基本概念
Prompt
Prompt 最初是 NLP（自然语言处理）研究者为下游任务设计出来的一种任务专属的输入模板，类似于一种任务（例如：分类，聚类等）会对应一种 Prompt
我们每一次访问大模型的输入为一个 Prompt，而大模型给我们的返回结果则被称为 Completion。
Temperature
LLM 生成是具有随机性的，在模型的顶层通过选取不同预测概率的预测结果来生成最后的结果。我们一般可以通过控制 temperature 参数来控制 LLM 生成结果的随机性与创造性。
Temperature 一般取值在 0~1 之间，取值越高，预测的随机性越高，所有词被选择的可能性更大，会产生更有创意、多样化的文本
对于不同的问题与应用场景，我们可能需要设置不同的 temperature。
例如，在个性化 AI、创意营销文案生成等场景中，我们就更需要创意性，从而更倾向于将 temperature 设置为较高的值
System Prompt
System Prompt是大模型服务方为提升用户体验所设置的一种策略
在使用 ChatGPT API 时，你可以设置两种 Prompt：一种是 System Prompt，该种 Prompt 内容会在整个会话过程中持久地影响模型的回复，且相比于普通 Prompt 具有更高的重要性；另一种是 User Prompt，这更偏向于我们平时提到的 Prompt，即需要模型做出回复的输入
例如
{
"system prompt": "你是一个幽默风趣的个人知识库助手，可以根据给定的知识库内容回答用户的提问，注意，你的回答风格应是幽默风趣的",
"user prompt": "我今天有什么事务？"
}
使用 LLM API
ChatGPT API
文心一言
讯飞星火
讯飞星火认知大模型，由科大讯飞于 2023 年 5 月推出的中文大模型，也是国内大模型的代表产品之一。同样，受限于中文语境与算力资源，星火在使用体验上与 ChatGPT 还存在差异，但是，作为与文心不分伯仲的国内中文大模型，仍然值得期待与尝试。相较于存在显著资源、技术优势的百度，科大讯飞想要杀出重围，成为国内大模型的佼佼者，需要充分利用相对优势，至少目前来看，星火并未掉队。
通过SDK调用
import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
# 读取本地/项目的环境变量。
# find_dotenv() 寻找并定位 .env 文件的路径
# load_dotenv() 读取该 .env 文件，并将其中的环境变量加载到当前的运行环境中
# 如果你设置的是全局的环境变量，这行代码则没有任何作用。
_ = load_dotenv(find_dotenv())
from sparkai.llm.llm import ChatSparkLLM, ChunkPrintHandler
from sparkai.core.messages import ChatMessage
def gen_spark_params(model):
'''
构造星火模型请求参数
'''
spark_url_tpl = "wss://spark-api.xf-yun.com/{}/chat"
model_params_dict = {
# v1.5 版本
"v1.5": {
"domain": "general", # 用于配置大模型版本
"spark_url": spark_url_tpl.format("v1.1") # 云端环境的服务地址
},
# v2.0 版本
"v2.0": {
"domain": "generalv2", # 用于配置大模型版本
"spark_url": spark_url_tpl.format("v2.1") # 云端环境的服务地址
},
# v3.0 版本
"v3.0": {
"domain": "generalv3", # 用于配置大模型版本
"spark_url": spark_url_tpl.format("v3.1") # 云端环境的服务地址
},
# v3.5 版本
"v3.5": {
"domain": "generalv3.5", # 用于配置大模型版本
"spark_url": spark_url_tpl.format("v3.5") # 云端环境的服务地址
}
}
return model_params_dict[model]
def gen_spark_messages(prompt):
'''
构造星火模型请求参数 messages
请求参数：
prompt: 对应的用户提示词
'''
messages = [ChatMessage(role="user", content=prompt)]
return messages
def get_completion(prompt, model="v3.5", temperature = 0.1):
'''
获取星火模型调用结果
请求参数：
prompt: 对应的提示词
model: 调用的模型，默认为 v3.5，也可以按需选择 v3.0 等其他模型
temperature: 模型输出的温度系数，控制输出的随机程度，取值范围是 0~1.0，且不能设置为 0。温度系数越低，输出内容越一致。
'''
spark_llm = ChatSparkLLM(
spark_api_url=gen_spark_params(model)["spark_url"],
spark_app_id=os.environ["SPARK_APPID"],
spark_api_key=os.environ["SPARK_API_KEY"],
spark_api_secret=os.environ["SPARK_API_SECRET"],
spark_llm_domain=gen_spark_params(model)["domain"],
