们希望制定一个新闻提醒，我们同样可以运用这种处理新闻的流程。假设我对"美国航空航天局"的工作深感兴趣，那么你就可以构建一个如此的系统：每当出现与'美国宇航局'相关的新闻，系统就会输出提醒。

result_lst = eval(response)
topic_dict = {list(i.keys())[0] : list(i.values())[0] for i in result_lst}
print(topic_dict)
if topic_dict['美国航空航天局'] == 1:
    print("提醒: 关于美国航空航天局的新消息")

{'美国航空航天局': 1, '当地政府': 1, '工程': 0, '员工满意度': 1, '联邦政府': 1}
提醒: 关于美国航空航天局的新消息

这就是我们关于推断的全面介绍。在短短几分钟内，我们已经能够建立多个用于文本推理的系统，这是以前需要机器学习专家数天甚至数周时间才能完成的任务。这一变化无疑是令人兴奋的，因为无论你是经验丰富的机器学习开发者，还是刚入门的新手，都能利用输入 Prompt 快速开始复杂的自然语言处理任务。

第三部分 使用文本转换

大语言模型具有强大的文本转换能力，可以实现多语言翻译、拼写纠正、语法调整、格式转换等不同类型的文本转换任务。利用语言模型进行各类转换是它的典型应用之一。

在本章中,我们将介绍如何通过编程调用API接口，使用语言模型实现文本转换功能。通过代码示例，读者可以学习将输入文本转换成所需输出格式的具体方法。

掌握调用大语言模型接口进行文本转换的技能，是开发各种语言类应用的重要一步。文本转换功能的应用场景也非常广泛。相信读者可以在本章的基础上，利用大语言模型轻松开发出转换功能强大的程序。

3.1 使用大语言模型做一个翻译器

文本翻译是大语言模型的典型应用场景之一。相比于传统统计机器翻译系统，大语言模型翻译更加流畅自然，还原度更高。通过在大规模高质量平行语料上进行 Fine-Tune，大语言模型可以深入学习不同语言间的词汇、语法、语义等层面的对应关系，模拟双语者的转换思维，进行意义传递的精准转换，而非简单的逐词替换。

以英译汉为例，传统统计机器翻译多倾向直接替换英文词汇，语序保持英语结构，容易出现中文词汇使用不地道、语序不顺畅的现象。而大语言模型可以学习英汉两种语言的语法区别，进行动态的结构转换。同时，它还可以通过上下文理解原句意图，选择合适的中文词汇进行转换，而非生硬的字面翻译。

大语言模型翻译的这些优势使其生成的中文文本更加地道、流畅，兼具准确的意义表达。利用大语言模型翻译，我们能够打通多语言之间的壁垒，进行更加高质量的跨语言交流。

翻译为西班牙语

prompt = f"""
将以下中文翻译成西班牙语: \
```您好，我想订购一个搅拌机。```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

¡Hola, me gustaría hacer un pedido de una batidora!

识别语种

prompt = f"""
请告诉我以下文本是什么语种:
```Combien coûte le lampadaire?```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

这句话是法语。

多语种翻译

prompt = f"""
请将以下文本分别翻译成中文、英文、法语和西班牙语:
```I want to order a basketball.```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

Sure, here are the translations:

Chinese (Simplified): 我想订购一个篮球。
English: I want to order a basketball.
French: Je veux commander un ballon de basket.
Spanish: Quiero pedir un balón de baloncesto.

同时进行语气转换

prompt = f"""
请将以下文本翻译成中文，分别展示成正式与非正式两种语气:
```Would you like to order a pillow?```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

正式：您想订购一个枕头吗？
非正式：你想订一个枕头吗？

使用大语言模型做一个翻译器

在当今全球化的环境下，不同国家的用户需要频繁进行跨语言交流。但是语言的差异常使交流变得困难。为了打通语言壁垒，实现更便捷的国际商务合作和交流，我们需要一个智能的通用翻译工具。该翻译工具需要能够自动识别不同语言文本的语种，无需人工指定。然后它可以将这些不同语言的文本翻译成目标用户的母语。在这种方式下，全球各地的用户都可以轻松获得用自己母语书写的内容。

