那么我们该如何去做呢？
我们如何开始？
好吧，开始这些调用的地方总是从考虑提示开始。
我们想要发送什么输入序列到 LM 以允许它生成令牌，这些序列最有可能是
来完成我们的任务？
好的，我们首先考虑系统提示和用户提示。
所以这里我已经写了一个系统提示。
我不会把它打出来，因为要打的东西会很多。
我在这里给大家演示一下，通过系统提示来讲一下。
您将获得在网页上找到的链接列表。
您可以决定哪些链接最适合包含在有关该产品的手册中
公司，例如关于页面或公司页面或职业职位页面的链接。
您应该像本示例中那样以 JSON 格式进行响应，并且有一些 JSON。
如果您不熟悉 JSON，请 Google 一下。
我确信你是。
所以有一些 JSON Jason，它有我刚刚发明的这种结构。
我刚刚发明了这种带有链接键的结构。
然后其中有一个列表，每个链接都有一个类似“关于页面”的类型和一个 URL。
还有一个网址。
那么我为什么要发明一些 Jason.
嗯，事情是这样的。
这些语言模型已经用大量数据进行了训练，并且大部分数据都适合
三个类别。
它要么只是简单的英语。
他们接受过大量英语或外语培训。
他们训练了很多语言。
我的意思是很多自然语言。
这是很多自然语言中的词。
大量的它。
其次，他们接受过大量降价训练。
网站变成了降价。
Markdown 就像 HTML 的基本简写。
他们接受过大量降价训练。
所以他们喜欢 Markdown，也喜欢生成 Markdown。
他们非常非常了解 Markdown。
这是他们非常熟悉的结构。
所以 Markdown 是他们所知道的。
第三，他们接受了大量 JSON 的训练。
他们经常看到 JSON。
因此，当您向 LLM 发送结构化信息时，JSON 是很自然的东西，如果
你使用 JSON，它会变得连贯，它会识别它并且它会计算
知道你在做什么。
这就是为什么要给它一个漂亮、令人愉悦的 JSON 结构，让人感觉有条理并代表
以我们想要的方式获取信息。
我想要每个链接都有一个类型。
这是另一件难以想象的编码事情。
您如何编写一种方法来为每种链接设置标题，然后在该链接的 URL 处设置标题
关联。
因此，表达您想要返回的信息的一个好方法是为其提供 JSON 结构。
在过去，人们常常尝试说，你知道，用这个和第一颗子弹来回复
一些信息，第二个项目符号包含一些信息。
试图描述某种布置数据的方式确实很做作。
使用 JSON 更好。
在第八周，我们将使用一种称为结构化输出的东西，这为我们提供了一种方法
强制 JSON 专注于特定规范，满足模式。
我们不会在这里讨论这个。
我们现在就先介绍一下。
仅仅给出一个例子并给出可能答案的例子有时被称为一次性提示。
如果你举一个例子，那就是一击。
如果你给出多个例子，理论上来说就是多重提示，要严格正确地做到这一点，
多次提示是指您给出一个示例问题，然后给出一个很好的答案。
然后是另一个问题，然后是一个很好的答案。
仅仅给出多个答案基本上也类似于多次提示。
所以在这种情况下，我们正在进行单次提示。
我们举一个例子。
我们的意思是，鉴于这个例子，从中学习，复制它，那就会好起来的
在它。
请记住，它所做的就是将其作为输入并生成最有可能的
接下来的令牌。
碰巧接下来最有可能出现的代币基本上都是实际的东西
我们确实希望它接下来出现。
它将解析我们的输入并得出此信息作为输出。
好的。
这就是我们的系统提示链接系统提示。
这叫没事。
现在不用担心，我马上就可以输入一些内容。
如果你想为什么他没有我会的类型，我会的。
接下来是用户提示。
所以这一次我只是把它作为一个变量，因为它总是准确无误
同样的事情。
链接系统提示。
我将这个作为一个函数，因为每次传递 URL 时我们都会生成一个用户提示
在。
因此，将会出现一个 URL，我们将发出用户提示。
这就是它要说的。
以下是网站 URL 上的链接列表。
请确定其中哪些是与该公司宣传册相关的网页链接。
使用 JSON 格式的完整 https url 进行响应。
请勿包含服务条款、隐私和电子邮件链接。
这是不该做的事情的一个例子。
几乎与一击提示相反，这些都是糟糕的答案。
你可以想象我把它放在那里是因为它包括了他们。
这很常见。
我的意思是，也许你在整个课程中学到的最重要的事情就是
从法学硕士获得好的结果就是实验和迭代。
