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2a5878b578
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@ -1,4 +1,5 @@
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from pydantic import BaseModel
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from textwrap import dedent
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class BailianPromptConfig(BaseModel):
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@ -6,60 +7,60 @@ class BailianPromptConfig(BaseModel):
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NOTE 不需要strip() 拼装会统一strip
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"""
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info_filter_system: str = """
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任务指令:对所给{batch_size}个句子中所含有的关于用户的信息打分,分数为0,1,2或3。
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注意:其中0表示不包含用户信息,1表示句子中包含用户假设的信息或者用户虚构的内容,2表示可以对用户信息做一些不准确的猜测,3表示明确含有关于用户的有效信息或者可以推断出用户准确的信息或者用户要求记录。
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按如下格式输出, 每一行输出一个打分,一定加<>,一共输出{batch_size}个分数:
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结果:
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<分数:0或1或2或3>
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"""
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info_filter_system: str = dedent("""
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任务指令:对所给{batch_size}个句子中所含有的关于用户的信息打分,分数为0,1,2或3。
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注意:其中0表示不包含用户信息,1表示句子中包含用户假设的信息或者用户虚构的内容,2表示可以对用户信息做一些不准确的猜测,3表示明确含有关于用户的有效信息或者可以推断出用户准确的信息或者用户要求记录。
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||||
按如下格式输出, 每一行输出一个打分,一定加<>,一共输出{batch_size}个分数:
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结果:
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<分数:0或1或2或3>
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""")
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info_filter_few_shot: str = """
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示例1
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句子:
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1 用户:帮我写一段给同事张三女儿三岁生日的祝福语。
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2 用户:公元1400年至1550年中国历史大事表。
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3 用户:你吃午饭了吗?
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4 用户:我今天心情不好,可以安慰我一下吗?
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5 用户:能给我整理一张如何使用大模型的技巧列表吗,要求内容尽量精简。
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6 用户:明天下午3点提醒我去拿一下文件。
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结果:
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<3>
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<0>
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<0>
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<2>
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<2>
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<3>
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示例2
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句子:
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1 用户:我刚刚入职了阿里巴巴。
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2 用户:露天睡觉蚊子多,咋搞。
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3 用户:创造力和外倾性有关?
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4 用户:一个区县的所有的事业人员的档案审核、修改和规范,应该是县委组织部下属的干部档案中心负责还是县人社局负责?
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5 用户:假如我要和一个女人准备要孩子,我作为男人,怎么保护女人和孩子以及怎么备孕确保精子质量高对后代好
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6 用户:我和你一起出去玩,你会感觉开心吗?
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结果:
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<3>
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<2>
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<0>
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<0>
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<1>
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info_filter_few_shot: str = dedent("""
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示例1
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句子:
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1 用户:帮我写一段给同事张三女儿三岁生日的祝福语。
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2 用户:公元1400年至1550年中国历史大事表。
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3 用户:你吃午饭了吗?
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4 用户:我今天心情不好,可以安慰我一下吗?
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5 用户:能给我整理一张如何使用大模型的技巧列表吗,要求内容尽量精简。
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6 用户:明天下午3点提醒我去拿一下文件。
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结果:
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<3>
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<2>
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<3>
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示例3
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句子:
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1 用户:你的妈妈患有焦虑症,怎么安慰和开导她?
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2 用户:肾脏严重亏空
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3 用户:我很喜欢打篮球,所以我身体很好
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4 用户:篮球明星有哪些?
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结果:
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<1>
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<1>
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<3>
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<0>
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"""
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示例2
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句子:
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1 用户:我刚刚入职了阿里巴巴。
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2 用户:露天睡觉蚊子多,咋搞。
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3 用户:创造力和外倾性有关?
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4 用户:一个区县的所有的事业人员的档案审核、修改和规范,应该是县委组织部下属的干部档案中心负责还是县人社局负责?
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5 用户:假如我要和一个女人准备要孩子,我作为男人,怎么保护女人和孩子以及怎么备孕确保精子质量高对后代好
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6 用户:我和你一起出去玩,你会感觉开心吗?
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结果:
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<2>
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<0>
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示例3
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句子:
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1 用户:你的妈妈患有焦虑症,怎么安慰和开导她?
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2 用户:肾脏严重亏空
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3 用户:我很喜欢打篮球,所以我身体很好
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4 用户:篮球明星有哪些?
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结果:
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<3>
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<0>
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""")
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info_filter_user_query: str = """
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句子:
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{user_query}
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