开发一个识别语种并进行多语种翻译的工具，将大大降低语言障碍带来的交流成本。它将有助于构建一个语言无关的全球化世界，让世界更为紧密地连结在一起。

import time

user_messages = [
  "La performance du système est plus lente que d'habitude.",  # System performance is slower than normal
  "Mi monitor tiene píxeles que no se iluminan.",              # My monitor has pixels that are not lighting
  "Il mio mouse non funziona",                                 # My mouse is not working
  "Mój klawisz Ctrl jest zepsuty",                             # My keyboard has a broken control key
  "我的屏幕在闪烁"                                             # My screen is flashing
]

for issue in user_messages:
    time.sleep(20)
    prompt = f"告诉我以下文本是什么语种，直接输出语种，如法语，无需输出标点符号: ```{issue}```"
    lang = get_completion(prompt)
    print(f"原始消息 ({lang}): {issue}\n")

    prompt = f"""
    将以下消息分别翻译成英文和中文，并写成
    中文翻译：xxx
    英文翻译：yyy
    的格式：
    ```{issue}```
    """
    response = get_completion(prompt)
    print(response, "\n=========================================")

原始消息 (法语): La performance du système est plus lente que d'habitude.

中文翻译：系统性能比平常慢。
英文翻译：The system performance is slower than usual. 
=========================================
原始消息 (西班牙语): Mi monitor tiene píxeles que no se iluminan.

中文翻译：我的显示器有些像素不亮。

英文翻译：My monitor has pixels that don't light up.

=========================================
原始消息 (这是意大利语。): Il mio mouse non funziona

```Il mio mouse non funziona```

中文翻译：我的鼠标不能用
英文翻译：My mouse isn't working 
=========================================
原始消息 (波兰语): Mój klawisz Ctrl jest zepsuty

```Mój klawisz Ctrl jest zepsuty```

中文翻译：我的Ctrl键坏了。

英文翻译：My Ctrl key is broken. 
=========================================
原始消息 (中文): 我的屏幕在闪烁

```我的屏幕在闪烁```

中文翻译：我的屏幕在闪烁
英文翻译：My screen is flickering. 
=========================================

3.2 语气与写作风格调整

在写作中，语言语气的选择与受众对象息息相关。比如工作邮件需要使用正式、礼貌的语气和书面词汇；而与朋友的聊天可以使用更轻松、口语化的语气。

选择恰当的语言风格，让内容更容易被特定受众群体所接受和理解，是技巧娴熟的写作者必备的能力。随着受众群体的变化调整语气也是大语言模型在不同场景中展现智能的一个重要方面。

prompt = f"""
将以下文本翻译成商务信函的格式:
```小老弟，我小羊，上回你说咱部门要采购的显示器是多少寸来着？```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

当然，以下是翻译后的商务信函格式：

---

**主题：关于显示器采购的询问**

尊敬的（收件人姓名）：

我谨代表（你的姓名）写信向您询问上次我们讨论过的一个细节。您提到我们部门需要采购显示器，但我不确定您说的是多少寸的显示器。为了确保我们能够准确地满足部门的需求，我希望能够确认一下您所需的显示器尺寸。

期待您的回复，谢谢！

诚挚地，

（你的姓名）

---

希望这个格式符合你的要求！

3.3 文件格式转换

大语言模型如 ChatGPT 在不同数据格式之间转换方面表现出色。它可以轻松实现 JSON 到 HTML、XML、Markdown 等格式的相互转化。下面是一个示例,展示如何使用大语言模型将 JSON 数据转换为 HTML 格式:

假设我们有一个 JSON 数据,包含餐厅员工的姓名和邮箱信息。现在我们需要将这个 JSON 转换为 HTML 表格格式，以便在网页中展示。在这个案例中,我们就可以使用大语言模型,直接输入JSON 数据,并给出需要转换为 HTML 表格的要求。语言模型会自动解析 JSON 结构,并以 HTML 表格形式输出,完成格式转换的任务。

利用大语言模型强大的格式转换能力,我们可以快速实现各种结构化数据之间的相互转化,大大简化开发流程。掌握这一转换技巧将有助于读者更高效地处理结构化数据。

data_json = { "resturant employees" :[
    {"name":"Shyam", "email":"shyamjaiswal@gmail.com"},
    {"name":"Bob", "email":"bob32@gmail.com"},
    {"name":"Jai", "email":"jai87@gmail.com"}
]}
prompt = f"""
将以下Python字典从JSON转换为HTML表格，直接输出位html代码，不要输出其他，保留表格标题和列名。python字典：'''{data_json}'''
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

