怎样做一个辅助数学教学的智能体

更系列文章合集请访问：[蓝衣剑客-AIGC思维火花](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/IYtowrzONiysdTkeA5QcEraxntc)[heading1]一、前言[content]各位，时间飞逝，转眼间我们已经迎来了学习的第三阶段。在这一阶段，我们将深入探讨一些最新的技术发展，包括但不限于提示词工程和智能体的进一步教学。这些内容无疑将为我们的认知带来新的深度。现在，让我们直接进入主题，开始我们的探索之旅吧！[heading1]二、Part3课程导览[content][heading1]三、上节回顾[content][heading1]四、进阶技术——CCoT[content]首先，让我们来了解第一个提示词进阶技术——CCoT。CCoT通过正反力矩的机制，指导模型识别正确与错误。这种方法简洁而直观，非常容易理解。[heading1]五、进阶技术——PoT[content]在日常使用中，我们会发现一个非常有意思的问题：大模型在解决数学问题时可能不够可靠（甚至连简单的加法都会算错）。那么如果有数学运算的任务，大模型岂不就是不行了？不要着急，接下来我们就来讨论下数值增强类的提示词技术。PoT技术，实际上是思维链技术的一个衍生。PoT特别适用于数值推理任务，它会引导模型生成一系列代码，模型再通过代码解释器工具进行最后运算。通过这种引导模型生成代码再进行执行的手段，可以显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT作为CoT的衍生技术，也遵循了零样本和少样本的学习范式。零样本PoT与CoT在方法上极为相似，它们都不需要大量的样本即可进行有效的推理。同样，少样本PoT也采用了类似的策略，通过较少的样本来优化模型的表现。

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在接下来的例子中，我们将探索一个有趣的应用：使用模型分析视频并回答相关问题。这个过程包含几个关键步骤：1.我们会准备一个视频和三个相关问题。2.模型将先回答第一个问题，然后利用这个答案来回答问题2和3。让我们开始编写代码来实现这个功能：首先，我们需要为视频设置URI和URL。设置完成后，我们可以打印视频内容，确保一切正常。并且，如果你观看这个视频，你会发现它的主题是回归模型，这为我们的问题提供了很好的背景。接下来，让我们来看看我们为这个视频准备的三个问题，它们逐步深入，考验模型的理解和应用能力：1.问题1是我们的起点：视频中解释了哪个概念？这个问题看似简单，但它要求模型准确把握视频的核心内容。有趣的是，我们并没有给模型任何关于视频主题的提示，这将测试它的视频理解能力。2.问题2则更具挑战性：基于问题1的答案，你能解释这个基本的数学原理吗？这个问题不仅要求模型理解视频内容，还需要它能够提取并阐述相关的数学原理。这将考验模型的知识整合和表达能力。3.问题3更进一步，涉及实际应用：你能提供一个简单的scikit-learn代码示例来解释这个概念吗？这个问题测试模型是否能将理论知识转化为实际的编程实践，这是一个相当高级的任务。最后，我们要将三个问题和视频整合到一起，创建一个完整的查询内容。让我们称这个组合为contents_2。现在，让我们运行这段代码，然后仔细检查输出，看看模型是否正确理解了视频内容并恰当地回答了我们的问题。