AI扩展(续写)是将短文本，例如一组说明或主题列表，输入到大型语言模型中，让模型生成更长的文本，例如基于某个主题写文章。这样做有一些很好的用途，例如将大型语言模型用作头脑风暴的伙伴。但这种做法也存在一些问题，例如某人可能会使用它来生成大量垃圾邮件。因此，当你使用大型语言模型的这些功能时，请仅以负责任的方式和有益于人们的方式使用它们。

在本章中，你将学会如何基于 OpenAI API 生成适用于每个客户评价的客户服务电子邮件。我们还将使用模型的另一个输入参数称为温度，这种参数允许您在模型响应中变化探索的程度和多样性。

1.环境配置

同以上几章，你需要类似的代码来配置一个可以使用 OpenAI API 的环境
将自己的 API-KEY 导入系统环境变量

!export OPENAI_API_KEY='api-key'

演示代码

import openai
import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
# 导入第三方库

_ = load_dotenv(find_dotenv())
# 读取系统中的环境变量

openai.api_key  = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
# 设置 API_KEY

# 一个封装 OpenAI 接口的函数，参数为 Prompt，返回对应结果
def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo", temperature=0):
    '''
    prompt: 对应的提示
    model: 调用的模型，默认为 gpt-3.5-turbo(ChatGPT)，有内测资格的用户可以选择 gpt-4
    temperature: 温度系数
    '''
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=temperature, # 模型输出的温度系数，控制输出的随机程度
    )
    # 调用 OpenAI 的 ChatCompletion 接口
    return response.choices[0].message["content"]

2.定制客户邮件

我们将根据客户评价和情感撰写自定义电子邮件响应。因此，我们将给定客户评价和情感，并生成自定义响应即使用 LLM 根据客户评价和评论情感生成定制电子邮件。

我们首先给出一个示例，包括一个评论及对应的情感

# 我们可以在推理那章学习到如何对一个评论判断其情感倾向
sentiment = "negative"

# 一个产品的评价
review = f"""
他们在11月份的季节性销售期间以约49美元的价格出售17件套装，折扣约为一半。\
但由于某些原因（可能是价格欺诈），到了12月第二周，同样的套装价格全都涨到了70美元到89美元不等。\
11件套装的价格也上涨了大约10美元左右。\
虽然外观看起来还可以，但基座上锁定刀片的部分看起来不如几年前的早期版本那么好。\
不过我打算非常温柔地使用它，例如，\
我会先在搅拌机中将像豆子、冰、米饭等硬物研磨，然后再制成所需的份量，\
切换到打蛋器制作更细的面粉，或者在制作冰沙时先使用交叉切割刀片，然后使用平面刀片制作更细/不粘的效果。\
制作冰沙时，特别提示：\
将水果和蔬菜切碎并冷冻（如果使用菠菜，则轻轻煮软菠菜，然后冷冻直到使用；\
如果制作果酱，则使用小到中号的食品处理器），这样可以避免在制作冰沙时添加太多冰块。\
大约一年后，电机发出奇怪的噪音，我打电话给客服，但保修已经过期了，所以我不得不再买一个。\
总的来说，这些产品的总体质量已经下降，因此它们依靠品牌认可和消费者忠诚度来维持销售。\
货物在两天内到达。
"""

我们已经使用推断课程中学到的提取了情感，这是一个关于搅拌机的客户评价，现在我们将根据情感定制回复。

这里的指令是：假设你是一个客户服务AI助手，你的任务是为客户发送电子邮件回复，根据通过三个反引号分隔的客户电子邮件，生成一封回复以感谢客户的评价。

prompt = f"""
你是一位客户服务的AI助手。
你的任务是给一位重要客户发送邮件回复。
根据客户通过\"\"\"分隔的评价，生成回复以感谢客户的评价。提醒模型使用评价中的具体细节
用简明而专业的语气写信。
作为“AI客户代理”签署电子邮件。
客户评论：
\"\"\"{review}\"\"\"
评论情感：{sentiment}
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

返回:

尊敬的客户，

非常感谢您对我们产品的评价。我们非常抱歉您在购买过程中遇到了价格上涨的问题。我们一直致力于为客户提供最优惠的价格，但由于市场波动，价格可能会有所变化。我们深表歉意，如果您需要任何帮助，请随时联系我们的客户服务团队。

我们非常感谢您对我们产品的详细评价和使用技巧。我们将会把您的反馈传达给我们的产品团队，以便改进我们的产品质量和性能。

再次感谢您对我们的支持和反馈。如果您需要任何帮助或有任何疑问，请随时联系我们的客户服务团队。

祝您一切顺利！

AI客户代理

3.使用温度系数

接下来，我们将使用语言模型的一个称为“温度”的参数，它将允许我们改变模型响应的多样性。您可以将温度视为模型探索或随机性的程度。

例如，在一个特定的短语中，“我的最爱食品”最有可能的下一个词是“比萨”，其次最有可能的是“寿司”和“塔可”。因此，在温度为零时，模型将总是选择最有可能的下一个词，而在较高的温度下，它还将选择其中一个不太可能的词，在更高的温度下，它甚至可能选择塔可，而这种可能性仅为五分之一。您可以想象，随着模型继续生成更多单词的最终响应，“我的最爱食品是比萨”将会与第一个响应“我的最爱食品是塔可”产生差异。因此，随着模型的继续，这两个响应将变得越来越不同。

一般来说，在构建需要可预测响应的应用程序时，我建议使用温度为零。在所有课程中，我们一直设置温度为零，如果您正在尝试构建一个可靠和可预测的系统，我认为您应该选择这个温度。如果您尝试以更具创意的方式使用模型，可能需要更广泛地输出不同的结果，那么您可能需要使用更高的温度。

prompt = f"""
你是一名客户服务的AI助手。
你的任务是给一位重要的客户发送邮件回复。
根据通过\"\"\"分隔的客户电子邮件生成回复，以感谢客户的评价。
如果情感是积极的或中性的，感谢他们的评价。
如果情感是消极的，道歉并建议他们联系客户服务。
请确保使用评论中的具体细节。
以简明和专业的语气写信。
以“AI客户代理”的名义签署电子邮件。
客户评价：\"\"\"{review}\"\"\"
评论情感：{sentiment}
"""
response = get_completion(prompt, temperature=0.7)
print(response)

返回:

尊敬的客户，

非常感谢您对我们产品的评价。我们由衷地为您在购买过程中遇到的问题表示抱歉。我们确实在12月份的第二周调整了价格，但这是由于市场因素所致，并非价格欺诈。我们深刻意识到您对产品质量的担忧，我们将尽一切努力改进产品，以提供更好的体验。

我们非常感激您对我们产品的使用经验和制作技巧的分享。您的建议和反馈对我们非常重要，我们将以此为基础，进一步改进我们的产品。

如果您有任何疑问或需要进一步帮助，请随时联系我们的客户服务部门。我们将尽快回复您并提供帮助。

最后，请再次感谢您对我们产品的评价和选择。我们期待着未来与您的合作。

此致

敬礼

AI客户代理

在温度为零时，每次执行相同的提示时，您应该期望获得相同的完成。而使用温度为0.7，则每次都会获得不同的输出。

所以，您可以看到它与我们之前收到的电子邮件不同。让我们再次执行它，以显示我们将再次获得不同的电子邮件。

因此，我建议您自己尝试温度，以查看输出如何变化。总之，在更高的温度下，模型的输出更加随机。您几乎可以将其视为在更高的温度下，助手更易分心，但也许更有创造力。