<table border="1">
  <caption>resturant employees</caption>
  <tr>
    <th>name</th><th>email</th>
  </tr>
  <tr>
    <td>Shyam</td><td>shyamjaiswal@gmail.com</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Bob</td><td>bob32@gmail.com</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Jai</td><td>jai87@gmail.com</td>
  </tr>
</table>

将上述 HTML 代码展示出来如下：

from IPython.display import display, Markdown, Latex, HTML, JSON
display(HTML(response))

resturant employees
name	email
Shyam	shyamjaiswal@gmail.com
Bob	bob32@gmail.com
Jai	jai87@gmail.com

3.4 拼写及语法纠正

在使用非母语撰写时，拼写和语法错误比较常见，进行校对尤为重要。例如在论坛发帖或撰写英语论文时，校对文本可以大大提高内容质量。

利用大语言模型进行自动校对可以极大地降低人工校对的工作量。下面是一个示例，展示如何使用大语言模型检查句子的拼写和语法错误。

假设我们有一系列英语句子，其中部分句子存在错误。我们可以遍历每个句子，要求语言模型进行检查，如果句子正确就输出"未发现错误"，如果有错误就输出修改后的正确版本。

通过这种方式，大语言模型可以快速自动校对大量文本内容，定位拼写和语法问题。这极大地减轻了人工校对的负担，同时也确保了文本质量。利用语言模型的校对功能来提高写作效率，是每一位非母语写作者都可以采用的有效方法。

import time
text = [
  "The girl with the black and white puppies have a ball.",  # The girl has a ball.
  "Yolanda has her notebook.", # ok
  "Its going to be a long day. Does the car need it's oil changed?",  # Homonyms
  "Their goes my freedom. There going to bring they're suitcases.",  # Homonyms
  "Your going to need you're notebook.",  # Homonyms
  "That medicine effects my ability to sleep. Have you heard of the butterfly affect?", # Homonyms
  "This phrase is to cherck chatGPT for spelling abilitty"  # spelling
]
for i in range(len(text)):
    time.sleep(20)
    prompt = f"""请校对并更正以下文本，注意纠正文本保持原始语种，无需输出原始文本。
    如果您没有发现任何错误，请说"未发现错误"。

    例如：
    输入：I are happy.
    输出：I am happy.
    ```{text[i]}```"""
    response = get_completion(prompt)
    print(i, response)

0 The girl with the black and white puppies has a ball.
1 Yolanda has her notebook.
2 It's going to be a long day. Does the car need its oil changed?
3 Their goes my freedom. There going to bring they're suitcases.
未发现错误
4 You're going to need your notebook.
5 ```That medicine affects my ability to sleep. Have you heard of the butterfly effect?```
6 This phrase is to check ChatGPT for spelling ability.

下面是一个使用大语言模型进行语法纠错的简单示例，类似于Grammarly（一个语法纠正和校对的工具）的功能。

输入一段关于熊猫玩偶的评价文字，语言模型会自动校对文本中的语法错误，输出修改后的正确版本。这里使用的Prompt比较简单直接，只要求进行语法纠正。我们也可以通过扩展Prompt，同时请求语言模型调整文本的语气、行文风格等。

text = f"""
Got this for my daughter for her birthday cuz she keeps taking \
mine from my room.  Yes, adults also like pandas too.  She takes \
it everywhere with her, and it's super soft and cute.  One of the \
ears is a bit lower than the other, and I don't think that was \
designed to be asymmetrical. It's a bit small for what I paid for it \
though. I think there might be other options that are bigger for \
the same price.  It arrived a day earlier than expected, so I got \
to play with it myself before I gave it to my daughter.
"""
prompt = f"校对并更正以下商品评论：```{text}```"
response = get_completion(prompt)
print(response)

Here's the revised version of the product review:

"I bought this for my daughter's birthday because she kept taking mine from my room. Yes, adults also adore pandas too. She carries it everywhere with her, and it's incredibly soft and adorable. However, one of the ears is slightly lower than the other, and I don't think it was designed to be asymmetrical. Also, it's a bit smaller than expected given the price. I believe there might be larger options available for the same price. Nonetheless, it arrived a day earlier than expected, so I had the chance to enjoy it myself before giving it to my daughter."

