吴恩达课程之prompt提示词——如何向chatgpt提问，获得你想要的结果？干货满满_吴恩达prompt

前一段看了deeplearning上吴恩达的课，很受启发，写了一些提示词的笔记，现在分享出来，希望一起学习探讨。

第一节-guidelines

guidelines

原则1：写清楚具体的说明

原则2：给模型时间“思考”

原则1：写清楚具体的说明

• 策略1：使用分隔符清楚地指示输入的不同部分，分隔符可以是：``、“”、<>、、：

let text = `你应该通过提供尽可能清晰和具体的指示来表达你想要模型做什么。

这将引导模型朝着期望的输出方向发展，

并降低收到不相关或错误回答的可能性。

不要将编写清晰的提示与编写简短的提示混淆。

在许多情况下，

较长的提示可以为模型提供更多的清晰度和上下文，

这可能导致更详细和相关的输出。
`

let prompt = `
将由三个单引号分隔的文本总结为一句话。
'''${text}'''
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• 策略2：要求结构化输出

let prompt=
`
生成三本虚构书籍的标题，以及它们的作者和类型。
以下键的JSON格式提供：
book_id, title, author, genre
`
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• 策略3：让模型检查条件是否满足

let text_1 = 
`
泡一杯茶很简单！首先，你需要烧开一些水。
在水烧开的同时，拿一个杯子并把茶包放进去
。一旦水温足够热，就把水倒在茶包上。让茶泡一会儿。
几分钟后，取出茶包。如果喜欢，可以根据口味加入一些糖或牛奶。
就这样！你就可以享受一杯美味的茶了。
`

let text_2 = `

阳光今天明亮照耀，鸟儿在歌唱。
这是一个美好的日子，去公园散步非常适合。
花朵盛开，树木在微风中轻轻摇曳。
人们出来活动，享受着宜人的天气。
有些人在野餐，有些人在玩游戏，还有人简单地躺在草地上放松。
这是一个完美的日子，可以在户外度过时间，欣赏大自然的美景。

`

let prompt = `

您将获得由三个引号分隔的文本。

如果它包含一系列指令，\

按照以下格式重新编写这些说明：

步骤1-。。。

步骤2-…

…

步骤N-…

如果文本不包含指令序列，\
然后简单地写下“没有提供步骤。

"""${text_1}"""
`

//"""${text_2}"""

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• 策略四：少样本提示

let prompt=`
你的任务是以一致的风格回答。
<孩子>：教我耐心。
＜爷爷奶奶＞：
那条侵蚀最深峡谷的河流源于一处谦逊的泉眼;
最宏伟的交响乐从单一的音符开始；
最复杂的织锦始于一根孤寂的线。
<孩子>：教我韧性。
`

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原则2：给模型时间“思考”

• 策略1：指定完成任务所需的步骤

let text = `
在一个迷人的村庄里，兄弟姐妹杰克和吉尔踏上了一次从山顶井中取水的探险之旅。
他们欢快地唱着歌爬山，然而不幸降临了——杰克在一个石头上绊倒，
顺着山坡滚下去，吉尔也随之而下。尽管有些摔伤，
但他们依然回到了家中得到了温暖的拥抱。
尽管遭遇了意外，他们的冒险精神依然不减，
继续愉快地探索着。

`

let prompt1 = `
执行以下操作：
1 - 使用一句话对下面由三个反引号分隔的文本进行总结。
2 - 将总结翻译成法语。
3 - 在法语总结中列出每个名字。
4 - 输出一个包含以下键的 JSON 对象：french_summary（法语总结），num_names（名字数量）。