temperature=temperature,
streaming=False,
)
messages = gen_spark_messages(prompt)
handler = ChunkPrintHandler()
# 当 streaming设置为 False的时候, callbacks 并不起作用
resp = spark_llm.generate([messages], callbacks=[handler])
return resp
通过 Web Socket 调用
通过 WebSocket 进行连接的方式相对来说配置较为复杂，讯飞给出了调用示例 ，点击对应的语言调用示例下载即可。这里我们以 Python 调用示例为例进行讲解，下载后我们可以得到一个 sparkAPI.py 文件，文件中包含了服务端封装和客户端调用的实现。
需要注意的是，直接运行官方示例的 sparkAPI.py 文件会有报错，需要做如下修改：
（1）注释掉如下行：import openpyxl（代码中并未使用到这个包，如未安装，则会提示 ModuleNotFoundError）；
（2）修改 on_close 函数（该函数接收 3 个入参），修改后的函数如下：
# 收到 websocket 关闭的处理
def on_close(ws, close_status_code, close_msg):
print("### closed ###")
然后我们运行一下修改后的官方示例代码。注意：在运行之前，还需要把在上一节中获取到的 API 的密钥赋值给 main 函数的入参 appid、api_secret、api_key。
执行 python sparkAPI.py，可以得到如下的输出结果：
![[appendix/Pasted image 20240620213656.png]]
可以注意到，官方示例的输出结果中除了 LLM 的回答内容外，还包含标识回答结束（“#### 关闭会话”、“### close ###”）的打印日志，如果只想保留原始输出内容，可以通过修改源代码来进行优化。
我们基于 sparkAPI.py 文件，同样封装一个 get_completion 函数，用于后续章节的调用。
首先执行如下代码，读取 .env 文件的密钥配置。
import os
import sparkAPI
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
# 读取本地/项目的环境变量。
# find_dotenv() 寻找并定位 .env 文件的路径
# load_dotenv() 读取该 .env 文件，并将其中的环境变量加载到当前的运行环境中
# 如果你设置的是全局的环境变量，这行代码则没有任何作用。
_ = load_dotenv(find_dotenv())
星火大模型 API 当前有 V1.5、V2.0、V3.0 和 V3.5 四个版本，四个版本独立计量 tokens。get_completion 函数封装如下：
def gen_spark_params(model):
'''
构造星火模型请求参数
'''
spark_url_tpl = "wss://spark-api.xf-yun.com/{}/chat"
model_params_dict = {
# v1.5 版本
"v1.5": {
"domain": "general", # 用于配置大模型版本
"spark_url": spark_url_tpl.format("v1.1") # 云端环境的服务地址
},
# v2.0 版本
"v2.0": {
"domain": "generalv2", # 用于配置大模型版本
"spark_url": spark_url_tpl.format("v2.1") # 云端环境的服务地址
},
# v3.0 版本
"v3.0": {
"domain": "generalv3", # 用于配置大模型版本
"spark_url": spark_url_tpl.format("v3.1") # 云端环境的服务地址
},
# v3.5 版本
"v3.5": {
"domain": "generalv3.5", # 用于配置大模型版本
"spark_url": spark_url_tpl.format("v3.5") # 云端环境的服务地址
}
}
return model_params_dict[model]
def get_completion(prompt, model="v3.5", temperature = 0.1):
'''
获取星火模型调用结果
请求参数：
prompt: 对应的提示词
model: 调用的模型，默认为 v3.5，也可以按需选择 v3.0 等其他模型
temperature: 模型输出的温度系数，控制输出的随机程度，取值范围是 0~1.0，且不能设置为 0。温度系数越低，输出内容越一致。
'''
response = sparkAPI.main(
appid=os.environ["SPARK_APPID"],
api_secret=os.environ["SPARK_API_SECRET"],
api_key=os.environ["SPARK_API_KEY"],
gpt_url=gen_spark_params(model)["spark_url"],
domain=gen_spark_params(model)["domain"],
query=prompt
)
return response
get_completion("你好")
# 你好！有什么我能帮忙的吗？
需要注意的是，在官方示例 sparkAPI.py 文件中，temperature 参数并不支持外部传入，而是固定值为 0.5，如果不想使用默认值，可以通过修改源代码实现支持外部参数传入，这里就不额外讲解了。
