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我是一名律师,想找撰写合同、草拟合同方面强大的AI工具!最好是直接能够调用国内法律规定及案例。

Answer

作为一名律师,如果您需要一个能够撰写和草拟合同的AI工具,可以考虑以下几个选项:

  1. 合同嗖嗖:这是一个智能合同生成与管理工具,它利用AI技术根据提供的关键词快速生成合同,并拥有海量模板库以供选择。此外,它还提供个性化定制、智能审查、合同比对、关键要素抽取和合同归档管理等功能。

  2. 百度AI开放平台的合同智能处理服务:这个服务依托于百度的文心大模型4.0、OCR和自然语言处理技术,提供合同抽取、审查、比对和归档管理等应用服务。它能够提高合同审查的效率和准确性,支持39个合同关键要素的自动抽取,并适用于多样化的合同文本类型。

在选择AI工具时,请确保它们符合国内法律规定,并且能够调用相关的法律规定及案例。同时,考虑到数据安全和隐私保护的重要性,选择一个可靠、安全的平台进行合同的撰写和管理工作也是非常关键的。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

在处理复杂案件时,律师可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力,从而影响专业判断。基于以上,律师和Ai的协同并非简单相加,而是一种借助互相优势、相互加持的关系。律师在运用大模型这一强大工具时,最关键的任务是:如何根据不同的法律业务场景,精准地提出问题、指令(Prompt),以引导AI发挥其最大的效用。在处理信息检索与整理任务时,律师可以指导AI精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息,能够迅速获得案件准备所需的素材,花更多的时间进行法律分析。当需要自动化处理文档时,律师可以指导AI生成和修改标准化合同。例如,给出prompt “根据提供的模板,自动生成一份关于XX事项的合同草案,并标注出需要人工审核的关键条款”。这样,律师可以在保证合同质量的同时,大幅减少在文档起草和修订上的工作量。同时,在涉及复杂法律关系和前沿性的案件处理中,律师需要更多地依靠自己的专业进行分析,发挥沟通能力获取细节信息和推进案件进度。这个时候利用AI来辅助整理案件事实和证据,就可以减少大量的工作时间。

Others are asking
我需要chatgbp帮我写一个画廊和艺术家的合作合同,我应该怎么做
ChatGPT 是一个强大的语言模型,但在使用它生成画廊和艺术家的合作合同之前,您需要明确以下关键要点: 1. 合作的具体条款和条件,包括合作的期限、作品的展示和销售方式、收益分配比例等。 2. 双方的权利和义务,例如画廊在推广和销售作品方面的职责,艺术家在提供作品和保证作品质量方面的责任。 3. 知识产权的归属和使用权限。 4. 违约责任和争议解决方式。 您可以向 ChatGPT 清晰准确地描述这些要点,以便它为您生成一份较为完善的合同草案。但请注意,生成的草案仍需要由专业法律人士进行审核和修改,以确保其符合法律规定和双方的实际需求。
2024-11-19
我是一名企业任用岗人,需要作一版关于AI在任用管理(包括员工入职管理,员工异动管理,员工转正管理,员工离职管理,员工合同续签管理)工作中的成果展示,进行简易的分享;我不知道如何分享,且分享的表述如何简洁而不失重点。
以下是一些 AI 在不同工作场景中的应用案例,可作为您在任用管理工作成果展示中的参考: 营销:定制营销报告,涵盖汇报对象身份、销售数据、财务报告、市场分析、客户反馈、营销效果评估等方面。 办公:高效做 PPT,利用 ChatGPT 生成 Markdown 语法内容,再借助 MindShow 转换为精美 PPT;编写 Excel 公式,通过交互和迭代获取准确公式;写邮件,满足特定需求。 办公:会议总结,包括会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点等要素。 项目管理:通过创建和维护跨团队项目协作计划,明确员工角色和职责。 销售:话术总结优缺点,考虑产品特点、服务优势、目标客户需求等因素;定制销售解决方案,综合企业产品和服务等内容。 客服:定制客服话术,涵盖产品知识、售后服务等 13 个关键词库。 HR:团队绩效管理,根据往期数据分析员工绩效排名并给出考评和改进建议;面试工具,如使用 GPT4 技术的实时转录工具辅助求职者。 科学:研制采摘机器人,如荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院科学家的探索;设计航天器零部件,提高设计效率和创新度。
2024-10-16
ai合同
以下是为您整合的关于 AI 合同的相关信息: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要帮助机构通过更快速和高效的合同获取特定的 AI 产品和服务。 英国在 AI 监管方面,消费者权利法可能在消费者签订基于 AI 的产品和服务销售合同时提供保护。某些合同条款(例如商品具有令人满意的质量、适合特定目的和如描述的那样)与消费者合同相关。同样,禁止企业在消费者合同中包含某些条款。侵权法提供了一个补充制度,在民事过错造成损害时可能提供赔偿。但目前尚不清楚消费者权利法在包含集成 AI 的产品或基于 AI 的服务的背景下是否会提供适当水平的保护。
2024-10-14
AI审核合同靠谱吗
AI 审核合同具有一定的可靠性,但也存在局限性。 在法律领域,律师和 AI 的协同是一种借助互相优势、相互加持的关系。律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同,例如给出特定的 prompt 让 AI 生成合同草案并标注出需要人工审核的关键条款,这样能在保证合同质量的同时,大幅减少律师在文档起草和修订上的工作量。 在处理信息检索与整理任务时,律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息,迅速获得案件准备所需的素材,从而花更多时间进行法律分析。 同时,在涉及复杂法律关系和前沿性的案件处理中,律师需要更多依靠自己的专业进行分析,发挥沟通能力获取细节信息和推进案件进度,此时利用 AI 辅助整理案件事实和证据,可减少大量工作时间。 在金融服务业中,生成式 AI 也能在合规方面发挥作用,比如迅速汇总个体关键信息以助合规官员判断交易是否存在问题,检测可疑活动报告中的新模式以更准确地预测洗钱者,分析大量文档并标记潜在问题或关注区域,用于开发培训材料和模拟真实场景以教育合规官员等。 然而,AI 审核合同并非完全可靠,对于一些复杂和特殊的合同条款,仍需要律师凭借专业知识和经验进行人工审核和判断。