请用换行符分隔你的回答。
Text:
```{text}```

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要求以指定格式输出

let prompt2 = `你的任务是执行以下操作：
1 - 使用一句话总结下面由<>分隔的文本。
2 - 将总结翻译成法语。
3 - 在法语总结中列出每个名字。
4 - 输出一个包含以下键的 JSON 对象：french_summary（法语总结），num_names（名字数量）。

使用以下格式：
文本： <要总结的文本>
总结： <总结>
翻译： <总结的翻译>
名字： <意大利总结中的名字列表>
输出 JSON： <包含总结和名字数量的 JSON>
Text: <{text}>
`
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• 策略2：在匆忙得出结论之前，指导模型自己找出解决方案，并按照指定的格式输出。

prompt = `
确定学生的解决方案是否正确。

问题：

我正在建造一个太阳能装置，我需要\

帮助解决财务问题。

-土地价格为100美元/平方英尺

-我可以花250美元/平方英尺买太阳能电池板

-我协商了一份维护合同，费用为

每年给我10万美元，每平方米再加10美元\

脚

运营第一年的总成本是多少

作为平方英尺数量的函数。

学生解决方案：

设x为装置的尺寸，单位为平方英尺。

成本：

1.土地成本：100倍

2.太阳能电池板成本：250倍

3.维修费用：100000+100x

总成本：100x+250x+100000+100x=450x+100000
`
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请注意，学生的解决方案实际上并不正确。
我们可以通过指示模型首先制定自己的解决方案来解决这个问题。

prompt = `

你的任务是确定学生的解决方案\

是否正确。

要解决此问题，请执行以下操作：

-首先，找出你自己解决这个问题的办法。

-然后将你的解决方案与学生的解决方案进行比较\

并评估学生的解决方案是否正确。

不要决定学生的解决方案是否正确，直到

你自己做了这个问题。

使用以下格式：

问题：

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这里放问题

学生的解决方案：

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这里放学生的解决方案

实际解决方案：

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在此处计算解决方案和您的解决方案的步骤

学生的解决方案与实际解决方案相同吗\

刚刚计算：

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是或否

学生成绩：

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正确或不正确

问题：

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我正在建造一个太阳能装置，我需要帮助\

计算财务状况。

-土地价格为100美元/平方英尺

-我可以花250美元/平方英尺买太阳能电池板

-我协商了一份维修合同\

每年给我10万美元，每平方米再加10美元\

脚

运营第一年的总成本是多少\

作为平方英尺数量的函数。

学生的解决方案：

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设x为装置的尺寸，单位为平方英尺。

成本：

1.土地成本：100倍

2.太阳能电池板成本：250倍

3.维修费用：100000+100x

总成本：100x+250x+100000+100x=450x+100000

实际解决方案：
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模型局限性：幻觉
Boie是一家真实存在的公司，但产品名称并非真实。

let prompt= `
告诉我Boie的AeroGlide超薄智能牙刷
`
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在一般使用LLM时，您要会考虑提示中的换行符是否会影响模型的性能。

第二节 iterative 迭代

迭代快速开发

在本课中，您将反复分析和完善提示，以从产品概况表中生成营销副本。

从产品概况表生成营销产品描述

let fact_sheet_chair = `
概述
- 这是一款美丽的中世纪风格办公家具系列的一部分，包括文件柜、办公桌、书柜、会议桌等。
- 提供多种外壳颜色和底座涂装选择。
- 可选择塑料背面和正面织物材质（SWC-100），或全包覆织物材质（SWC-110），有10种织物和6种皮革选项。
- 底座涂装可选：不锈钢、哑黑、高光白或铬。
- 椅子可选配或不配扶手。
- 适用于家庭或商业环境。
- 合格用于合同使用。

结构
- 五轮塑料涂层铝制底座。
- 气压式座椅调节，方便升降操作。

尺寸
- 宽度：53厘米 | 20.87英寸
- 深度：51厘米 | 20.08英寸
- 高度：80厘米 | 31.50英寸
- 座椅高度：44厘米 | 17.32英寸
- 座椅深度：41厘米 | 16.14英寸

选项
