Классификация обращений

Обновлено 27 марта 2024

Пройдите опрос о Gigachat API



Расскажите, что мы можем сделать лучше

Пример промпта для классификации обращений.

Промпт лучше работает с моделью GigaChat-Pro.

Структура промпта

• GigaChat API
• GigaChain

{
  "model": "GigaChat",
  "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "Классифицируй обращения пользователя в подходящую категорию. Категории: Статус заказа, Возврат и обмен товаров, Характеристики продукта, Технические проблемы, Другое. В ответе укажи только категорию."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "При оформлении заказа возник вопрос о возможностях устройства. Поможете, пожалуйста, уточнить информацию?"
        }
    ]
}

Промпт работает с помощью библиотеки gigachain_core, начиная с версии 0.1.9.1.

Для обновления библиотеки выполните команду:

pip install -U gigachain_core

input_variables: [text]
output_parser: null
messages:
  - role: system
    prompt:
      template: 'Классифицируй обращения пользователя в подходящую категорию. Категории: Статус заказа, Возврат и обмен товаров, Характеристики продукта, Технические проблемы, Другое. В ответе укажи только категорию.'
  - role: user
    prompt:
      template: '{text}'
template_format: f-string
_type: chat

Шаблон содержит переменные:

• text — текст обращения пользователя. Обязательное поле;

Пример запроса

• GigaChat API
• GigaChain

curl --location 'https://gigachat.devices.sberbank.ru/api/v1/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: <токен_доступа>' \
--data '{
  "model": "GigaChat",
  "temperature": 1.0,
  "top_p": 0.1,
  "n": 1,
  "max_tokens": 512,
  "repetition_penalty": 1.0,
  "stream": false,
  "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "Классифицируй обращения пользователя в подходящую категорию. Категории: Статус заказа, Возврат и обмен товаров, Характеристики продукта, Технические проблемы, Другое. В ответе укажи только категорию."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "При оформлении заказа возник вопрос о возможностях устройства. Помогите уточнить информацию, пожалуйста?"
        }
    ]
}'

from langchain.prompts import load_prompt
from langchain.chat_models.gigachat import GigaChat

giga = GigaChat(credentials="<авторизационные_данные>")

prompt = load_prompt("lc://prompts/content/classification.yaml")
chain = prompt | giga
chain.invoke(
    {
        "text": "При оформлении заказа возник вопрос о возможностях устройства. Помогите уточнить информацию, пожалуйста?"
    }
).content