2024-08-22
合同审核AI工具
以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具: 1. Fast AI 人工智能审图平台:从住宅设计图的构件开始,形成一套集“自动导入设计图”、“自动区域划分、构件识别、强条审查”、“自动导出结果”于一体的全自动智能审图流程,同时为建筑信息自动建模打下基础,最终将规划设计、施工、运维管理等建筑全寿命周期内的所有信息集成在一起,实现数据的汇总与管理。 2. HDAidMaster:一款云端工具,建筑师可在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作,在建筑设计、室内设计和景观设计三个领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 3. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索,设计师输入不同房间的面积需求和周边土地约束,软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 4. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束 AI 生成的设计结果,保证设计合规性。 需要注意的是,每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。 以下是一些可以画逻辑视图、功能视图、部署视图的工具: 1. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,可通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 2. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 4. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 请注意,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,您应该考虑您的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。
2024-08-18
修改合同的ai
以下是关于修改合同的 AI 相关信息: 生成式 AI 在金融服务业中的应用:可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。但在需要判断或精确答案的领域仍有局限性,目前尚不能完全依赖其准确性,至少需要人工审查。 AI Assist™:是第一个公开发布的生成式 AI 支持的合同工具,使用 OpenAI 的 GPT4 让用户根据预先批准的条款语言立即对合同进行修订。 律师与 AI 协同处理合同:律师在运用大模型时,关键是根据不同法律业务场景精准提出问题和指令(Prompt)。例如,在处理文档自动化时,可指导 AI 生成和修改标准化合同,如给出“根据提供的模板,自动生成一份关于 XX 事项的合同草案,并标注出需要人工审核的关键条款”的 prompt,能在保证合同质量的同时减少工作量。但在复杂法律关系和前沿性案件中,仍需律师依靠专业分析。
2024-08-14
AI 是什么
AI 是一门令人兴奋的科学,它研究如何使计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。对于 AI ,可以有以下几种理解: 1. 对于没有理工科背景的文科生来说,可以将其当成一个黑箱,只需要知道它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。其生态位是一种似人而非人的存在,即便技术再进步,这一生态位也不会改变。 2. 从任务角度来看,对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类无法明确编程的任务,因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,所以无法编写明确程序让计算机完成,而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 3. AI 健身是指利用人工智能技术来辅助或改善健身训练和健康管理的方法。它利用 AI 算法和数据分析来个性化地指导用户进行锻炼、提供健康建议、监测运动进度和提供反馈。 在实际应用中,有一些不错的 AI 健身工具,如 Keep 、 Fiture 、 Fitness AI 、 Planfit 等。
2024-12-25
修图ai是哪个
以下是一些常见的修图 AI 工具: 1. Niji·journey 5:在二次元绘画领域表现出色,能够生成令人惊叹的二次元风格角色。 2. 无界 AI:国内网络可稳定使用,有免费出图点数,支持中文关键词输入,无需额外下载风格模型,可直接取用。 如果您想了解更多关于这些工具的详细信息或使用方法,可以进一步向我提问。
2024-12-25
图像对比与图像搜索这块,有没有哪个ai大模型做的比较好比较深入的
在图像对比与图像搜索方面,以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用: RAG(检索增强生成):通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其原理是在基础大模型基础上引用外部数据,对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解,再根据用户提问进行检索和回答,但比基座模型更耗时。RAG 是一个检索生成框架,能够支持在本地运行。 AI 搜索:结合了多种能力,如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等,能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域,如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型:像能唱会跳、精通多种技能的机器人,能看见、听见、思考、说话,例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型:决策式模型偏向逻辑判断,按预设程序固定输出;生成式模型偏随机性,能动态组合并结构化呈现,如在图像识别中,决策式模型返回关键词,生成式模型用语言表达结构化信息。
