Update 8.搭建一个带评估的端到端问答系统 Evaluation.ipynb

2023-07-29 18:27:03 +08:00
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    "在我们的探索之旅中，我们将实现一个完整的问答系统，一种能理解并回应人类语言的人工智能。在这个过程中，我们将使用 OpenAI 的相关API并引用相关函数，来帮助我们快速搭建一个高效且精准的模型。然而，我们需要注意到，在中文的理解和处理方面，由于模型的特性，我们可能会偶尔遇到不理想的结果。在这种情况下，你可以多尝试几次，或者进行深入的研究，以找到更稳定的方法。\n",
    "\n",
    "让我们先从一个函数开始，它的名称是 `process_user_message_ch`，该函数主要负责处理用户输入的信息。这个函数接收三个参数，用户的输入、所有的历史信息，以及一个表示是否需要调试的标志。\n",
-    "\n",
    "在函数的内部，我们首先使用 OpenAI 的 Moderation API 来检查用户输入的合规性。如果输入被标记为不合规，我们将返回一个信息，告知用户请求不合规。在调试模式下，我们将打印出当前的进度。\n",
    "\n",
    "接下来，我们利用 `utils_zh.find_category_and_product_only` 函数（详细请见附录代码）抽取出用户输入中的商品和对应的目录。然后，我们将抽取的信息转化为一个列表。\n",
-    "\n",
-    "在获取到商品列表后，我们将查询这些商品的具体信息。之后，我们生成一个系统消息，设定一些约束，以确保我们的回应符合期望的标准。\n",
-    "\n",
-    "接下来，我们将生成的消息和历史信息一起送入 `get_completion_from_messages` 函数，得到模型的回应。\n",
-    "\n",
-    "之后，我们再次使用 Moderation API 检查模型的输出是否合规。如果输出不合规，我们将返回一个信息，告知无法提供该信息。\n",
+    "在获取到商品列表后，我们将查询这些商品的具体信息。之后，我们生成一个系统消息，设定一些约束，以确保我们的回应符合期望的标准。我们将生成的消息和历史信息一起送入 `get_completion_from_messages` 函数，得到模型的回应。之后，我们再次使用 Moderation API 检查模型的输出是否合规。如果输出不合规，我们将返回一个信息，告知无法提供该信息。\n",
    "\n",
    "最后，我们让模型自我评估是否很好地回答了用户的问题。如果模型认为回答是满足要求的，我们则返回模型的回答；否则，我们会告知用户，他们将会被转接到人工客服进行进一步的帮助。"
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