LLM输出格式化后的世界战争事件

LLM输出格式化后的世界战争事件

希望LLM输出格式化后的世界战争事件

代码参考: 通过LLM多轮对话生成单元测试用例

提示词:

txt 复制代码
system_prompt="你是一位历史学家,擅长回答历史问题,请使用中文回答。\n\n历史问题:"

question ='''
输出从{}年到{}年期间,全世界发生过的战争,必须按以下固定格式输出:
输出格式:
[开始时间 # 结束时间 # 国家 # 名称 # 发起方 # 规模 # 伤亡人数 # 起因 # 结果 # 启示 # 你的看法]
注意事项:
1.你不确定的地方用未知代替
2.不要输出其他无关内容
3.支持多行输出
'''

代码修改点:

python 复制代码
llms=[dashscope_llm,moonshot_llm,qianfan_llm,sparkai_llm,zhipuai_llm,yi_llm,volc_llm]
for llm in llms:
    logger.info(f" ---------------------------------- {llm.__name__} ---------------------------------- ")
    for beg in range(1000,2024,10):
        response=None
        try:
            obj=llm(system_prompt,question.format(beg,beg+10))
            response = obj.infer()
            params=re.findall(r'\[(.*?)\]',response)
            for param in params:
                logger.info(f"{param}")
        except:
            if response:
                print(response)
            traceback.print_exc()

输出:

txt 复制代码
 ---------------------------------- dashscope_llm ---------------------------------- 
1004年 # 1005年 # 中国 # 澶渊之盟 # 北宋 # 辽国 # 中等规模 # 未知 # 边境冲突 # 签订和平条约,互赠岁币 # 和平外交的重要性
1009年 # 1010年 # 埃及 # 法蒂玛王朝与拜占庭战争 # 法蒂玛王朝 # 拜占庭帝国 # 小规模 # 未知 # 宗教与领土争端 # 暂时的边境调整,未决争端 # 宗教冲突对地区稳定的影响
1032年 # 1032年 # 拜占庭帝国 # 安纳托利亚战役 # 拜占庭帝国 # 中等规模 # 未知 # 拜占庭扩张领土 # 拜占庭取得胜利 # 对地区势力平衡的影响 # 这表明当时拜占庭帝国仍在积极扩展其影响力
1040年 # 1042年 # 中国 # 康国之乱 # 塔里布部族 # 中等规模 # 未知 # 宗教与政治冲突 # 塔里布部族被平定 # 强化了宋朝中央集权 # 这一事件显示了当时中央政府对边疆控制的重要性
1046年 # 1048年 # 日本 # 平将门之乱 # 平将门 # 小规模 # 数百人 # 地方权力争斗 # 平将门被杀,叛乱平息 # 展现了平安时代日本中央与地方的权力斗争
1048年 # 1052年 # 波斯萨曼王朝 # 阿巴德王朝叛乱 # 阿巴德一世 # 中等规模 # 未知 # 宗教与皇位继承纠纷 # 萨曼王朝恢复统治,阿巴德王朝失败 # 强调了宗教和王权在中世纪伊斯兰世界中的复杂关系
相关推荐
冬奇Lab3 小时前
RAG 系列(十):混合检索——让召回更全面
人工智能·llm
Mr.朱鹏12 小时前
5.LangChain零基础速通-LCEL链式调用
python·langchain·django·大模型·llm·virtualenv
名字不好奇13 小时前
大模型不神秘:它到底在做什么
llm
星浩AI15 小时前
Claude Code 白嫖接入 DeepSeek V4 教程
llm·claude·vibecoding
为儿打call16 小时前
基于 Git Hooks + LLM 实现根据自然语言规则进行 Code Review
大数据·llm
Mr.朱鹏17 小时前
3.LangChain零基础速通-Prompt提示词模版和模型调用方法
人工智能·python·深度学习·langchain·llm·prompt·virtualenv
冬奇Lab1 天前
RAG 系列(九):效果不好怎么定位——用 RAGAS 做根因诊断
人工智能·llm·源码
不会敲代码11 天前
从零搭建 RAG 电子书智能问答系统:天龙八部 × Milvus × LangChain
langchain·node.js·llm
爱听歌的周童鞋1 天前
Learn-Claude-Code | 笔记 | Collaboration | s11 Autonomous Agents
笔记·llm·agent·claude code·collaboration·autonomous