ChatEvaluate

该功能需要外部账户 »

ChatEvaluate[chat,prompt]

将 prompt 及其后续内容追加到 ChatObject chat.

ChatEvaluate[prompt]

表示可应用于 ChatObject 的算符形式的 ChatEvaluate.

更多信息和选项

  • ChatEvaluate 被用于 ChatObject 中继续进行对话.
  • ChatEvaluate 需要外部服务认证、计费和互联网连接.
  • prompt 的可能值包括：
  • "text"静态文本
    LLMPrompt["name"]存储库提示
    StringTemplate[…]模板文本
    TemplateObject[…]创建文本的模板
    Image[…]图像
    {prompt1,…}提示列表
  • 使用 TemplateObject 创建的提示可以包含文本和图像. 并非所有 LLM 都支持图像输入.
  • 可指定以下选项：
  • Authentication Inherited明确的用户 ID 和 API 密钥
    LLMEvaluator Inherited使用的 LLM 配置
    ProgressReporting$ProgressReporting如何报告计算进度
  • 如果 LLMEvaluator 被设为 Inherited，使用 chat 指定的 LLM 配置.
  • LLMEvaluator 可被设为 LLMConfiguration 对象或含有以下键的关联：
  • "MaxTokens"生成词元的最大数量
    "Model"基础模型
    "PromptDelimiter"在提示符之间插入字符串
    "Prompts"初始提示或 LLMPromptGenerator 对象
    "StopTokens"用来指示停止生成的词元
    "Temperature"采样温度
    "ToolMethod"用于工具调用的方法
    "Tools"要提供的 LLMTool 对象列表
    "TopProbabilities"采样类型截止
    "TotalProbabilityCutoff"采样概率截止（核取样）
  • "Model" 的有效形式包括：
  • name已命名模型
    {service,name}来自 service 的已命名模型
    <|"Service"service,"Name"name|>完全指定的模型
  • "Prompts" 中指定的提示将添加到 chat 的消息中，角色设置为 "System".
  • "PromptDelimiter" 属性分隔多个提示.
  • 生成的文本采样自一个分布. 可用 LLMEvaluator 的以下属性指定采样的详细信息：
  • "Temperature"tAutomatic用正的温度 t 进行采样
    "TopProbabilities"kAutomatic仅在 k 个最高概率类别中进行采样
    "TotalProbabilityCutoff"pAutomatic在累积概率至少为 p 的最可能的选择中进行抽样（核心抽样）
  • 这些参数的 Automatic 值使用指定 "Model" 的默认值.
  • "ToolMethod" 的可能设置包括：
  • "Service"依托 service 的工具机制
    "Textual"使用基于提示的工具调用
  • Authentication 的可能的值为：
  • Automatic自动选择认证方式
    Inherited从 chat 中继承设置
    Environment检查环境变量中的密钥
    SystemCredential检查系统钥匙串中的密钥
    ServiceObject[…]从服务对象继承认证
    assoc给出明确的密钥和用户 ID
  • 当 AuthenticationAutomatic 时，函数会检查 Environment 和 SystemCredential 中的变量 ToUpperCase[service]<>"_API_KEY"；否则会使用 ServiceConnect[service].
  • 当使用 Authenticationassoc 时，assoc 可含有以下键：
  • "ID"用户的身份
    "APIKey"用于认证的 API 密钥
  • ChatEvaluate 使用机器学习. 在不同版本的 Wolfram 语言中，其方法、训练集和偏差可能会改变并给出不同的结果.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (3)

创建新的聊天：

向对话添加消息和回复：

创建指定多模式模型的聊天：

现在，文字和图像都可以在对话中使用：

使用工具创建聊天对象：

显示 LLM 答案和调用工具的步骤：

范围  (3)

开始新的对话：

继续现有对话：

将函数用作运算符：

选项  (10)

Authentication  (4)

为 API 提供身份验证密钥：

在系统钥匙串中查找密钥：

指定密钥的名称：

在系统环境中查找密钥：

通过服务对象认证：

LLMEvaluator  (6)

指定用于生成答案的服务：

同时指定服务和模型：

默认情况下，文本生成一直持续到生成终止词元为止：

限制生成的样本（词元）的数量：

指定采样应在零温度下进行：

指定高一点儿的温度，使生成的内容有更多的变化：

指定截断分布前的最大累积概率：

指定用于生成的服务和模型：

指定要自动插入的提示：

应用  (1)

工具调用  (1)

定义一个可由 LLM 调用的工具：

使用该工具实例化一个聊天对象：

提出一个可以通过该工具获得准确答案的问题：

可能存在的问题  (1)

评估特定服务的聊天会话时会嵌入身份验证信息：

使用默认设置 AuthenticationInherited，身份验证将无法在不同的服务上运行：

使用 AuthenticationAutomatic 或为新服务重新连接提供显式身份验证：

Wolfram Research (2023)，ChatEvaluate，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ChatEvaluate.html.

文本

Wolfram Research (2023)，ChatEvaluate，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ChatEvaluate.html.

CMS

Wolfram 语言. 2023. "ChatEvaluate." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/ChatEvaluate.html.

APA

Wolfram 语言. (2023). ChatEvaluate. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ChatEvaluate.html 年

BibTeX

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BibLaTeX

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