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
吃饱了得干活8 小时前
Agent 的核心组件:大脑、记忆、手脚与心跳
llm·agent
孟健9 小时前
Gemini 4 Argon 对比 GPT-6 Astra:百万 Token 输出很诱人,但我劝你先别迁编程工作流
人工智能·llm·ai编程
柒和远方12 小时前
LangSmith RAG 量化评估:从"感觉还行"到"数据说话"
langchain·llm·测试
银河技术13 小时前
TB级文本去重实战:从单机 OOM 到 Spark / Ray 分布式架构的工程演进
分布式·微服务·重构·架构·spark·llm·rag
流浪00114 小时前
大模型技术全景(十三):记忆管理 Memory
llm·memory·记忆
XLYcmy1 天前
AI 时代,MOM(制造运营管理系统)该如何演进? 下
ai·llm·agent·智能制造·数字孪生·mom·harness
大鹏的NLP博客1 天前
理解 Jev:让大模型从“生成”走向“判断”
llm·jev
SharpCJ1 天前
Koog(1) —— JVM 下的 Agent 框架
llm·agent
桃西西呀1 天前
用 Laya 把出海 App 的几百条混语评价拆成可统计的判断
人工智能·llm·ai编程
sg_knight1 天前
ZCode Bug 定位实战:把报错丢给 ZCode,它是怎么修的
llm·bug·agent·ai编程·glm·智谱·zcode