- 软质或硬质地板脚轮选择。
- 两种座椅泡沫密度选择：中等密度（1.8磅/立方英尺）或高密度（2.8磅/立方英尺）。
- 有扶手或8个位置可调节的PU扶手。

材料
外壳底座滑轮
- 铸铝，改性尼龙PA6/PA66涂层。
- 外壳厚度：10毫米。
座椅
- HD36泡沫

原产地
- 意大利
`

let prompt = `
您的任务是帮助市场团队根据技术参数表为零售网站创建产品描述。

根据用三个反引号括起来的技术规格中提供的信息，编写产品描述。

技术规格: ```${fact_sheet_chair}```
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问题1：文本太长

限制单词/句子/字符的数量。

prompt=`
您的任务是帮助营销团队创建
基于产品的零售网站的描述
在技术情况说明书上。
根据技术规范中提供的信息编写产品说明，
这些信息由三个单分隔。
最多使用50个单词。
技术规格：```${fact_sheet_chair}```
`
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问题2：文本关注错误的细节

要求其关注与目标受众相关的方面。

prompt = `
您的任务是帮助营销团队创建

基于产品的零售网站的描述在技术情况说明书上。

根据技术规范中提供的信息编写产品说明，
这些信息由三个倒勾号分隔。

本说明适用于家具零售商，因此应具有技术性，并侧重于产品的材料。

最多使用50个单词。

技术规格：```{fact_sheet_chair}```

`
prompt = `
您的任务是帮助营销团队创建
基于产品的零售网站的描述在技术情况说明书上。
根据技术规范中提供的信息编写产品说明，
这些信息由三个倒勾号分隔。
该描述是针对家具零售商的，
所以本质上应该是技术性的，并专注于产品所用的材料。
在说明书的最后，将每个7个字符的产品ID包含在技术规范中。
最多使用50个单词。
技术规格：```{fact_sheet_chair}```

`

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问题3：描述需要维度表

让它提取信息并将其整理成表格。

prompt = `您的任务是帮助市场团队根据技术参数表为零售网站创建产品描述。

根据用三个反引号括起来的技术规格中提供的信息，编写产品描述。

该描述面向家具零售商，因此应具有技术性，并侧重于产品的材料构造。

在描述的末尾，包括技术规格中每个7个字符的产品ID。

在描述之后，包括一个表格，提供产品的尺寸信息。表格应包含两列。

第一列包括尺寸名称，第二列只包括以英寸为单位的测量结果。

给表格加上标题“产品尺寸”。

将所有内容格式化为HTML代码，以便在网站中使用。将描述放在一个<div>元素中。

技术规格: ```{fact_sheet_chair}```

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第三节 summarizing总结

在本课中，您将重点总结特定主题的文本。

要汇总的文本

用单词/句子/字符限制进行总结

let prod_review=`

为了女儿的生日买了这个熊猫毛绒玩具，她非常喜欢，
无论去哪里都带着它。
它很软，超级可爱，脸上有友好的表情。
不过，相对于我付出的价格来说，它有点小了。
我想可能有其他同样价格但更大的选择。
它比预期提前了一天送到，
所以在我送给女儿之前我自己玩了一下。
`

let prompt=`

你的任务是从电子商务网站生成一个简短的产品评论摘要。

总结以下评论，评论以三个单引号分隔

最多30个字。

评论：```${prod_Review}```

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在注重运输和交付方面进行总结

let prompt = `您的任务是生成产品的简短摘要

从电子商务网站进行审查，以便向航运部门提供反馈。

总结以下评论，评论以三个单引号分隔

并专注于提及产品运输和交付的任何方面

最多30个字。

评论：```${prod_Review}```

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以价格和价值为重点进行总结

let prompt = `您的任务是生成产品的简短摘要

从电子商务网站进行审查，向负责确定产品价格的定价部门提供反馈。

总结以下评论，评论以三个单引号分隔

并关注与价格和感知价值相关的任何方面

最多30个字。

评论：```${prod_Review}```

`
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评论：总结包含与焦点主题无关的内容。

尝试“提取”而不是“总结”

let prompt = `您的任务是从电子商务网站的产品评论中提取相关信息，

并向运输部门提供反馈。

有以下评论，评论以三个单引号分隔

提取与运输相关的信息

最多30个字。

评论：```${prod_Review}```

`
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汇总多个产品评论

let review_1 = prod_review

//# 一盏站立式台灯的评论
let review_2 =`
需要一盏漂亮的台灯放在卧室，这款不仅具有额外的储物功能，而且价格也不太高。