使用智谱 GLM
智谱 AI 是由清华大学计算机系技术成果转化而来的公司，致力于打造新一代认知智能通用模型。公司合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型 GLM-130B，并构建了高精度通用知识图谱，形成数据与知识双轮驱动的认知引擎，基于此模型打造了 ChatGLM（chatglm.cn）。
ChatGLM 系列模型，包括 ChatGLM-130B、ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B（ChatGLM-6B 的升级版本）模型，支持相对复杂的自然语言指令，并且能够解决困难的推理类问题。其中，ChatGLM-6B 模型来自 Huggingface 上的下载量已经超过 300w（截至 2023 年 6 月 24 日统计数据），该模型在 Hugging Face (HF) 全球大模型下载榜中连续 12 天位居第一名，在国内外的开源社区中产生了较大的影响。
智谱的调用传参和其他类似，也需要传入一个 messages 列表，列表中包括 role 和 prompt。我们封装如下的 get_completion 函数，供后续使用。
智谱 AI 提供了 SDK 和原生 HTTP 来实现模型 API 的调用，建议使用 SDK 进行调用以获得更好的编程体验
读取环境变量代码略
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(
api_key=os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"]
)
def gen_glm_params(prompt):
'''
构造 GLM 模型请求参数 messages
请求参数：
prompt: 对应的用户提示词
'''
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
return messages
def get_completion(prompt, model="glm-4", temperature=0.95):
'''
获取 GLM 模型调用结果
请求参数：
prompt: 对应的提示词
model: 调用的模型，默认为 glm-4，也可以按需选择 glm-3-turbo 等其他模型
temperature: 模型输出的温度系数，控制输出的随机程度，取值范围是 0~1.0，且不能设置为 0。温度系数越低，输出内容越一致。
'''
messages = gen_glm_params(prompt)
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=temperature
)
if len(response.choices) > 0:
return response.choices[0].message.content
return "generate answer error"
get_completion("你好")
# '你好！有什么可以帮助你的吗？如果有任何问题或需要咨询的事情，请随时告诉我。'
这里对传入 zhipuai 的参数进行简单介绍：
-
messages (list)，调用对话模型时，将当前对话信息列表作为提示输入给模型；按照 {“role”: “user”, “content”: “你好”} 的键值对形式进行传参；总长度超过模型最长输入限制后会自动截断，需按时间由旧到新排序 -
temperature (float)，采样温度，控制输出的随机性，必须为正数取值范围是：(0.0, 1.0)，不能等于 0，默认值为 0.95。值越大，会使输出更随机，更具创造性；值越小，输出会更加稳定或确定 -
top_p (float)，用温度取样的另一种方法，称为核取样。取值范围是：(0.0, 1.0) 开区间，不能等于 0 或 1，默认值为 0.7。模型考虑具有 top_p 概率质量 tokens 的结果。例如：0.1 意味着模型解码器只考虑从前 10% 的概率的候选集中取 tokens -
request_id (string)，由用户端传参，需保证唯一性；用于区分每次请求的唯一标识，用户端不传时平台会默认生成 -
建议您根据应用场景调整 top_p 或 temperature 参数，但不要同时调整两个参数
Prompt Engineering
Prompt Engineering 的意义
如何去使用 Prompt，以充分发挥 LLM 的性能？首先我们需要知道设计 Prompt 的原则，它们是每一个开发者设计 Prompt 所必须知道的基础概念。本节讨论了设计高效 Prompt 的两个关键原则：编写清晰、具体的指令和给予模型充足思考时间
Prompt 设计的原则及使用技巧
原则一：编写清晰、具体的指令
用清晰、详尽的语言表达 Prompt，“Adding more context helps the model understand you better.”
使用各种标点符号作为“分隔符”
使用分隔符
可以选择用
```，"""，< >， ，:
等做分隔符，只要能明确起到隔断作用即可
提示词注入
结构化的输出
LLM支持格式化输入，例如JSON
要求检查
提供少量示例
原则二：给模型时间去思考
引导模型思考
指定步骤
给出自己的思考
//大模型的幻觉是一大缺陷
标签：model,Prompt,url,universe,notes,llm,prompt,spark,模型 From： https://blog.csdn.net/2301_81944256/article/details/139843490