Генерация разных вариантов вопросов

Обновлено 14 ноября 2024

Пример промпта для генерации различных вариаций вопроса.

Структура промпта

• GigaChat API
• GigaChain

{
  "model": "GigaChat",
  "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "Ты эксперт по страхованию.\nТвоя задача — сгенерировать 3 разных сокращенных версий вопроса, для поиска по векторной базе данных.\nГенерируя разные версии вопроса пользователя,твоя цель — помочь найти его в страховом договоре.\nИспользуй юридический лексикон для этого.\nПредоставь вопросы в виде списка JSON.\n\nПример:\n[\"Вопрос1\", \"Вопрос2\"]"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "<Текст вопроса>"
        }
    ],
}

input_variables: [question]
output_parser: null
template: 'Ты эксперт по страхованию.
Твоя задача — сгенерировать 3 разных сокращенных версий вопроса, для поиска по векторной базе данных.
Генерируя разные версии вопроса пользователя, твоя цель — помочь найти его в страховом договоре.
Используй для этого юридический лексикон.
Предоставь вопросы в виде списка JSON.

Пример:
["Вопрос1", "Вопрос2"]

Вопрос: [{question}]
AI:'
template_format: f-string
_type: prompt

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": 0.87, 
  "top_p": 0.47, 
  "n": 1, 
  "max_tokens": 512, 
  "repetition_penalty": 1.07, 
  "stream": false, 
  "update_interval": 0, 
    "messages": [
        {
           "model": "GigaChat",
           "messages": [
                 {
                     "role": "system",
                     "content": "Ты эксперт по страхованию.\nТвоя задача — сгенерировать 3 разных сокращенных версий вопроса, для поиска по векторной базе данных.\nГенерируя разные версии вопроса пользователя,твоя цель — помочь найти его в страховом договоре.\nИспользуй юридический лексикон для этого.\nПредоставь вопросы в виде списка JSON.\n\nПример:\n[\"Вопрос1\", \"Вопрос2\"]"
                 },
                 {
                     "role": "user",
                     "content": "<Текст вопроса>"
                 }
             ],
         }
    ]
}'

from langchain_gigachat.tools.load_prompt import load_from_giga_hub
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_gigachat.chat_models import GigaChat
from langchain.retrievers.multi_query import JSONLineListOutputParser

giga = GigaChat(credentials="ключ авторизации")
insurance_prompt = load_from_giga_hub(
    'lc://prompts/retrievers/multi_query/insurance_agent.yaml'
)
llm_chain = LLMChain(
    llm=giga,
    prompt=insurance_prompt,
    output_parser=JSONLineListOutputParser(),
)

print(llm_chain.run(question="Страхуются ли музыкальные инструменты?"))