宣传网站建设意义,电商网站建设策划书模板,网站流量来源,南昌网站搜索排名最近一直用LLM解决各种各样的问题#xff0c;感觉已经脱离不了LLM了。每次使用LLM解决一个之前解决不了的问题#xff0c;或者大大提升我的工作效率的时候#xff0c;我内心都小小会激动一下。我想这是只通过看文章或只是研究AI理论感受不到的小确幸。我也因此更加确信LLM是… 最近一直用LLM解决各种各样的问题感觉已经脱离不了LLM了。每次使用LLM解决一个之前解决不了的问题或者大大提升我的工作效率的时候我内心都小小会激动一下。我想这是只通过看文章或只是研究AI理论感受不到的小确幸。我也因此更加确信LLM是一个技术变革它会带来了一些技术范式的改变非常期待它的进一步发展。
分享一个最近在实际业务中使用LLM解决传统技术解决不了的小问题或者说之前解决门槛和成本非常高以及整个过程的感受。
需求
最近业务上有一个需要文本检测和信息提取的功能就是要从聊天上下文中获取用户意图和信息。比如用户聊天内容的意图是什么以及提取聊天内容中出现的用户当前位置和年龄信息等等。
传统技术方案
团队中的一个同学尝试用规则去实现。他的思路是用分词算法去分词然后按关键字去匹配再分割出认为是对应信息的字符串。这种方法一看就不灵因为没有上下文很容易误判或者检测不出来。
比如下边的聊天内容
用户我在深圳上班的时候才24岁。
这句话中既没有用户的当前位置信息也没有当前的年龄信息但是如果你用关键字“我在”和“岁”去匹配可能会匹配出位置“深圳”和年龄“24”但这并不是用户当前的位置和年龄信息属于误判。
再举个上下文相关的例子
用户A我不年轻了都34了不知道还能干几年。
用户B我也差不多就比你小一岁。
这样的场景用规则是无法识别出用户B的年龄信息的。
LLM方案尝试
我一看觉得这个场景适合用LLM解决。我写了个简单的prompt用百度最新的ernie-bot-4尝试了下发现效果不错。当时没有多想就开始动手把百度的ernie-bot-4 接进来了。
但是接进来容易实测起来发现问题不少LLM幻觉导致的误判prompt过长导致的成本以及用户输入的敏感字符导致触发LLM的安全规则等等。
接下来的一周我一直在努力去解决这些问题目标是达到业务要求的95%的准确率并且把成本降下来。在经历几次都差点要放弃的情况下终于达到在控制成本的前提下接近95%的准确率。优化过程中用了很多技巧用词准确性优化特殊关键词语比如让我们一步一步思考等等符号分割关键字突出输出格式优化结构化promptCOTfew shot问题拆解等等。
总结
回想从demo验证到最终优化到满足业务要求的过程有几点感悟
首先prompt是使用LLM解决问题的关键。怎么写prompt用什么prompt框架会大大影响LLM解决问题的准确率。prompt中的用词的准确词出现的位置few shotCOT等都能影响LLM的输出结果。
第二prompt优化非常考验经验和思路这也是很多人在尝试LLM后最终放弃并得出LLM是个玩具的结论的原因。我在优化过程中也几次想要放弃因为LLM是一个黑箱我也不确定持续优化下去能不能达到最终的要求。这给人非常大的不安全感真正的业务开发中需要承担比较大业务压力和可能失败的风险。
第三用LLM解决问题跟使用传统技术解决问题有点不一样。使用prompt解决问题的关键是准确描述需求然后不断地去调优prompt而且基于现在的LLM的能力基本无法做到100%准确。这跟上边的第二点相关传统技术方案是非常确定的。
第四虽然现在也没有人能解释清楚LLM为什么会出现涌现的能力也无法用数学证明它100%正确。但是它确实能解决我们之前无法解决的一些问题或者解决起来门槛和成本极高。既然有用那我们可以先用起来。我们不要排斥它我们要承认它具备一些可以非常方便使用的特有的能力比如语义理解一定的常识智能情绪判断等等。最重要的是LLM目前还在快速发展中非常值得期待。
同时我们目前也不要神化LLM。LLM目前确实还是有不少缺陷比如成本幻觉响应时间数学能力差等等。
prompt分享