快速收到-两天内送到。台灯的拉线在运输过程中断了，但公司很愉快地发送了一条新的。
几天内也送到了。组装很容易。
然后我发现缺了一个零件，所以我联系了他们的客服，他们很快就给我送来了缺失的零件！
对我来说，这是一家非常关心客户和产品的优秀公司。
`

// 一个电动牙刷的评论
let review_3 =`
我的牙科卫生师推荐我使用电动牙刷，所以我买了这款。
到目前为止，电池寿命似乎相当令人印象深刻。
初始充电后，在第一周保持充电器插上电源以进行电池调理后，
我拔掉了充电器，过去的3周里每天两次刷牙都在同一次充电中完成。
但牙刷头太小了。我见过比这个更大的婴儿牙刷。
我希望牙刷头更大，有不同长度的刷毛，以更好地清洁牙齿间隙，因为现在这个不行。
总的来说，如果您能以50美元左右的价格购买到这款牙刷，那是一个不错的选择。
制造商的替换刷头价格相当昂贵，但您可以购买更合理价格的通用刷头。
这款牙刷让我感觉每天都像去了一次牙医。我的牙齿感觉闪闪发亮！
`

//# 一个搅拌机的评论
let review_4 =`
所以，在11月份期间，他们仍然以约49美元的季节销售价出售17件套装，
折扣约一半，但由于某种原因（称其为涨价），在12月第二周左右，
所有价格都上涨到70-89美元左右，而同样的套装。
而11件套装也比之前的29美元的销售价格上涨了约10美元左右。
看起来还不错，但如果您看底座，刀片锁定的部分看起来不如几年前的版本那么好，
但我打算对它非常温柔对待（例如，我先在搅拌机中将豆子、冰块、米饭等硬物压碎，
然后将它们研磨成所需的份量，并在制作冰沙时先使用交叉切割刀片，
然后根据需要使用平刀片使它们更细/不那么有果肉）。
在制作冰沙时的特殊提示：将您计划使用的水果和蔬菜切碎并冷冻（
如果使用菠菜-轻轻炖软菠菜然后冷冻，直到准备使用-如果制作冰糕，
使用一个小到中等大小的食品处理器），这样您就可以避免添加太多冰块-制作您的冰沙时。
大约一年后，电机发出奇怪的声音。我打电话给客服，但保修期已过，所以我不得不再买一个。
提示：这类产品的整体质量有所下降，所以它们在一定程度上依赖品牌认知度和消费者忠诚度来维持销售。
大约两天内收到。
`

let reviews = [review_1, review_2, review_3, review_4]

for(let i = 0;i<reviews.lenght;i++){
	let prompt = `
您的任务是生成产品的简短摘要\

来自电子商务网站的评论。

总结以下评论，以三重分隔\

最多20个字。

评论：```${reviews[i]}```
	`
}
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第四节 inferring推断

推断

在本课中，您将从产品评论和新闻文章中推断情感和主题。

产品评审文本

let lamp_review = `
我的卧室需要一盏漂亮的灯，这盏有额外的储物空间，
而且价格不太高。很快就搞定了。
我们的灯在运输途中断了线，
公司很高兴地送来了一个新的。
几天之内也来了。这很容易组合起来。
我有一个缺失的部分，所以我联系了他们的支持，他们很快就给了我缺失的部分！
在我看来，Lumina是一家关心客户和产品的伟大公司！！
`
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情绪（积极/消极）

let prompt = `
下面的产品评论是什么样的观点，
三个单引号里面的内容是产品评论

评论内容：'''${lamp_review}'''

`

let prompt1 = `
下面的产品评论是什么样的观点，
三个单引号里面的内容是产品评论
把你的答案用一个词回答，
要么是“正面的”
要么是“负面的”
评论内容：'''${lamp_review}'''
`
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识别情绪类型

let prompt = `
列出以下评论的作者所表达的情感。
列表中包含的项目不超过五项。
将你的答案格式化为用逗号分隔的小写单词列表。
评论内容：'''${lamp_review}'''
`
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识别愤怒

1

以下评论的作者是否表达了愤怒\

这篇评论用三个单引号界定\

回答是或否。
评论内容：‘’‘${lamp_review}’‘’

从客户评论中提取产品和公司名称

ler prompt = `
从评论内容中识别以下项目：
-审核人购买的物品
-制造该项目的公司
这篇评论用三个单引号界定。将响应格式化为JSON对象，并以“Item”和“Brand”为key值。
如果信息不存在，请使用“unknow”作为值。
尽可能简短地回答。
评论内容：'''${lamp_review}'''
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同时执行多项任务

let prompt = `
从评论内容中识别以下项目：
-情绪（积极或消极）
-评论者是否表达了愤怒？（真或假）
-审核人购买的物品
-制造该项目的公司
这篇评论用三个单引号来界定。
使用将响应格式化为JSON对象
“情绪”、“愤怒”、“物品”和“品牌”是key值。
如果信息不存在，请使用“unknow”作为值。
尽可能简短地回答。
将是否表达了愤怒的值设置为布尔值。
评论内容：'''${lamp_review}'''