这个示例展示了如何利用语言模型强大的语言处理能力实现自动化的语法纠错。类似的方法可以运用于校对各类文本内容，大幅减轻人工校对的工作量，同时确保文本语法准确。掌握运用语言模型进行语法纠正的技巧，将使我们的写作更加高效和准确。

3.5 语言转换功能的综合样例

语言模型具有强大的组合转换能力，可以通过一个Prompt同时实现多种转换，大幅简化工作流程。

下面是一个示例，展示了如何使用一个Prompt，同时对一段文本进行翻译、拼写纠正、语气调整和格式转换等操作。

prompt = f"""
针对以下三个反引号之间的英文评论文本，
首先进行拼写及语法纠错，
然后将其转化成中文，
再将其转化成优质淘宝评论的风格，从各种角度出发，分别说明产品的优点与缺点，并进行总结。
润色一下描述，使评论更具有吸引力。
输出结果格式为：
【优点】xxx
【缺点】xxx
【总结】xxx
注意，只需填写xxx部分，并分段输出。
将结果输出成Markdown格式。
```{text}```
"""
response = get_completion(prompt)
display(Markdown(response))

【优点】
这款熊猫玩偶我给女儿买的，她生日的时候总是从我的房间拿我的。是的，成年人也喜欢熊猫。她无论去哪都带着它，而且它超级柔软可爱。它的一只耳朵比另一只稍微低一些，我觉得这不是设计成不对称的。它的尺寸比我付出的价格要小一些。我觉得可能有其他同价位但更大的选择。它比预期的提前了一天到货，所以我在把它送给女儿之前还能玩一下。
【缺点】
尺寸较小，可能有同价位但更大的选择。
【总结】
这款熊猫玩偶柔软可爱，适合小孩子抱着玩。然而，尺寸较小，可能不符合某些消费者的期望。如果你在寻找更大尺寸的玩偶，可能需要考虑其他选择。不过，提前到货的快速配送是一大亮点，让人感到惊喜。

第四部分 文本扩展

文本扩展是大语言模型的一个重要应用方向，它可以输入简短文本，生成更加丰富的长文。这为创作提供了强大支持，但也可能被滥用。因此开发者在使用时，必须谨记社会责任，避免生成有害内容。

在本章中,我们将学习基于 OpenAI API 实现一个客户邮件自动生成的示例，用于根据客户反馈优化客服邮件。这里还会介绍"温度"（temperature）这一超参数，它可以控制文本生成的多样性。

需要注意，扩展功能只应用来辅助人类创作，而非大规模自动生成内容。开发者应审慎使用，避免产生负面影响。只有以负责任和有益的方式应用语言模型，才能发挥其最大价值。相信践行社会责任的开发者可以利用语言模型的扩展功能，开发出真正造福人类的创新应用。

4.1 回复客户邮件

在这个客户邮件自动生成的示例中，我们将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。

具体来说，我们先输入客户的评论文本和对应的情感分析结果(正面或者负面)。然后构造一个 Prompt，要求大语言模型基于这些信息来生成一封定制的回复电子邮件。

下面先给出一个实例，包括一条客户评价和这个评价表达的情感。这为后续的语言模型生成回复邮件提供了关键输入信息。通过输入客户反馈的具体内容和情感态度，语言模型可以生成针对这个特定客户、考虑其具体情感因素的个性化回复。这种针对个体客户特点的邮件生成方式，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。
"""

在这个例子中，我们已经利用前面章节学到的方法，从客户评价中提取出其表达的情感倾向。这里是一条关于搅拌机的评论。现在我们要基于这条评论中的情感倾向，使用大语言模型自动生成一封回复邮件。

以下述 Prompt 为例：首先明确大语言模型的身份是客户服务 AI 助手；它任务是为客户发送电子邮件回复；然后在三个反引号间给出具体的客户评论；最后要求语言模型根据这条反馈邮件生成一封回复，以感谢客户的评价。

prompt = 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，

非常感谢您分享对我们产品的详细反馈。我们真诚地对您在使用过程中遇到的问题表示歉意，并感谢您对我们的产品提出的建设性意见。

我们非常重视客户的意见，并将您提到的每一个问题都反馈给相关部门。您对产品质量的关注是我们不断改进的动力，我们会努力确保产品的质量和性能达到最佳水平。