2024-12-25
AI提示词的意思是指训练自己的AI智能体吗
AI 提示词并非仅仅指训练自己的 AI 智能体。 智能体大多建立在大模型之上,其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型以达到设定目标,这通常涉及精确的提示词设计,提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 设计提示词本质上是对模型进行“编程”,通常通过提供指令或示例完成。与多数其他 NLP 服务不同,补全和聊天补全几乎可用于任何任务,包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 我们的模型通过将文本分解为标记来理解和处理文本,在给定的 API 请求中处理的标记数量取决于输入和输出长度。对于英文文本,1 个标记大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词,文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度。
2024-12-25
最好用的会计AI
以下是关于会计 AI 的相关信息: 生成式 AI 在金融服务领域,包括会计方面,具有多方面的应用和优势: 1. 预测方面:能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析自动化,发现模式,从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入,并适应模型为公司决策提供依据。 2. 报告方面:可以自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 3. 会计和税务方面:能够帮助综合、总结,并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面:能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 金融服务公司利用历史金融数据微调大型语言模型或从零开始训练模型,能够迅速回答几乎任何金融问题。金融服务行业准备使用生成式人工智能实现个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告这五个目标。 目前没有专门针对“最好用的会计 AI”的明确推荐,但您可以参考以上生成式 AI 在金融和会计领域的应用特点,结合自身需求进行选择。同时,营销领域有一些常用的 AI 工具,如 Synthesia、HeyGen、Jasper AI、Copy.ai、Writesonic 等,更多相关产品可查看 WaytoAGI 网站:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。但请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-25
可以对数据进行分析,生成报表的AI工具或网站
以下是一些可以对数据进行分析并生成报表的 AI 工具或网站: 1. 在金融服务领域,生成式 AI 能够帮助金融服务团队从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如,它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化,自动创建文本、图表、图形等报告内容,还能在会计和税务、采购和应付账款等方面提供帮助。 2. 对于撰写专业区域经济报告,可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,将报告内容拆分处理,借助传统工具如 Excel 结合 AI 指导操作数据筛选与图表生成,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,但最终内容需人工主导校验。 3. 一些具体的工具和网站包括: PandasAI:将 Pandas DataFrame 转换为“聊天机器人”,用户可以以自然语言提问,它会以自然语言、表格或图表形式回答,目前仅支持 GPT 模型,需自备 OpenAI API key。网址:https://github.com/gventuri/pandasai DataSquirrel:自动进行数据清理并可视化执行过程,帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告,平台符合 GDPR/PDPA 标准。网址:https://datasquirrel.ai/
2024-12-25
我是一个供应商品质管理专家,我要给采购和供应商品质部门做一个AI办公应用的培训,你也是AI办公类的专家,请帮我草拟一个大纲,看看如何应用AI提高办公效率,有哪些工具推荐使用,特别是对于供应商管理方面的应用,请文章要带点个人感情色彩,temperature=5
以下是为您草拟的关于 AI 办公应用培训的大纲: 一、AI 在办公中的应用概述 1. 介绍 AI 技术的发展趋势和对办公领域的影响 2. 强调 AI 在提高办公效率方面的重要性 二、AI 办公工具推荐 1. 医学:中医应用 简介:将人工智能与中医结合,辅助看诊,提高诊疗效率 应用场景:如辅助诊断、生成药方等 优势:24 小时服务,提高效率 2. 数据:数据分析 prompt 简介:适合数据团队日常使用的 prompt 案例 应用场景:数据发现、数据治理等 优势:提升数据分析的准确性和效率 3. 工作流:成为生产力工具 起床:让 AI 为您排 TODO 优先级,进行私董会脑暴 工作中:有阳光会撒娇的 AI 小助理加油 重点事项:内容创作分 bot 团队组,如选题、标题、框架、扩写等,并分组互相改 优化:包括 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身,基于自身知识库的 bot;将知识库和 Prompt 资产放入飞书维护 备选:50 多个生产力 AI 待命 未来:将公司业务搬入飞书,外接 MJ、ChatBot 分身和咨询日程预约 三、AI 在供应商管理方面的应用 1. 利用 AI 进行供应商数据的分析和预测,如供应商的绩效评估、风险预测等 2. 通过 AI 优化供应商的选择和评估流程,提高准确性和效率 3. 借助 AI 实现与供应商的智能沟通和协作,及时解决问题 希望这个大纲能够帮助您顺利开展培训,让采购和供应商品质部门的同事们充分了解并应用 AI 来提高办公效率!