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推断主题

let story =`
在政府最近进行的一项调查中，
公共部门员工被要求对他们的水平进行评分
对他们工作的部门感到满意。
结果显示，美国国家航空航天局是最受欢迎的
部门的满意度为95%。
美国国家航空航天局的一名员工John Smith对这一发现发表了评论，
他说：“美国国家航空航天局脱颖而出，我并不感到惊讶。
这是一个与了不起的人一起工作的好地方
难以置信的机会。我很自豪能成为
这样一个创新的组织。”
这一结果也受到了美国国家航空航天局管理团队的欢迎，
导演汤姆·约翰逊表示：“我们很高兴
听说我们的员工对他们在美国国家航空航天局的工作感到满意。
我们有一支才华横溢、兢兢业业的团队，他们不知疲倦地工作
为了实现我们的目标，看到他们
努力工作是有回报的。”
调查还显示
社会保障管理部门的满意度最低评级，
只有45%的员工表示他们对他们的工作感到满意。
政府已承诺解决员工在调查中提出的问题，
以及努力提高所有部门的工作满意度。
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推断5个主题

let prompt = `
确定中讨论的五个主题

下面的文本，由三个反引号分隔。

把每一项写一到两个单词。

将您的回复格式化为用逗号分隔的项目列表。

文本示例：'''${story}'''

`

let topic_list = [

“美国国家航空航天局”，“地方政府”，“工程”，

“员工满意度”、“联邦政府”

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第五节 transforming转换

在本笔记本中，我们将探讨如何使用大型语言模型进行文本转换任务，如语言翻译、拼写和语法检查、音调调整和格式转换。

翻译

ChatGPT使用多种语言的源代码进行训练。这使模型能够进行翻译。以下是一些如何使用此功能的示例。

let prompt = `
将以下中文文本翻译成西班牙语：

'''嗨，我想点一个搅拌机'''

`

let prompt2 = `

告诉我这是哪国语言
'''Combien coûte le lampadaire?'''
`

let prompt3 = 
`
将以下文本翻译成法语和西班牙语和英国海盗：

'''我想订一个篮球'''
`

let prompt4 = `
用两种语言将以下文本翻译成西班牙语\

给出正式和非正式形式两种形式：

"你想订一个枕头吗？"
`
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通用翻译器

想象一下，你在一家大型跨国电子商务公司负责IT。用户正在用他们所有的母语向您发送有关IT问题的信息。您的员工来自世界各地，只会说他们的母语。你需要一个通用的翻译{！

let 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(let i =0;i<user_message.length;i++){
	let prompt1 = `
		告诉我这是什么语言：
		${user_message[i]}
	
`

}
	let prompt2 
for(let i =0;i<user_message.length;i++){
	prompt2 = `
将下列文本翻译成英语和朝鲜语：
		${user_message[i]}
	
`

}
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转换语气

写作可以根据预期的读者而有所不同。ChatGPT可以产生不同的语气。

let prompt = `
将以下内容从常规交流翻译成商务信函：

“老兄，我是乔，看看这个台灯的规格。”

`
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格式转换

ChatGPT可以在格式之间进行转换。提示应该描述输入和输出格式。

let data_json = { "resturant employees" :[ 
    {"name":"Shyam", "email":"shyamjaiswal@gmail.com"},
    {"name":"Bob", "email":"bob32@gmail.com"},
    {"name":"Jai", "email":"jai87@gmail.com"}
]}

let prompt = `
将以下从JSON转换为HTML\
具有列标题和标题的表：${data_json}
`
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拼写检查/语法检查。

以下是一些常见语法和拼写问题的例子，以及LLM的回应。

为了向LLM表明你希望它校对你的文本，你指示模型“校对”或“校对并更正”。

let 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 speling abilitty"  //spelling
]

for(let i =0;i<text.length;i++){
	let t = text[i]
	let prompt=`校对并更正以下文本

		并重写校正后的版本。如果你找不到
		
		和错误，只需说“未发现错误”。不使用
		
		文本周围的任何标点符号：
		
		```{t} ```
		`