同时，我们也会进一步改进我们的售后服务，以确保客户在使用产品时能够得到及时的支持和解决方案。

感谢您选择我们的产品，并对您未来的购物体验充满信心。如果您有任何其他问题或需要进一步帮助，请随时联系我们的客服团队。

祝您生活愉快！

AI客户代理

4.2 何为温度系数？

大语言模型中的 "温度"(temperature) 参数可以控制生成文本的随机性和多样性。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。

一般来说，如果需要可预测、可靠的输出，则将 temperature 设置为0，在所有课程中，我们一直设置温度为零；如果需要更具创造性的多样文本，那么适当提高 temperature 则很有帮助。调整这个参数可以灵活地控制语言模型的输出特性。

在下面例子中，针对同一段来信，我们提醒语言模型使用用户来信中的详细信息，并设置一个较高的 temperature ，运行两次，比较他们的结果有何差异。

from openai import OpenAI

# 免费KEY
client = OpenAI(
    base_url='https://api.chatanywhere.com.cn/v1',
    api_key='sk-rLQHi1Ad7HncwlXkb1zIFR4LhfO9xVJ57aBajBHjHzrYdnZl',
    )

# 一个封装 OpenAI 接口的函数，参数为 Prompt，返回对应结果

def get_completion(prompt,temperature=0,model="gpt-3.5-turbo"):
    '''
    prompt: 对应的提示词
    model: 调用的模型，默认为 gpt-3.5-turbo(ChatGPT)。你也可以选择其他模型。
           https://platform.openai.com/docs/models/overview
    '''
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]

    # 调用 OpenAI 的 ChatCompletion 接口
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=temperature
    )

    return response.choices[0].message.content


# 第一次运行
prompt = f"""
你是一名客户服务的AI助手。
你的任务是给一位重要的客户发送邮件回复。
根据通过"```"分隔的客户电子邮件生成回复，以感谢客户的评价。
如果情感是积极的或中性的，感谢他们的评价。
如果情感是消极的，道歉并建议他们联系客户服务。
请确保使用评论中的具体细节。
以简明和专业的语气写信。
以"AI客户代理"的名义签署电子邮件。
客户评价：```{review}```
评论情感：{sentiment}
"""
response = get_completion(prompt, temperature=0.7)
print(response)

主题：关于您的反馈

尊敬的客户，

感谢您抽出时间分享您对我们产品的看法。我们对您在使用我们的产品时遇到的问题感到抱歉。

您提到的问题对我们来说非常重要，我们将会对产品的质量问题进行深入的调查和改进。我们的目标是提供高质量的产品和卓越的客户服务，您的反馈对我们非常有价值，将有助于我们更好地满足客户的需求。

针对您提到的保修过期的问题，我们深感抱歉。我们将会对我们的保修政策进行审查，以确保能够更好地满足客户的需求。

如果您有任何其他疑问或需要进一步的帮助，请随时联系我们的客户服务团队。我们将竭诚为您提供支持并解决您的问题。

再次感谢您的反馈，祝您一切顺利。

AI客户代理

第二次运行输出结果会发生变化：

# 第二次运行
prompt = f"""
你是一名客户服务的AI助手。
你的任务是给一位重要的客户发送邮件回复。
根据通过"```"分隔的客户电子邮件生成回复，以感谢客户的评价。
如果情感是积极的或中性的，感谢他们的评价。
如果情感是消极的，道歉并建议他们联系客户服务。
请确保使用评论中的具体细节。
以简明和专业的语气写信。
