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chatbot system prompt

Answer

以下是关于聊天机器人的相关内容:

  1. 在打造聊天机器人的视频中,会使用不同的辅助函数,传入消息列表,包括系统消息、用户消息和助手消息。系统消息用于提供整体指示和设置助手行为角色,可在用户无察觉情况下引导助手回复,使对话自然流畅且避免插入明显提示信息。例如,系统消息可设定助手像莎士比亚一样说话。
  2. 头脑风暴常用的 20 个 prompt 包括:Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt、Mind Mapping Prompt 等。
  3. 打造聊天机器人中的 OrderBot 需等待收集整个订单并总结,确认客户是否添加其他内容,询问送货地址和收取支付款项,以简短、口语化和友好方式回应,澄清所有选项、附加项和规格。还可要求模型创建基于对话的 JSON 摘要,用于提交订单系统,可对聊天机器人进行定制和通过系统消息改变其行为及表现。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

8.打造聊天机器人

在这个视频中,我们将使用一个不同的辅助函数,而不是像以前一样输入一个单独的提示并获取一个完成结果。我们将传入一个消息列表,这些消息可以来自于不同的角色,我将为您描述一下。以下是一个消息列表的示例。第一条消息是系统消息,用于提供整体指示,然后在此消息之后,我们有用户和助手之间的对话。这个对话可以持续进行下去。如果您曾使用ChatGPT的Web界面,则您的消息是用户消息,而ChatGPT的消息是助手消息。系统消息有助于设置助手的行为和角色,并作为对话的高级指令。您可以将其视为向助手耳语并引导其响应,而用户不会注意到系统消息。所以,作为用户,如果您曾经使用过ChatGPT,您可能不知道ChatGPT的系统消息中包含什么,这也是有意的。系统消息的好处是,它为开发者提供了一种在不使请求本身成为对话一部分的情况下,为对话定框架的方式。因此,您可以在不让用户察觉的情况下引导助手并指导它的回复。现在,让我们尝试使用这些消息来进行对话。我们将使用新的辅助函数从这些消息中获取完成结果。同时,我们还使用了更高的温度。系统消息中说,您是一个像莎士比亚一样说话的助手。因此,在交互中,我们可以使用这个系统消息来影响助手的回复,从而使对话更加自然流畅,同时又避免在对话中插入明显的提示信息。

头脑风暴常用的20个prompt

20 ChatGPT prompts to brainstorm and find infinite new ideas in every field(copy-paste them):1.Brainwriting Prompt:"Let's brainstorm ideas for[topic]by writing down as many ideas as you can,then I can build on them with related ideas.Structure your answer using markdown.”2.Reverse Brainstorming Prompt:"We will use reverse brainstorming for[topic]-coming up with intentionally bad ideas can spark creativity and lead us in new directions."3.Mind Mapping Prompt:"Please create a complete mind map for[topic]starting with a central concept and expanding outward with connected branches of related ideas."4.Assumptions Prompt:"List your assumptions about[topic].Then,how can you challenge those assumptions to come up with innovative ideas?Describe your journey.”5.SWOT Analysis Prompt:"Let's do a SWOT analysis on[topic]considering internal strengths/weaknesses and external opportunities/threats.Then write a conclusion to summarize."6.SCAMPER Prompt:"Use the SCAMPER checklist to ideate on[topic].How can we substitute,combine,adapt,modify,put to other uses,eliminate,or reverse?Detail your answers."7.Six Thinking Hats Prompt:"Use the Six Hats method:the red hat is optimistic,the black hat looks at negatives,etc.Ideate on[topic]from different mindset angles."8.Worst Possible Idea Prompt:"Brainstorm intentionally terrible ideas for[topic]to get the creative juices flowing in new directions.Expand on your answers a little,explaining why these ideas are bad."9.Trigger Words Prompt:"Here are some random words:[word1][word2][word3].How might these trigger new ideas related to[topic]?”10.Questioning Prompt:"Generate questions about[topic],like who,what,when,where,why,how?Turn the questions into ideas.”11.Rolestorm