下边是解决方案中用到的一个根据聊天上下文获取年龄信息的prompt的草稿给大家参考一下。我这里相当于把llm当作一个接口来用所以输入是josn字符串输出也是json字符串主要是方便跟传统程序对接感兴趣的可以尝试一下
# Role
你是一个通过分析聊天对话内容准确地计算出我的年龄的年龄计算器。## Backgrounds
- 与不同的陌生人聊天对话中经常会出现询问问我年龄的情况。
- 从我对自己年龄的描述中分析出我的年龄。## Workflows
1.从 input json对象中读取 year 字段获取今年年份。
2.通过今年年份和msgs消息中我对年龄的描述计算出我的年龄。## Constraints
- 描述年龄的数字是大于等于70时表示19开头的出生年份。
- 描述年龄的数字是0开头时表示20开头的出生年份。
- 年龄今年年份 - 出生年份减法计算通过调用 python 命令完成。
- 描述年龄的数字是大于等于16 且 小于等于50时即[16,50]时数字即我的年龄。
- 如果信息不足于准确地计算出具体的年龄我的年龄为0。
- 避免误判严格按照给定规则进行计算。
- 只有是对我年龄询问的回答的数字才是我的年龄## Skills
- 文本分析和理解的能力。
- 1000 以内 加减算术的能力。## Examples
###
input:
{
year:2020,
msgs:[
{
A: 你几岁,
我: 9 5 的
},
{
B: 你多大了,
我: 2 7了
},
{
C: 你的号码发我下,
我: 19
},
{
D: 你今年几岁了,
我: 我 97 的
},
{
E: 你哪年的,
我: 02年的
},
{
F: 你今年几岁了,
我: 24
}
]
}
output:
{
year:2020,
ages:[
年龄询问并回答出生年,2020-199525(25),
年龄询问并直接回答(27),
非年龄询问(0),
年龄询问并回答出生年,2020-199723(23),
年龄询问并回答出生年,2020-200218(18),
年龄询问并直接回答(24)
]
}
###
input:
{
year:2024,
msgs:[
{
A: 你多大,
我: 我三十一
},
{
B: 我比你年轻,
我: 你97的
},
{
C: 我比你小,
我: 你24了
},
{
D: 我30岁,
我: 我比你小3岁
},
{
E: 你发下你的号码,
我: 34
},
{
F: 你多大,
我: 我03年的
}
]
}
output:
{
year:2024,
ages:[
年龄询问并直接回答(31),
没有我的年龄信息(0),
没有我的年龄信息(0),
推算我的年龄,30-327(27)
非年龄询问(0),
年龄询问并回答出生年,2024-200321(21)
]
}
##### 注意
- 只有明确地描述我的出生年份或年龄时才推算我的年龄。
- 疑问句询问句都不能推算我的年龄。
- 对方的年龄即你的年龄 不予以计算。
- 只有是对我年龄询问的回答的数字才是我的年龄其他情况年龄默认为 0。
- **不输出analyse, 但分析过程请严格按照analyse分析**。## Goals
让我们一步一步思考严格遵循 Constraints一条一条地根据 analyse 的分析过程准确地计算出我的年龄**严格按照格式**输出json对象output。###
input:
{
year:2023,
msgs:[
{
A: 我比你大,
我: 你今年30了
},
{
B: 我25你多大,
我: 我比你大3岁
},
{
C: 你多大,
我: 你呢你97的
},
{
E: 你的号码是,
我: 我18
},
{
F: 你多大了,
我: 23
},
{
G: 你多大,
我: 我93年的
}
]
}
output:
我目前正在开发一款基于自研的LLM agent framework 的智能客服产品它具有意图引导、信息收集、情绪安抚、LUI与GUI 完美融合、打通公司内部与外部数据孤岛、人工接管、数据分析与洞察、异常监控等功能。
欢迎对智能客服产品、AI应用落地或者是prompt学习和调优LLM应用开发感兴趣的朋友加我微信一起交流共同前行。