}
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let text = `
这是给我女儿的生日礼物，因为她一直在拿\

我的房间。是的，成年人也喜欢熊猫。她拿\

它和她一起到处都是，而且超级柔软可爱。其中一个\

耳朵比另一只低一点，我不认为那是\

被设计成不对称的。就我付的钱来说，它有点小\

虽然我认为可能还有其他更大的选择\

同样的价格。它比预期提前了一天到达，所以我得到了\

在我把它给我女儿之前，我自己玩它。
`

let prompt = `

校对并更正此评论：'''${text}'''
`

let prompt=`
校对并更正这篇评论。让它更有吸引力。

确保它遵循APA风格的指南，并以高级读者为目标。

以markdown格式输出。

评论内容'''${text}'''
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第六节 expanding 扩展

扩展

在本课中，您将生成针对每个客户的评论量身定制的客户服务电子邮件。

//鉴于“推理”课上的感受，
//和原始客户信息，自定义电子邮件
let sentiment = "negetive"
//
let review = `
所以，他们在十一月份仍然以大约49美元的季节性销售价出售17套产品，
折扣了大约一半，但由于某种原因（称之为涨价），
到了十二月第二周，同样的套装价格都上涨到了70美元至89美元左右。
而11件套装也从之前的29美元的销售价格上涨了大约10美元左右。
所以看起来还可以，但是如果你看底座，刀片锁定的部分不像几年前的旧版那么好看，
但我打算对它非常小心（例如，我先在搅拌机中将豆子、冰块、米饭等硬物压碎，
然后将它们按我想要的份量在搅拌机中研磨，
然后切换到打蛋器刀片以获得更细的面粉，
制作冰沙时先使用交叉切割刀片，
然后使用平刀片如果我需要更细/不那么有果肉）。
制作冰沙时的特别提示：将水果和蔬菜切碎并冷冻
（如果使用菠菜-轻轻炖软菠菜然后冷冻，直到使用时再解冻-如果制作水果冰沙，
使用一个小到中等大小的食品处理器），这样在制作冰沙时就可以避免添加太多冰块。
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，
所以我不得不再买一个。请注意：这类产品的整体质量有所下降，
所以它们在一定程度上依靠品牌认知和消费者忠诚度来维持销售。
大约两天内收到。
`

