好的。
现在是关键时刻。
我们现在像以前一样读取 LinkedIn 个人资料，希望这是您的 LinkedIn 个人资料，而不是我的。
然后我们引入摘要文本。
您应该将此名称更改为您的名字。
我们运行它，现在我们有了 LM 的系统提示符和用户提示符。
系统提示将与上次你扮演我或你时的提示相同。
您在他们的网站上回答问题，特别是与他们的职业等相关的问题，但是
最后这里有一个转折。
它说，如果您不知道任何问题的答案，请使用您的工具记录您不知道的问题
回答。
如果用户正在参与讨论，请尝试引导他们通过电子邮件进行联系。
使用您的工具记录它。
现在，理论上，这是不需要的，因为我们已经编写了用于描述该工具的 JSON
给出了这种背景并描述了该工具以及何时应该使用它。
但重复提示总没有坏处，我相信你知道，重复总是有效的。
多次解释事情，因为你会增加你的模型执行的可能性
你想要的方式。
您让模型输出与您的目标一致的代币，这一点很重要
始终将其牢记在心。
我们经常喜欢谈论。
你知道，模型调用了这个工具，我们让它听起来就像它几乎得到了一些东西
拥有真正的自主权。
但这一切实际上都在这里发生。
时时提醒自己这一点，LM 只是产生
最有可能跟随一系列标记的下一个标记。
它有一个输入，并且会生成类似预测文本的内容。
最有可能遵循此内容的文本是什么？
如果我们在这个提示中插入了关于它可以调用的不同工具的内容
指示它使用它们，那么这仅仅意味着最有可能的下一个标记将与
我们传入的信息。
这就是所发生的一切。
这是关于统计最有可能的标记。
我的意思是，尝试思考这个问题让我很伤心，因为这似乎不太可能
预测下一个令牌可能非常强大，可以执行诸如调用工具之类的事情。
但这确实是这里发生的事情。
好吧，那是一个侧边栏，但它是一个重要的侧边栏。
您应该始终牢记这一点。
我有很多关于这些东西的 YouTube 视频。
如果您想了解有关 Next 令牌预测如何实现这些目标的更多信息。
好的，完成所有这些我们再次进入聊天功能。
这才是真正需要采取行动的地方。
我们将在下一个视频中介绍它。