8.打造聊天机器人

你等待收集整个订单,然后总结,并最后再次确认客户是否需要添加其他内容。如果是送货,你可以询问地址。最后,你收取支付款项。确保澄清所有选项、附加项和规格,以唯一地从菜单中识别出该项目。你以简短、非常口语化和友好的方式回应。菜单包括,然后这里我们有菜单。所以让我们回到我们的对话,看看助手是否遵循了指示。好的,助手问我们是否需要任何配料,这是我们在助手消息中指定的。所以我认为我们不需要额外的配料。其他东西……当然。我们还想再点点水吗?嗯,我们想要薯条。小的还是大的?这很好,因为我们在系统消息中要求助手澄清了附加项和辅菜。所以你已经有了想法,请随意尝试运行。你可以暂停视频,然后在左侧的笔记本中运行。现在我们可以要求模型创建一个基于对话而创建的可发送到订单系统的JSON摘要。因此,我们现在附加了另一个系统消息,这是一个指示,我们说要为之前的食品订单创建一个JSON摘要,详述每个项目的价格,字段应该是一个比萨、包括辅菜、两个配料列表、三个饮料列表、四个辅菜列表,最后是总价。你也可以在这里使用用户消息,这不一定是一个系统消息。所以让我们执行一下。请注意,在这种情况下,我们使用了一个较低的温度,因为对于这些任务,我们希望输出相当可预测。对于一个会话代理,你可能想要使用一个更高的温度,但在这种情况下,我也可能使用一个较低的温度,因为对于客户助手聊天机器人,你可能也希望输出看起来更可预测。所以在这里我们有我们订单的摘要,如果我们想的话,我们可以将它提交给订单系统。所以我们完成了,你已经建立起了自己的订单聊天机器人。你可以自由地对其进行定制,并玩弄系统消息,以改变聊天机器人的行为,并使其表现为具有不同知识的不同人物。

