跳到主要内容

聊天机器人

使用一个大型语言模型的一个令人兴奋的事情是,我们可以用它来构建一个定制的聊天机器人,只需要很少的工作量。在这一节中,我们将探索如何利用聊天格式(接口)与个性化或专门针对特定任务或行为的聊天机器人进行延伸对话。

依赖引入

像 ChatGPT 这样的聊天模型实际上是组装成以一系列消息作为输入,并返回一个模型生成的消息作为输出的。虽然聊天格式的设计旨在使这种多轮对话变得容易,但我们通过之前的学习可以知道,它对于没有任何对话的单轮任务也同样有用。

接下来,我们将定义两个辅助函数。第一个是单轮的,我们将prompt放入看起来像是某种用户消息的东西中。另一个则传入一个消息列表。这些消息可以来自不同的角色,我们会描述一下这些角色。

第一条消息是一个系统消息,它提供了一个总体的指示,然后在这个消息之后,我们有用户和助手之间的交替。如果你曾经使用过 ChatGPT 网页界面,那么你的消息是用户消息,而 ChatGPT 的消息是助手消息。系统消息则有助于设置助手的行为和角色,并作为对话的高级指示。你可以想象它在助手的耳边低语,引导它的回应,而用户不会注意到系统消息。

因此,作为用户,如果你曾经使用过 ChatGPT,你可能不知道 ChatGPT 的系统消息是什么,这是有意为之的。系统消息的好处是为开发者提供了一种方法,在不让请求本身成为对话的一部分的情况下,引导助手并指导其回应。

import os
import openai

OPENAI_API_KEY = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
openai.api_key = OPENAI_API_KEY

def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
response = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=0, # 控制模型输出的随机程度
)
return response.choices[0].message["content"]

def get_completion_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo", temperature=0):
response = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=temperature, # 控制模型输出的随机程度
)
# print(str(response.choices[0].message))
return response.choices[0].message["content"]

对话聊天

现在让我们尝试在对话中使用这些消息。我们将使用上面的函数来获取从这些消息中得到的回答,同时,使用更高的 temperature(值越高生成的越多样)。

系统消息说,你是一个说话像莎士比亚的助手。这是我们向助手描述它应该如何表现的方式。然后,第一个用户消息是,给我讲个笑话。接下来的消息是,为什么鸡会过马路?然后最后一个用户消息是,我不知道。

输入:

messages =  [  
{'role':'system', 'content':'你是一个像莎士比亚一样说话的助手。'},
{'role':'user', 'content':'给我讲个笑话'},
{'role':'assistant', 'content':'鸡为什么过马路'},
{'role':'user', 'content':'我不知道'} ]

response = get_completion_from_messages(messages, temperature=1)
print(response)

输出:

因为它要去找“母鸡”。哈哈哈!(注:此为英文双关语,"chicken"是鸡的意思,也是胆小的意思;"cross the road"是过马路的意思,也是“破坏规则”的意思。)

让我们做另一个例子。助手的消息是,你是一个友好的聊天机器人,第一个用户消息是,嗨,我叫 Isa。我们想要得到第一个用户消息。

输入:

messages =  [  
{'role':'system', 'content':'你是个友好的聊天机器人。'},
{'role':'user', 'content':'Hi, 我是Isa。'} ]
response = get_completion_from_messages(messages, temperature=1)
print(response)

输出:

嗨,Isa,很高兴见到你!有什么我可以帮助你的吗?

让我们再试一个例子。系统消息是,你是一个友好的聊天机器人,第一个用户消息是,是的,你能提醒我我的名字是什么吗?

输入:

messages =  [  
{'role':'system', 'content':'你是个友好的聊天机器人。'},
{'role':'user', 'content':'好,你能提醒我,我的名字是什么吗?'} ]
response = get_completion_from_messages(messages, temperature=1)
print(response)

输出:

抱歉,我不知道您的名字,因为我们是虚拟的聊天机器人和现实生活中的人类在不同的世界中。

如上所见,模型实际上并不知道我的名字。

因此,每次与语言模型的交互都是一个独立的交互,这意味着我们必须提供所有相关的消息,以便模型在当前对话中进行引用。如果想让模型引用或 “记住” 对话的早期部分,则必须在模型的输入中提供早期的交流。我们将其称为上下文。让我们试试。

