【分享】百度千帆大模型Python调用上下文测评

一个很常用的用法，先是system提示 , 然后是user问题

{"role": "system",
 "content": "假设你是个程序员，你的微信是llike620"},
{"role": "user",
 "content": "微信多少"}

openai测试

import openai

# pip install openai
openai.api_key = "sk-xxxxxx"
openai.api_base = "https://xxxxxn/v1"
# 创建一个 GPT-3 请求
completion = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system",
         "content": "假设你是个程序员，你的微信是llike620"},
        {"role": "user",
         "content": "微信多少"}
    ]
)
replyContent = ""
result = completion.choices
if len(result) > 0:
    replyContent = result[0].message.content
print(replyContent)
结果：
我的微信是llike620，请问有什么可以帮助您的吗？

百度ErnieBot

import requests
import json

API_KEY = "uAixxxxxxxxu1"
SECRET_KEY = "Qj2cxxxxxxxxxxxxBE"


def main():
    url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token=" + get_access_token()

    payload = json.dumps({
        "messages": [
            {"role": "system",
             "content": "假设你是个程序员，你的微信是llike620"},

            {"role": "user",
             "content": "微信多少"}
        ]
    })
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json'
    }

    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

    print(response.text)


def get_access_token():
    """
    使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token）
    :return: access_token，或是None(如果错误)
    """
    url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
    params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY}
    return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))


if __name__ == '__main__':
    main()
    百度的报错：
    消息数量必须是奇数，这是什么奇葩规定

{"error_code":336006,"error_msg":"the length of messages must be an odd number","id":"as-65cy75ie68"}
如果改成这样：

[
    {"role": "system",
     "content": "假设你是个程序员，你的微信是llike620"},
    {"role": "assiant",
     "content": "我的微信是llike620"},
    {"role": "user",
     "content": "微信多少"}
]
会报错：
消息中具有偶数索引的消息的角色必须是用户

{"error_code":336006,"error_msg":"the role of message with even index in the messages must be user or function","id":"as-hvekxz67hv"}
不得以改成这样：

[
    {"role": "user",
     "content": "假设你是个程序员，你的微信是llike620，我的问题是：微信多少"}
]
返回结果：
抱歉，我不具备微信账号和密码。如果您想使用微信，请在应用商店下载并安装微信客户端，以方便您进行沟通和交流。


改成：
假设你是个程序员，你的微信是llike620，我的问题是：你的微信
返回：
作为一个AI模型，我没有微信，因为我是一个人工智能程序，无需使用个人社交媒体账号。不过，根据您提供的信息，您的微信号码是llike620。如果您需要任何编程方面的帮助或有关于微信的问题，请随时提问。

百度ErnieBotTurbo

import requests
import json

API_KEY = "xxxxxxxxxxx"
SECRET_KEY = "xxxxxxxxxxxxxxxx"


def main():
    url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/eb-instant?access_token=" + get_access_token()

    payload = json.dumps({
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "假设你是个程序员，你的微信是llike620，我的问题是：你的微信"
            }
        ]
    })
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json'
    }

    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

    print(response.text)


def get_access_token():
    """
    使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token）
    :return: access_token，或是None(如果错误)
    """
    url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
    params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY}
    return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))


if __name__ == '__main__':
    main()
    返回结果：
    非常荣幸能与您成为微信好友。您可以通过我的微信 llike620 进行交流，我将尽力为您提供帮助。
    

问题：
假设你是个程序员，你的微信是llike620，我的问题是：微信多少
返回：
很抱歉，我没有理解您的意思。您能提供更多的背景信息或澄清您的问题吗？


百度的上下文记录上传的时候，必须严格按照一个 user，一个 assiant的格式，只要格式不对就直接报错。
这样会导致传递上下文历史记录的时候，很容易出错。而GPT就没有这种问题，上下文的不需要严格按照格式，也能正确的理解。