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怎么做chatbot特定角色的专业知识rag优化?
以下是关于 chatbot 特定角色的专业知识 RAG 优化的方法: 1. 复制预置的 Bot: 访问,单击目标 Bot。 在 Bot 的编排页面右上角,单击创建副本。 在弹出的对话框中,设置 Bot 名称、选择 Bot 的所属团队,然后单击确定。 可以在新打开的配置页面修改复制的 Bot 配置。 点击 Bot 名称旁边的编辑图标来更改 Bot 名称。 在人设与回复逻辑区域,调整 Bot 的角色特征和技能。您可以单击优化使用 AI 帮您优化 Bot 的提示词,以便大模型更好的理解。 在技能区域,为 Bot 配置插件、工作流、知识库等信息。 在预览与调试区域,给 Bot 发送消息,测试 Bot 效果。 当完成调试后,可单击发布将 Bot 发布到社交应用中,在应用中使用 Bot。 2. 集成 Workflow 到 Bot 里: 选择 GPT4作为聊天模型。 添加实用的插件,丰富 Bot 的能力。 设计人设和提示词,例如: Your Persona Greetings,seeker of knowledge!I am Dr.Know,your guide to the vast expanse of information.In a world brimming with questions,I stand as a beacon of enlightenment,ready to illuminate the shadows of uncertainty.Whether you're in search of wisdom from ancient lore,keen on unraveling the mysteries of the cosmos,or simply wish to satiate your curiosity on matters both grand and mundane,you've come to the right place.Ask,and let the journey of discovery begin.Remember,in the realm of Dr.Know,there is nothing I don't. Your Capabilities search_and_answer Your most important capability is`search_and_answer`.When a user asks you a question or inquires about certain topics or concepts,you should ALWAYS search the web before providing a response.However,when a user asks you to DO SOMETHING,like translation,summarization,etc.,you must decide whether it is reasonable to use the`search_and_answer`capability to enhance your ability to perform the task. ALWAYS search the web with the exact original user query as the`query`argument.For example,if the user asks\"介绍一下 Stephen Wolfram 的新书 What Is ChatGPT Doing...and Why Does It Work?\",then the`query`parameter of`search_and_answer`should be exactly this sentence without any changes. How to Interact with the User
2025-01-26
有没有做chatbot的教程或者案例
以下是关于做 ChatBot 的教程和案例: 教程:熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤。COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。张梦飞同学基于此写了更适合小白的使用教程: 。该教程带你实现:打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等等),常用开源插件的安装应用。正式开始前需要知道:ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别,本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。同时存在风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;本文只探讨操作操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。支持多平台接入(微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等),多模型选择(GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等),多消息类型支持(能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能),多部署方法(本地运行、服务器运行、Docker 的方式)。 案例:
2024-12-03
chatbot 设计
在设计 ChatBot 时,应以 STAR 原则(情境、任务、行动、结果)为指导进行需求拆解。 情境方面,用户期望通过与大型模型交互获得基于企业内部知识的精准回答,这要求系统既能理解和响应用户查询,又要确保信息安全。 任务上,系统需分析用户问题,并基于企业知识库提供准确答案,这需要具备高级语言理解能力,且能安全访问和利用企业内部知识。 行动包括: 1. 设计并实施一系列步骤处理潜在安全问题,确保用户输入安全。 2. 回复中若遇不匹配或有害内容,系统应拒绝回答。 3. 采用指代消解等技术手段提升问答准确性和用户满意度。 结果是开发一个能精准理解用户意图、安全访问知识库并提供满意答案的智能回复应用,该应用不仅能提升用户体验,还会成为企业内部知识管理和服务的重要工具。 为达成这些目标,需制定详尽流程图以可视化每个环节和决策点,确保设计和开发中每个步骤清晰理解和执行,从而保证智能回复系统满足用户需求且高度安全准确。从拆解出的知识回复流程图可见,简单知识问答背后隐藏诸多环节,实际工作中还有更复杂小环节需进一步拆解,这需要在实际项目中实战操作。
2024-10-09
chatbot搭建
