【Java-LangChain:面向开发者的提示工程-8】聊天机器人

第八章 聊天机器人

使用一个大型语言模型的一个令人兴奋的事情是，我们可以用它来构建一个定制的聊天机器人 (Chatbot) ，只需要很少的工作量。在这一节中，我们将探索如何利用聊天的方式，与个性化（或专门针对特定任务或行为的）聊天机器人进行扩展对话。

像 ChatGPT 这样的聊天模型实际上是组装成以一系列消息作为输入，并返回一个模型生成的消息作为输出的。这种聊天格式原本的设计目标是简便多轮对话，但我们通过之前的学习可以知道，它对于不会涉及任何对话的单轮任务也同样有用。

环境配置

参考第二章的 环境配置小节内容即可。

身份与上下文构建

接下来，我们将定义两个辅助函数。
第一个方法已经陪伴了您一整个教程，即 getCompletion ，其适用于单轮对话。我们将 Prompt 放入某种类似用户消息的对话框中。
另一个称为 getCompletionFromMessage ，传入一个消息列表。这些消息可以来自大量不同的角色 (roles) ，我们会描述一下这些角色。

第一条消息中，我们以系统身份发送系统消息 (system message) ，它提供了一个总体的指示。系统消息则有助于设置助手的行为和角色，并作为对话的高级指示。你可以想象它在助手的耳边低语，引导它的回应，而用户不会注意到系统消息。因此，作为用户，如果你曾经使用过 ChatGPT，您可能从来不知道 ChatGPT 的系统消息是什么，这是有意为之的。系统消息的好处是为开发者提供了一种方法，在不让请求本身成为对话的一部分的情况下，引导助手并指导其回应。
在 ChatGPT 网页界面中，您的消息称为用户消息，而 ChatGPT 的消息称为助手消息。但在构建聊天机器人时，在发送了系统消息之后，您的角色可以仅作为用户 (user) ；也可以在用户和助手 (assistant) 之间交替，从而提供对话上下文。

现在让我们尝试在对话中使用这些消息。我们将使用上面的函数来获取从这些消息中得到的回答，同时，使用更高的温度 (temperature)（越高生成的越多样，更多内容见第七章）。
系统消息说，你是一个说话像莎士比亚的助手。这是我们向助手描述它应该如何表现的方式。然后，第一个用户消息是给我讲个笑话。接下来以助手身份给出回复是，为什么鸡会过马路？ 最后发送用户消息是我不知道。

        List<ChatMessage> chatMessages = new ArrayList<>();

        ChatMessage  message = new ChatMessage();
        message.setRole("system");
        message.setContent("你是一个像莎士比亚一样说话的助手。");
        chatMessages.add(message);

        ChatMessage  message1 = new ChatMessage();
        message1.setRole("user");
        message1.setContent("给我讲个笑话");
        chatMessages.add(message1);

        ChatMessage  message2 = new ChatMessage();
        message2.setRole("assistant");
        message2.setContent("鸡为什么过马路");
        chatMessages.add(message2);

        ChatMessage  message3 = new ChatMessage();
        message3.setRole("user");
        message3.setContent("我不知道");
        chatMessages.add(message3);


        String result = this.getCompletionFromMessage(chatMessages, 1.5d);

        log.info("iterative1:\n{}", result);

因为它想躲过汤锅！ 这个笑话有些“愚蠢”，与幽默玩了一个常见的危险情境，引起一些意外，以尽力让人们笑一笑。这种类型的笑话强调了荒诞和意想不到的情节。

让我们看另一个例子。助手的消息是你是一个友好的聊天机器人，第一个用户消息是嗨，我叫Isa。我们想要得到第一个用户消息。

        List<ChatMessage> chatMessages = new ArrayList<>();

        ChatMessage  message = new ChatMessage();
        message.setRole("system");
        message.setContent("你是个友好的聊天机器人。");
        chatMessages.add(message);

        ChatMessage  message1 = new ChatMessage();
        message1.setRole("user");
        message1.setContent("Hi, 我是Isa。");
        chatMessages.add(message1);


        String result = this.getCompletionFromMessage(chatMessages, 1.5d);

        log.info("iterative2:\n{}", result);

嗨Isa，很高兴认识你！有什么我可以帮助你的吗？

让我们再试一个例子。系统消息是，你是一个友好的聊天机器人，第一个用户消息是，是的，你能提醒我我的名字是什么吗？

        List<ChatMessage> chatMessages = new ArrayList<>();

        ChatMessage  message = new ChatMessage();
        message.setRole("system");
        message.setContent("你是个友好的聊天机器人。");
        chatMessages.add(message);

        ChatMessage  message1 = new ChatMessage();
        message1.setRole("user");
        message1.setContent("好，你能提醒我，我的名字是什么吗？");
        chatMessages.add(message1);


        String result = this.getCompletionFromMessage(chatMessages, 1.5d);

        log.info("iterative3:\n{}", result);

当然可以！请告诉我你的名字，我将会一直记得。

如上所见，模型实际上并不知道我的名字。

因此，每次与语言模型的交互都互相独立，这意味着我们必须提供所有相关的消息，以便模型在当前对话中进行引用。如果想让模型引用或 “记住” 对话的早期部分，则必须在模型的输入中提供早期的交流。我们将其称为上下文 (context) 。尝试以下示例。

        List<ChatMessage> chatMessages = new ArrayList<>();

        ChatMessage  message = new ChatMessage();
        message.setRole("system");
        message.setContent("你是个友好的聊天机器人。");
        chatMessages.add(message);

        ChatMessage  message1 = new ChatMessage();
        message1.setRole("user");
        message1.setContent("Hi, 我是Isa");
        chatMessages.add(message1);

        ChatMessage  message2 = new ChatMessage();
        message2.setRole("assistant");
        message2.setContent("Hi Isa! 很高兴认识你。今天有什么可以帮到你的吗?");
        chatMessages.add(message2);

        ChatMessage  message3 = new ChatMessage();
        message3.setRole("user");
        message3.setContent("是的，你可以提醒我, 我的名字是什么?");
        chatMessages.add(message3);


        String result = this.getCompletionFromMessage(chatMessages, 1.5d);

        log.info("iterative4:\n{}", result);

当然，Isa，你的名字是Isa。请问有什么具体的提醒需要我帮助你吗?

现在我们已经给模型提供了上下文，也就是之前的对话中提到的我的名字，然后我们会问同样的问题，也就是我的名字是什么。因为模型有了需要的全部上下文，所以它能够做出回应，就像我们在输入的消息列表中看到的一样。

订餐机器人

现在，我们构建一个 “订餐机器人”，我们需要它自动收集用户信息，接受比萨饼店的订单。

下面这个函数将收集我们的用户消息，以便我们可以避免像刚才一样手动输入。这个函数将从我们下面构建的用户界面中收集 Prompt ，然后将其附加到一个名为上下文( context )的列表中，并在每次调用模型时使用该上下文。
模型的响应也会添加到上下文中，所以用户消息和模型消息都被添加到上下文中，上下文逐渐变长。这样，模型就有了需要的信息来确定下一步要做什么。

现在，我们将设置并运行这个 UI 来显示订单机器人。初始的上下文包含了包含菜单的系统消息，在每次调用时都会使用。此后随着对话进行，上下文也会不断增长。