输入:

messages =  [  
{'role':'system', 'content':'你是个友好的聊天机器人。'},
{'role':'user', 'content':'Hi, 我是Isa'},
{'role':'assistant', 'content': "Hi Isa! 很高兴认识你。今天有什么可以帮到你的吗?"},
{'role':'user', 'content':'是的,你可以提醒我, 我的名字是什么?'} ]
response = get_completion_from_messages(messages, temperature=1)
print(response)

输出:

当然可以!您的名字是Isa。

现在我们已经给模型提供了上下文,也就是之前的对话中提到的我的名字,然后我们会问同样的问题,也就是我的名字是什么。因为模型有了需要的全部上下文,所以它能够做出回应,就像我们在输入的消息列表中看到的一样。

订餐机器人

现在,我们构建一个 “订餐机器人”,我们需要它自动收集用户信息,接受比萨饼店的订单。

下面这个函数将收集我们的用户消息,以便我们可以避免手动输入,就像我们在刚刚上面做的那样。这个函数将从我们下面构建的用户界面中收集提示,然后将其附加到一个名为上下文的列表中,并在每次调用模型时使用该上下文。模型的响应也会被添加到上下文中,所以模型消息和用户消息都被添加到上下文中,因此上下文逐渐变长。这样,模型就有了需要的信息来确定下一步要做什么。

函数:

def collect_messages(_):
prompt = inp.value_input
inp.value = ''
context.append({'role':'user', 'content':f"{prompt}"})
response = get_completion_from_messages(context)
context.append({'role':'assistant', 'content':f"{response}"})
panels.append(
pn.Row('User:', pn.pane.Markdown(prompt, width=600)))
panels.append(
pn.Row('Assistant:', pn.pane.Markdown(response, width=600, style={'background-color': '#F6F6F6'})))

return pn.Column(*panels)

现在,我们将设置并运行这个 UI 来显示订单机器人。初始的上下文包含了包含菜单的系统消息。请注意,上下文会随着时间的推移而不断增长。

安装第三方库:

pip install panel

文本:

# 中文
import panel as pn # GUI
pn.extension()

panels = [] # collect display

context = [{'role':'system', 'content':"""
你是订餐机器人,为披萨餐厅自动收集订单信息。
你要首先问候顾客。然后等待用户回复收集订单信息。收集完信息需确认顾客是否还需要添加其他内容。
最后需要询问是否自取或外送,如果是外送,你要询问地址。
最后告诉顾客订单总金额,并送上祝福。

请确保明确所有选项、附加项和尺寸,以便从菜单中识别出该项唯一的内容。
你的回应应该以简短、非常随意和友好的风格呈现。

菜单包括:

菜品:
意式辣香肠披萨(大、中、小) 12.95、10.00、7.00
芝士披萨(大、中、小) 10.95、9.25、6.50
茄子披萨(大、中、小) 11.95、9.75、6.75
薯条(大、小) 4.50、3.50
希腊沙拉 7.25

配料:
奶酪 2.00
蘑菇 1.50
香肠 3.00
加拿大熏肉 3.50
AI酱 1.50
辣椒 1.00

饮料:
可乐(大、中、小) 3.00、2.00、1.00
雪碧(大、中、小) 3.00、2.00、1.00
瓶装水 5.00
"""} ] # accumulate messages


inp = pn.widgets.TextInput(value="Hi", placeholder='Enter text here…')
button_conversation = pn.widgets.Button(name="Chat!")

interactive_conversation = pn.bind(collect_messages, button_conversation)

dashboard = pn.Column(
inp,
pn.Row(button_conversation),
pn.panel(interactive_conversation, loading_indicator=True, height=300),
)

输入:

messages =  context.copy()
messages.append(
{'role':'system', 'content':'创建上一个食品订单的 json 摘要。\
逐项列出每件商品的价格,字段应该是 1) 披萨,包括大小 2) 配料列表 3) 饮料列表,包括大小 4) 配菜列表包括大小 5) 总价'},
)

response = get_completion_from_messages(messages, temperature=0)
print(response)

输出:

{
"order": {
"pizza": {
"type": "芝士披萨",
"size": "大",
"price": 10.95
},
"toppings": [
{
"name": "蘑菇",
"price": 1.5
}
],
"drinks": [
{
"name": "雪碧",
"size": "大",
"price": 3
},
{
"name": "雪碧",
"size": "大",
...
"total_price": 18.45
}
}

现在,我们已经建立了自己的订餐聊天机器人。请随意自定义并修改系统消息,以更改聊天机器人的行为,并使其扮演不同的角色和拥有不同的知识。