代码语言:python 代码运行次数:4 运行 AI代码解释 importpandasaspd# Load the provided Excel file to review the data related to 泡泡刺植物 (Bubble Thorn Plant)file_path='/mnt/data/荒漠植物群落空间分布格局变化.xls'data=pd.read_excel(file_path)# Display the column names to find relevant informatio...
这里在【system】和【user】的基础上,又引入了一个【assistant】的概念。例如,在下面的例子中,先指定了【system=鲁迅的口吻】,编辑好【user】和【assistant】的内容,随后 user 的问题便会以前面 assistant 的风格进行回复。 指定输出【长度】要求 2. 提供参考内容 从参考内容中回复问题 例如下面这个例子,让模型从"...
# 监听输入信息 user_input = input("请输入:") if not user_input: print("请输入有效的问题。") continue # 将输入信息放入上下文 contextMessages.append({"role": "user", "content": user_input}) print("\\r请稍等..", end="", flush=True) # 请求GPT,并打印返回信息 chat_completion = ope...
User: It's you! you should xxx AI: No problem! you should xxx 因此,为了避免这种情况出现,笔者通常会在 instruction 中避免使用不必要的人称代词。 然而,需要澄清的是,在很多社区成果(如 langchain(https://python.langchain.com/en/latest/index.html))与官方例子(如官方课程(https://learn.deeplearning...
###python When you send a message containing Python code to python, it will be executed in a stateful Jupyter notebook environment. python will respond with the output of the execution or time out after 60.0 seconds. The drive at '/mnt/data' can be used to save and persist user files....
并发 SDK使用 Python 协程，允许同时处理多个使用 @prompt_fn 注释的 Python 函数。这可以显着加快完成时间，特别是在处理CSV文件时。用户输入 通过 user_input() 函数，提示可以通过UI中的文本框使其交互式。user_input() 函数阻塞执行，直到用户在UI中的文本框中输入字符串。user_input() 函数返回用户输入的字符...
这样有助于模型输出结果直接用于程序,比如输出的json可以直接被python程序读取并转换为字典格式。 Prompt示例: prompt = f"""Generate a list of three made-up book titles along \with their authors and genres.Provide them in JSON format with the following keys:book_id, title, author, genre."""respon...
"), user("我喜欢它"), assistant("70% 积极 30% 中性 0% 消极"), user("它可以更好"), assistant("0% 积极 50% 中性 50% 消极"), user("它还行"), assistant("25% 积极 50% 中性 25% 消极"), ]) return responsedef print_sentiment(text): print(f'输入：{...
pip install -U python-dotenv In [30]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 将自己的 API-KEY 导入系统环境变量 !export OPENAI_API_KEY='api-key' In [2]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import openai import os from dotenv import load_dotenv, find_dotenv...
for message in messages:if message ["role"] == "user":history.add_user_message (message ["content"])elif message ["role"] == "assistant":history.add_ai_message (message ["content"])else:raise Exception ("Unknown role")return completion (get_buffer_string (history.messages,human_prefix=...