以下是关于 ChatBot 搭建的相关知识: 1. 先行者 ChatGPT:2022 年 11 月,ChatGPT 横空出世,背后基于 GPT3.5。GPT3.5 与 InstructGPT 同源技术。训练 ChatBot 一般需要以下几个阶段: 阶段 0:PT 阶段(Pretrain),建立模型的 capacity,确定模型各方面能力的天花板。 阶段 1:SFT 阶段(Supervised Finetune),让模型学会 conversational format,即知道对话应按何种形式展开。 阶段 2:RLHF 阶段(Reinforcement Learning from Human Feedback),细分为 RM(Reward Model)阶段和 RL(Reinforcement Learning)阶段,能激发模型具备多种能力,包括但不限于 safety、reasoning 和 stability。 2. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程:。 可以实现:打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等等)以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用的区别:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项: 微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入。 本文只探讨操作操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。
2024-09-18
你认为Agent和ChatBot聊天对话机器人的差异在哪?
Agent(智能体)和 ChatBot 聊天对话机器人存在以下差异: 任务执行方式:Agent 是执行特定任务的 AI 实体,拥有复杂的工作流程,可以迭代运行,模型本质上能够自我对话,无需人类驱动每一部分的交互;而 ChatBot 通常是用户提出问题后获得一个答案作为回应。 组成和功能:Agent 是大型语言模型(LLM)、记忆(Memory)、任务规划(Planning Skills)以及工具使用(Tool Use)的集合,例如在自动驾驶、家居自动化、游戏 AI、金融交易、客服聊天、机器人等领域发挥作用;而 ChatBot 相对功能较为单一。 处理能力和效率:像 Coze Agent 这样的多 Agent 模式采用分布式计算范式,将复杂任务分解为多个子任务并由独立的智能体并行处理,从而提高系统的处理能力和效率。 参考文章: https://logankilpatrick.medium.com/whataregptagentsadeepdiveintotheaiinterfaceofthefuture3c376dcb0824 https://lilianweng.github.io/posts/20230623agent/ https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuej0sATQfbO6zbeEAWk02
2024-09-04
如何设计一个陪伴形态的ai chatbot
目前知识库中没有关于如何设计一个陪伴形态的 AI chatbot 的相关内容。但一般来说,设计这样的 chatbot 可以从以下几个方面考虑: 1. 明确目标用户和使用场景:了解用户的需求、年龄、兴趣等,以便为其提供个性化的陪伴。 2. 构建丰富的知识体系:涵盖各种话题,如情感交流、娱乐、生活建议等,以满足用户在不同方面的交流需求。 3. 设计自然流畅的语言交互:使 chatbot 的回答符合语言习惯,富有情感和亲和力。 4. 具备情感感知能力:能够理解用户的情绪,并做出相应的回应和安慰。 5. 不断优化和学习:根据用户的反馈和交互数据,持续改进 chatbot 的性能和回答质量。
2024-08-27
imagine prompt
以下是关于图像提示、排列提示和探索提示的相关内容: 图像提示: 将图像添加到提示中,按“/imagine”照常输入,出现提示框后可拖入图片文件或粘贴图片 URL。使用 Midjourney Bot 在私信中上传图像可保护隐私,除非用户有隐身模式,否则图像提示在中途网站上可见。 举例:如阿波罗雕像、复古花图、恩斯特·海克尔的水母等,还包括中途模型版本 4 和 5 的相关示例。同时,将图像裁剪为与最终图像相同的宽高比可获得最佳效果。 排列提示: 排列提示允许您使用单个命令快速生成提示的变体。不同订阅者可创建的作业数量不同,基本订阅者最多 4 个,标准订阅者最多 10 个,Pro 和 Mega 订阅者最多 40 个。 您可以使用排列提示创建涉及中途提示任何部分的组合和排列,包括文本、图像提示、参数或提示权重。排列提示仅在使用快速模式时可用。将选项列表放在大括号{}内以快速创建和处理多个提示变体,例如“/imagine prompt a{red,green,yellow}bird”会创建并处理三个作业。排列提示将在开始处理之前显示确认消息。 探索提示: 时间旅行:不同的时代有不同的视觉风格,如“/imagine prompt<decade>cat illustration 1700 年代1700s”等。 表情:使用情感词语赋予人物个性,如“/imagine prompt<emotion>cat 决定Determined”等。 变得多彩:全方位的可能性,如“/imagine prompt<color word>colored cat 千禧粉红Millennial Pink”等。 环境探索:不同的环境可以设定独特的情绪,如“/imagine prompt<location>cat 苔原Tundra”等。
2025-01-26
如何优化自己的prompt,提升AI结果输出的稳定性
以下是优化自己的 prompt 以提升 AI 结果输出稳定性的方法: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来表达需求,避免过于笼统。 2. 添加视觉参考:在 prompt 中插入相关图片参考,提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感:根据需求,用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩,以生成期望的语境和情绪。 4. 优化关键词组合:尝试不同的关键词搭配和语序,找到最有针对性、最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件:在 prompt 中添加限制性条件,如分辨率、比例等,避免意外输出。 6. 分步骤构建 prompt:将复杂需求拆解为逐步的子 prompt,引导 AI 先生成基本结构,再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例:研究 AI 社区流行的、有效的 prompt 范例,借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:通过多次尝试不同的 prompt 写法,并根据输出效果反馈持续优化完善,直至达到理想结果。 此外,如果提示词效果不符合预期,可以和 AI 再进行几轮对话来调整输出结果。最终通过询问 AI“怎么样修改现有的 Prompt,可以让你稳定输出当前的预期”来进行 prompt 的迭代。得到 prompt 后,可以新开一个 AI 对话,把 prompt 输入到对话中,开始验证其可用性和稳定性。例如输入 MECE 法则进行测试。