2024-08-31
我是一名律师,想找撰写合同、草拟合同方面强大的AI工具!
以下为您推荐一些在撰写合同、草拟合同方面强大的 AI 工具: 1. 律师在运用大模型时,关键在于根据不同法律业务场景精准提出问题和指令(Prompt),例如:“根据提供的模板,自动生成一份关于 XX 事项的合同草案,并标注出需要人工审核的关键条款”,从而引导 AI 生成和修改标准化合同,减少文档起草和修订的工作量。 2. AI Lawyer 是一款个人法律 AI 助手,能够自动处理文档、进行高级法律研究以及 AI 文档管理,如总结合同等,支持网页、iOS 和 Android 平台,并可根据个人喜好定制。
2024-07-30
如何确保agent按要求调用插件
要确保 Agent 按要求调用插件,可以参考以下方法: 1. 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常从当前性能最强的 LLM(如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet)着手,先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后,根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM,逐步拆解子任务,降低 LLM 执行单任务的难度,直到达成工程目标。 2. 一般而言,对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容,基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外,鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性,如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力,必然需要通过工作流来调用相应的插件。 3. 在插件中心确定需要的插件时,先用关键词进行尝试性搜索,根据插件名称、插件介绍页、描述、参数、示例,判断是否可能满足需求。有多个插件同时可选时,一般优选官方/高收藏/高成功率的插件,提升使用效果。如果实际试用效果不行,则换用其他插件,或自己编写上架插件。 例如,在搜索 TTS 文字转语音插件时,可以使用“语音”“文字转语音”“TTS”等相关关键词;在搜索思维导图插件时,可以使用“脑图”“树图”“导图”“mindmap”等关键词。
2024-12-17
在使用openai api的时候,同一轮对话,需要每次都传system prompt吗?可以利用什么session id来减少system prompt的显示调用吗
在使用 OpenAI API 进行同一轮对话时,系统提示的使用并非每次都必须传递。系统提示在对话中类似于一个过滤器,大语言模型在回应新提示前会自动应用。一般来说,系统提示包括任务定义、输出格式和操作边界等部分,以确保大语言模型清楚任务、按要求格式化回答以及明确不应采取的行为。 另外,OpenAI 还推出了 Stateful API,开发者只需传入最新的对话记录,大模型会结合该记录和其维护的历史记录依据上下文产生新内容。Stateful API 的实现机制类似于 KV Cache,能指数级降低大模型应用的开销,提升计算速度。例如,在不使用 cache 的情况下,使用 GPT2 生成 1000 个 Token 将耗时 56 秒,而使用 cache 的耗时则被降低为 11 秒。可以预期 Stateful API 会采用类似于 KV Cache 的机制,缓存用户对话的历史记录,并在每次 API 调用中,使用增量信息结合服务端的历史记录生成文本,以此降低计算规模。 但关于是否可以利用 session id 来减少系统提示的显示调用,目前提供的知识库中未提及相关内容。
2024-12-11
如何调用国内coze的api?