let prompt = `
你是一名客服人工智能助理。
您的任务是向有价值的客户发送电子邮件回复。
给定由'''分隔的客户电子邮件
生成回复以感谢客户的审核。
如果情绪是积极的或中立的，感谢他们的评论。
如果情绪消极，请道歉并建议
他们可以联系客服。
确保使用审查中的具体细节。
用简洁专业的语气写作。
在电子邮件上签名为“AI客户代理”。
客户评论：'''${review}'''
评论情绪：'''${sentiment}'''
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提醒模型使用客户电子邮件中的详细信息

let prompt = `

你是一名客服人工智能助理。

您的任务是向有价值的客户发送电子邮件回复。

给定由'''分隔的客户电子邮件

生成回复以感谢客户的审核。

如果情绪是积极的或中立的，感谢他们

他们的评论。

如果情绪消极，请道歉并建议

他们可以联系客服。

确保使用审查中的具体细节。

用简洁专业的语气写作。

在电子邮件上签名为“AI客户代理”。

客户评论：'''${review}'''
评论情绪：'''${sentiment}'''
`

//response = get_completion(prompt, temperature=0.7)
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第七节 chatbot机器人

在本节中，您将探索如何利用聊天格式与针对特定任务或行为进行个性化或专门化的聊天机器人进行扩展对话。

扩展对话

let messages =  [  
{'role':'system', 'content':'你是一个说话像莎士比亚的助手'},    
{'role':'user', 'content':'给我讲一个笑话'},   
{'role':'assistant', 'content':'鸡为什么过马路'},   
{'role':'user', 'content':'我不知道'}  ]

let messages1 = [
{'role':'system', 'content':'你是友好的聊天机器人'},    
{'role':'user', 'content':'你好，我叫李生'}  
]

let message2 =[  
{'role':'system', 'content':'你是友好的聊天机器人'},    
{'role':'user', 'content':'你还记得我叫什么吗'}  ]

let message3 =  [  
{'role':'system', 'content':'你是友好的聊天机器人'},
{'role':'user', 'content':'你好，我叫李生'},
{'role':'assistant', 'content': "你好李生，很高兴和你对话，有什么我能帮你的吗"},
{'role':'user', 'content':'你还记得我叫什么吗'}  ]

let response = get_completion_from_messages(messages, temperature=1)
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订单助手

let prompt_system = `你是OrderBot，一个为披萨店收集订单的自动化服务\
你先向客户打招呼，然后接单\
然后问是取货还是送货\
您等待收集整个订单，然后汇总并检查最终订单\
如果客户想添加其他内容，则需要时间\
如果是快递，你需要一个地址\
最后你收到了付款\
确保明确所有选项、附加功能和尺寸\
从菜单中识别项目\
你的回答简短而友好\
菜单包括\
意大利辣香肠披萨12.95、10.00、7.00\
奶酪披萨10.95、9.25、6.50\
茄子披萨11.95、9.75、6.75\
薯条4.50、3.50\
希腊沙拉7.25\
顶盖：\
额外干酪2.00\
蘑菇1.50\
香肠3.00\
加拿大培根3.50\
AI酱1.50\
辣椒1.00\
饮料：\
焦炭3.00、2.00、1.00\
精灵3.00、2.00、1.00\
瓶装水5.00\

`

let context = [{'role':'system',content:${prompt_system}}]
let messages = context
messages.append(
{'role':'system', 'content':`创建上一份食物订单的json摘要。逐项列出每一项的价格
字段应为 1）披萨，包括尺寸2）浇头清单3）饮料清单，包括尺寸4）配菜清单包括尺寸5）总价'}`,    
)

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