以"AI客户代理"的名义签署电子邮件。
客户评价：```{review}```
评论情感：{sentiment}
"""
response = get_completion(prompt, temperature=0.7)
print(response)

尊敬的客户，

非常感谢您花时间分享您的经验和反馈。我们对您在使用我们产品时遇到的问题感到抱歉，并且对您的不便表示诚挚的歉意。

您提到的问题我们非常重视，并会尽快与相关部门联系，以了解并解决这些问题。我们努力确保产品质量始终如一，但您的反馈表明我们还有改进的空间。我们将会加强质量控制，并确保类似问题不再发生。

同时，如果您需要任何帮助或进一步的支持，请随时联系我们的客户服务团队。我们将竭诚为您提供帮助，并确保您的满意度。

再次感谢您的反馈和支持。我们期待着能够为您提供更好的产品和服务。

诚挚地，

AI客户代理

温度（temperature）参数可以控制语言模型生成文本的随机性。温度为0时，每次使用同样的 Prompt，得到的结果总是一致的。而在上面的样例中，当温度设为0.7时，则每次执行都会生成不同的文本。

所以，这次的结果与之前得到的邮件就不太一样了。再次执行同样的 Prompt,邮件内容还会有变化。因此。我建议读者朋友们可以自己尝试不同的 temperature ，来观察输出的变化。总体来说，temperature 越高，语言模型的文本生成就越具有随机性。可以想象，高温度下，语言模型就像心绪更加活跃，但也可能更有创造力。

适当调节这个超参数,可以让语言模型的生成更富有多样性，也更能意外惊喜。希望这些经验可以帮助你在不同场景中找到最合适的温度设置。

第五部分 LLM常见应用场景

在本节中，我们深入探讨了如何充分利用大语言模型的功能来优化文本处理过程。下面我们将对各部分的应用进行丰富与细化，以展示在实际工作中可以做些什么：

第一部分：提取文本的主要内容

在实际工作中，我们可以利用大语言模型提取文本的主要内容来做以下事情：

1.1 单一文本概括：快速了解长篇文章、报告或论文的核心内容，节省阅读时间，帮助决定是否需要深入阅读。

1.2 设置关键角度侧重：针对特定话题或关键词提取相关信息，帮助进行主题分析、舆情监控等工作。

1.3 关键信息提取：从大量文本中抽取出关键信息，例如提取产品评论中的优缺点，用于产品改进和市场分析。

1.4 同时提取多条文本：批量处理大量文本数据，例如从多个新闻报道中提取事件信息，支持数据挖掘和分析。

第二部分：推断文章的情感和主题

在实际工作中，我们可以利用大语言模型推断文章的情感和主题来做以下事情：

2.1 情感推断：分析用户评论、社交媒体内容等，了解用户对产品或服务的情感反馈，指导产品改进和营销策略。

2.2 文本信息提取：从大量文本数据中提取关键信息，例如从新闻报道中提取事件细节，用于舆情监控和风险预警。

2.3 文章主题推断：分析文章内容，识别文章的主题和关键词，用于文本分类、信息检索等应用。

第三部分：使用文本转换

在实际工作中，我们可以利用大语言模型进行文本转换来做以下事情：

3.1 使用大语言模型做一个翻译器：将文本从一种语言翻译成另一种语言，支持跨语言交流和跨文化合作。

3.2 语气与写作风格调整：调整文本的语气和写作风格，使其符合不同受众的需求和喜好，例如将专业文本转换成通俗易懂的语言。

3.3 文件格式转换：将文本从一种格式转换成另一种格式，例如将Word文档转换成PDF格式，便于分享和存档。

3.4 拼写及语法纠正：自动检测文本中的拼写和语法错误，并提供修正建议，提高文本质量和准确性。

3.5 语言转换功能的综合样例：结合多种文本转换功能，例如将外文文献翻译成中文，并进行语气调整和语法纠正，生成符合中文读者阅读习惯的文档。

第四部分：文本扩展

在实际工作中，我们可以利用大语言模型进行文本扩展来做以下事情：

4.1 回复客户邮件：根据客户提供的邮件内容，自动生成回复邮件，节省回复时间，提高客户满意度。

4.2 何为温度系数：利用大语言模型生成文本，通过调整温度系数控制生成文本的多样性和准确性，用于生成创意性文案、文章摘要等。

通过以上丰富与细化的应用场景，读者可以更清晰地了解如何在实际工作中利用大语言模型提高工作效率，优化文本处理过程。

参考学习：
《吴恩达-面向开发者的LLM入门课程》