以下是调用国内 Coze 的 API 的步骤: 1. 进入 Coze 个人空间,选择插件,新建一个插件,起个名字(如 api_1),连描述都可随意填写(如 test)。 2. 在插件的 URL 部分,填入 Ngrok 随机生成的 https 的链接地址。如果服务还开着则继续,若已关闭则需重新操作。 3. 按照 Coze 的指引配置输出参数和 message 输出。 4. 测试后发布插件。 5. 手捏插件搞定之后,创建一个测试 api 的 bot,将自己创建的插件接进来,在 prompt 里面让其一定要调用创建的插件。 另外,如果在生产环境中已有准备好的 https 的 api,可直接接上来。需要注意的是,本案例中用的是 coze 国内版,且案例中 Ngrok 仅供娱乐,生产环境中勿用。 此外,还有以下相关接入信息: Glif 接入 Coze:先要创建一个插件,填入插件名、描述,创建方式选择云侧插件,IDE 运行时选择 Python,点击【在 IDE 中创建工具】。创建工具面板里,填入工具名称、介绍。Glif 允许通过 API 调用平台上的应用,去创建一个新的 Token 并复制备用,将自己发布的 glif 链接上的 id 复制备用。在 Coze 的 IDE 中引入依赖和编写 handler 方法,代码中对应的数据字段在元数据 Tab 中设置,左侧的依赖包添加【requests】,填入测试数据运行,测试通过后即可发布。创建一个 Bot,挂载新创建的插件即可,在 Prompt 中做一些对入参的校验和约束,最后测试跑通并发布。 微信相关对接:微信公众号、微信服务号、微信客服均支持与 Coze AI 平台对接。最近 Coze 的国内版正式发布了 API 接口功能,直接对接个人微信甚至微信群成为可能,相关部署方法对接国外版或国内版的 Coze 均适用,但对接国外版 Coze 平台需要部署的服务支持黑魔法。
2024-12-01
本群怎么实现的调用知识库
要实现本群对知识库的调用,可以通过以下两种方式: 1. 在 Bot 内使用知识库: 登录。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域,单击加号图标,添加指定的知识库。 (可选)添加知识库后,可以在自动调用下拉界面内,调整知识库的配置项。配置项说明如下: 最大召回数量:Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,返回的数据片段数量,数值越大返回的内容越多。 最小匹配度:Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,会将达到匹配度要求的数据片段进行召回。如果数据片段未达到最小匹配度,则不会被召回。 调用方式:知识库的调用方式。自动调用:每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回;按需调用:您需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法,以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。 (可选)在预览与调试区域调试 Bot 能力时,扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 2. 在工作流内使用 Knowledge 节点: 登录。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。
2024-11-21
能生成sql语句的ai模型或工具,能提供api调用的
以下是一些能生成 SQL 语句并提供 API 调用的 AI 模型或工具的相关信息: OpenAI 的 GPT 系列模型,如 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 ,可以通过函数调用及其他 API 更新,让开发人员向模型描述函数,并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象。但需要注意的是,为了让 ChatGPT 返回符合要求的 JSON 格式,prompt 的定制尤为重要和复杂。 在使用代码执行来进行更精确的计算或调用外部 API 时,不能依赖模型自行准确地执行算术或长计算。可以指示模型编写和运行代码,例如将代码放入三重反引号中。生成输出后,可以提取并运行代码。同时,模型在正确使用 API 的指导下,可以编写使用 API 的代码,但需要通过提供 API 文档或代码示例进行指导。 但需要注意的是,执行模型生成的代码存在安全风险,建议在安全的沙箱环境中运行代码,避免潜在危害。
2024-11-19
在调用大模型的过程中,将token设置最大值,大模型回答还是会出现中断的情况,应该怎么避免和解决
在调用大模型的过程中,将 token 设置最大值但回答仍出现中断的情况,可以从以下几个方面避免和解决: 1. 调整相关参数: Max_output_tokens:根据具体需求设置合适的值。若需要更短响应,设为较低值;若希望更长回答,设为较高值。但注意设置过低可能导致回答在奇怪位置截断。 Temperature:值越小,模型返回结果越确定;值调高,可能更随机和具创造性。对于质量保障等任务设低,诗歌生成等创造性任务可适当调高。 Top_p:用于控制模型返回结果的真实性,需要准确和事实答案时调低,想要更多样化答案时调高。一般改变 Temperature 和 Top_p 其中一个参数即可。 Max Length:调整以控制大模型生成的 token 数,有助于防止生成冗长或不相关响应并控制成本。 Stop Sequences:指定字符串,模型生成文本遇到时停止,可控制响应长度和结构。 Frequency Penalty:对下一个生成的 token 进行惩罚,与 token 在响应和提示中出现次数成比例,减少单词重复。 2. 利用插入文本的最佳实践: 使用 max_tokens > 256,模型插入较长完成时效果更好,且只按实际生成 token 数收费。 优先选择 finish_reason == "stop",表明模型成功连接后缀且完成质量良好。 重新采样 3 5 次,温度较高以增加多样性。若所有返回示例的 finish_reason 都是“length”,可能 max_tokens 太小,需考虑增加再重试。 尝试给出更多线索,通过提供示例帮助模型确定自然停顿处。
2024-11-18