这都是关于实验的。
这就是成为一名优秀的法学硕士工程师所需要的。
这是关于成为一名优秀的数据科学家以及成为一名优秀的工程师。
数据科学就是实验，要获得良好的结果，没有比保持数据更好的方法了。
完善您的提示。
因此，如果您这样做并且它开始生成隐私政策作为它认为是相关的链接，您
回来后你说不包括隐私政策。
你迭代、改进、添加示例。
这就是获得伟大成果的方法。
所以我当然会调用获取网站链接。
这就是我刚刚向您展示的获取此 URL 的所有链接的函数。
然后在这个用户提示中我添加每个链接，这就是我返回的内容。
好吧，让我们运行这个。
让我们运行获取链接用户提示。
让我们为爱德华·康姆做这件事吧。
让我们看看用户提示什么。
再说一次，我们还没有召集法学硕士。
这里不涉及人工智能。
我们只是烘焙一个用户提示，然后我们将用 LLM 调用该提示。
让我们看看它怎么说。
它说这是网站上的链接列表。
请决定其中哪些与公司宣传册相关。
使用完整的 https 进行响应。
不要。
这正是我们刚才看到的。
这里是列出的链接。
这就是我所做的一切。
我已经构建了这个字符串，构建该字符串的代码位于此函数获取链接用户提示中。
所以我们现在有链接系统提示和获取链接用户提示。
所以我们终于准备好进行我们的第一次人工智能通话了。
这将是这个功能。
选择相关链接。
好吧，让我们这样做吧。
这就是聊天完成 API。
所以请记住你这样做的方式是你从我们需要确保我们实际上已经创建了一个
OpenAI 的实例。
我们在这儿做过吗？
让我们检查一下 Python 客户端库。
一路往回走，一路往回走。
是的，我们做到了。
这就是 OpenAI。
我们已经有了这个变量模型。
这样我们就可以得到一个 Python 客户端库的实例了。
所以我们可以说响应等于 OpenAI Python 客户端库点聊天点完成。
然后我们调用create。
我们正在向该端点发布帖子。
好的。
现在你还记得我们必须传递什么吗？
我们必须传递两件事。
我们必须传入模型，模型可以像光标一样填充它。
和消息。
现在的消息当然是字典列表。
所以它是两个字典的列表，在我们的例子中是第一个字典。
开始了。
角色将是系统和内容。
哦，看到了，我们走了。
内容将是谢谢。
光标。
链接系统提示。
在光标泄露游戏之前快速按 Esc 键。
这并不好玩。
好的，这就是我们的链接系统提示。
现在下一项的角色是用户，内容还可以。
好的。
用户提示是什么？
我们没有一个常数。
现在我们需要调用我刚刚编写的函数，即获取链接用户提示。
出色的。
就是这样。
呃，摆脱你的光标。
停止你的聪明才智。
好的。
那就是消息。
现在，我之前告诉过你，我们只需在模型和消息中传递两件事。
但我撒谎了。
我们还要传递一件事。
我们要使用一个额外的参数，呃，光标已经填好了，
是一个响应下划线格式，响应下划线格式，这就是我们如何告诉API
我们希望响应采用特定格式类型的 JSON 对象。
我们开始吧。
呃，现在快速提一下，对于那些我知道这一切的人来说，
让我提一下你可能也知道但你可能不知道的事情，那就是其中之一
这确实是非常偷偷摸摸的事情，不熟悉这一点的人会把你的
用手捂住耳朵一会儿。
其作用之一是在推理时间内限制模型的 GPT。
当 GPT 是，呃，预测最有可能的下一个标记时，它的方式是它不会
只是预测这是下一个令牌。
它预测概率分布，即可能的下一个标记。
它给出了每个可能的下一个标记的概率。
通常，当我们不严格地说选择下一个标记时，我们的意思是选择下一个概率最高的标记
基于概率或类似的东西的令牌或样本。
嗯，因为这就是推理的工作原理，因为它是逐个标记地进行的。
您还可以使用它来确保我们永远不会选择会导致无效 JSON 的令牌。
我们基本上可以对其进行约束，以便它在推理时强制生成 JSON。
LLM 可以预测它想要的任何概率，但我们实际选择的概率是
成为格式良好的 JSON 的对象。
这非常有趣。
这就是为什么即使 LLM 不知道你的意思，如果你说你必须用 JSON 响应并且
它知道你是否用英语说，但从技术上讲它不知道，但在推理时我们
可以强制实施这样的技术限制。
好的。
现在每个人都可以把手拿开。
呃，好吧。
这就是，呃，这就是，呃，API 调用。
现在是我们收回响应并利用它做一些事情的时候了。