系统角色(system)用来向语言模型传达开发者定义好的核心指令。 用户角色(user)则代表着用户自己输入或者产生出来的信息。 助手角色(assistant)则是由语言模型自动生成并回复出来。 1. System message系统指令 system message系统指令为用户提供了一个易组织、上下文稳定的控制AI助手行为的方式,可以从多种角度定制属于你自...
AssistantAgent 即AI 助手。 它可以编写 Python 代码供用户在收到消息(通常是需要解决的任务的描述)时执行。它还可以接收执行结果并建议更正或错误修复。 UserProxyAgent 即人类的代理,默认情况下在每次交互时请求人类输入作为 agent 的回复,并且还具有执行代码和调用函数的能力。 当 UserProxyAgent 在接收到的消息中...
{“messages”:[{“role”:“system”, “content”: “Translatethe following user text to an RDF graph using the Schema1 ontology.”},{“role”:“user”, “content”: “JohnSmith is a professor who graduated from a reputed college.”}...
role string 当前支持以下:user: 表示用户assistant: 表示对话助手 content string 对话内容,不能为空 响应头域 除公共头域外,无其它特殊头域。 响应参数 名称类型描述 id string 本轮对话的id object string 回包类型。chat.completion:多轮对话返回 created int 时间戳 sentence_id int 表示当前子句的序号。只有...
user text to the assistantRDFgraph response using Sxchema1 ontology.The user text should be examples that cover all the concepts within the Schema1 ontology.The assistant content should be anRDFgraph using the Schema1 ontologyofthe translationofthe user text examples.Use the prefix ex:withIRI<...
在刚才的微调过程介绍中,会提到两个概念:基座模型(base model)和助手模型(assistant model)。 基座模型指的是在预训练阶段得到的模型。在这个阶段,模型会使用大量的文本数据进行训练,目标是学习语言的基本规则和模式。基座模型通常是一个通用的语言模型,它可以理解和生成各种各样的文本,但并没有特定的任务或目标,或者...
<|im_start|>user How are you?<|im_end|> <|im_start|>assistant 其中“You are a helpful assistant!”是system字段,“How are you?”是用户问题,其他的部分都是template的格式。 system字段是chat模型必要的字段,这个字段会以命令方式提示模型在下面的对话中遵循怎么样的范式进行回答,比如: ...
messages=[ {"role":"system","content":"You are a helpful assistant."}, {"role":"user","content":"What are the names of the four main characters of South Park?", }, ] 因为这个方法是门槛最低的,所以他的速度也是最慢的,基于Intel®Core™i9...
这里的AssistantAgent是一个基于LLM的Agent,它可以编写Python代码执行用户的给定任务。UserProxyAgent是另一个Agent,它充当用户执行AssistantAgent编写的代码的代理。通过正确设置humaninputmode,UserProxyAgent还可以提示用户向AssistantAgent提供反馈。例如,当humaninputmode设置为“ALWAYS”时,UserProxyAgent将始终提示用户进行...
具体来说,对话树中的每个节点表示由对话中的角色(即prompter、assistant)生成的消息。CT的根节点表示来自prompter的初始提示,而其他节点表示来自prompter或assistant的回复。从根到CT中任何节点的路径表示提示器和助手之间轮流进行的有效对话,称为线程。下图显示了一个对话树的示例,其中包含6个线程中的12条消息。