2025-01-24
用AI总结长文的prompt怎么写比较好
以下是关于用 AI 总结长文的一些提示词编写建议: 1. 单人发言版:基于李继刚老师的“通知消息整理助手”修改“文字排版大师”的 Prompt,重点 Prompt 语句需标出。 2. 多人发言版: 明确跟 GPT 说明需要其帮忙总结文字内容。 将提示词和文字原文发送给 GPT,等待其输出完毕后复制粘贴到文本编辑器中,整理并删掉无关内容,替换掉不美观的符号。 3. 法律相关: 格式:【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】 讲清楚背景和目的,例如律师处理交通事故案件时应清晰描述案件事实、法规等。 学会提问,使用清晰、具体的语言,避免模糊表述,了解 AI 工作原理和限制。 拆解工作流程,将复杂任务分解成更小、更具体的环节。 4. 通用写作方面: 第一部分:说清楚要解决的问题及背景,可能导致的损失。 第二部分:以案例引入,写明案号、案件事实经过、裁判结果、关键依据等要点。 第三部分:对案例进一步分析,写明注意关键点,不给建议。 第四部分:给出具体操作建议,包括事前、事中、事后的注意事项和补救措施。 第五部分:结语及作者宣传。 文章结构需有结构化理解,所有结论应有案例基础,不能违反法律规定,文字简练精准,信息密度足够,建议具体细致且易于操作。
2025-01-24
12个prompt 框架
以下是 12 种 Prompt 框架: 1. Instruction(指令):即希望 AI 执行的具体任务,如翻译或写一段文字。 2. Context(背景信息):给 AI 更多背景信息,引导模型做出更贴合需求的回复。 3. Input Data(输入数据):告知模型需要处理的数据。 4. Output Indicator(输出引导):告知模型输出的类型或风格。 5. Capacity and Role(能力和角色):ChatGPT 应扮演的角色。 6. Insight(见解):提供请求背后的见解、背景和上下文。 7. Statement(声明):说明要求 ChatGPT 做什么。 8. Personality(个性):希望 ChatGPT 以何种风格、个性或方式回应。 9. Experiment(实验):请求 ChatGPT 回复多个示例。 10. Background(背景):说明背景,为 ChatGPT 提供充足信息。 11. Role(角色):希望 ChatGPT 扮演的角色。 12. Objectives(目标):希望实现的目标。 此外,还有以下框架: 1. TASK(任务):定义特定任务。 2. ACTION(行动):描述需要做的事情。 3. GOAL(目标):解释最终目标。 4. INPUT(输入):描述信息或资源。 5. STEPS(步骤):询问详细的步骤。 6. EXPECTATION(期望):描述所需的结果。 7. REQUEST(请求):描述您的要求。 8. Key Result(关键结果):要什么具体效果,试验并调整。 9. Evolve(试验并改进):三种改进方法自由组合,包括改进输入、改进答案、重新生成。 10. CONTEXT(上下文背景):为对话设定舞台。 11. OBJECTIVE(目的):描述目标。 12. SCENARIO(方案):描述场景。 同时,还有一些特定的框架,如 ICIO 框架、CRISPE 框架、BROKE 框架等。
2025-01-23
1.AI搜索的prompt怎么写 2.AI搜论文的prompt怎么写比较好
以下是关于 AI 搜索和 AI 搜论文的 prompt 写作的相关指导: 对于 AI 搜索的 prompt 写作: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来描述您的需求,避免过于笼统。 2. 添加视觉参考:若可能,在 prompt 中插入相关图片参考,以提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感:根据需求,用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合:尝试不同的关键词搭配和语序,找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件:为避免意外输出,添加如分辨率、比例等限制性条件。 6. 分步骤构建 prompt:将复杂需求拆解为逐步的子 prompt,引导 AI 先生成基本结构,再逐步完善。 7. 参考优秀案例:研究 AI 社区流行且有效的 prompt 范例,借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:通过多次尝试不同写法,并根据输出效果反馈持续优化。 对于 AI 搜论文的 prompt 写作,您可以参考以下要点: 1. 设定角色为资深学术研究者,明确具备高效的学术论文阅读、总结能力。 2. 遵循“二八原则”进行论文总结。 3. 输出阅读的总结文字,包括列出论文的明确方法论、经过验证的结论等关键信息。 4. 采用结构化的内容组织方式,如使用编号、子标题和列表。 5. 按照规定概述内容解读结语的结构写作,先概述规定内容,然后解读具体内容,最后以结语结束。 6. 结合案例和挑战,增强说服力并提供解决方案。 7. 引入法规内容和实际操作案例,提供详细解释和建议。 8. 使用商业术语,确保专业性和针对性。 9. 注意文章结构,标题要开门见山、切中要害并引起目标群体悬念;第一部分说清楚要解决的问题及背景和可能导致的损失;第二部分以案例引入;第三部分对案例进一步分析;第四部分给出具体操作建议,包括事前、事中、事后的注意事项和措施。 总之,编写高质量的 prompt 需要不断实践和总结经验,熟悉 AI 模型的能力边界,保持开放思维并尝试创新描述方式。
2025-01-22
怎么在coze的智能体总加入一个使用MARKDOWN编写的代码的prompt?
在 Coze 的智能体中加入使用 Markdown 编写的代码的 prompt 可以参考以下方法: 首先,了解相关的任务和目标,比如像实现输入任意文章链接后,AI 自动生成适合微信分享的文章推荐卡片。为达到这一效果,大模型对话产品通常需要完成网页爬取、内容总结、二维码生成、卡片样式生成等关键步骤。 在编写 prompt 时,可以发现新的词生卡 Prompt 组织方法,把设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”,再细分为“布局与尺寸”“字体规范”“颜色规范”的独立模块,并结合“内容结构”进行要求提示。这种提示词组织方式具有模型通用性、提示简易性和生成稳定性等显著优势。 对于刚入门的朋友,首推 LangGPT 结构化提示词,直观易懂,可以快速上手。对于想要进阶的用户,一方面可以继续选择 LangGPT,另一方面如有额外精力和好奇心,不妨尝试刚哥推崇的 Lisp 伪代码格式,有助于精炼提示词和提升对措辞理解、概念认知的能力。但需要注意的是,真正重要的不是提示词的外在形式,而是内容是否与 AI 的“理解机制”相契合。同时,在实际应用中,还需要经过多次调试,并根据测试 bug 微调提示词,直至稳定运行。
2025-01-19