Назначение ролей в чате

Работа с Llama 3

Imtihan Ahmed

Machine Learning Engineer

Определение ролей

Настройка тона модели
Пример: чат-бот поддержки клиентов

Разговор с чат-ботом — 1

Определение ролей

Настройка тона модели
Пример: чат-бот поддержки клиентов

Разговор с чат-ботом — 2

Определение ролей

Настройка тона модели
Пример: чат-бот поддержки клиентов

Разговор с чат-ботом — 3

Использование ролей в чат-завершении

Роли чата для управления ответами Llama

Screenshot 2025-02-26 at 15.32.28.png

Задаёт личность и стиль модели

Screenshot 2025-02-26 at 15.31.50.png

Представляет человека, задающего вопрос

Использование ролей в чат-завершении

Отправка структурированного диалога
Функция create_chat_completion()

from llama_cpp import Llama

llm = Llama(model_path="path/to/model.gguf")


message_list = [...] # This list includes roles


response = llm.create_chat_completion(

        messages = message_list

)

Роль system

Сообщение system: инструкции о поведении модели

system_message = "You are a business consultant who gives data-driven answers."



message_list = [{

                 "role": "system",

                 "content": system_message

                 }]

Роль user

Сообщение user: запрос, передаваемый модели

system_message = "You are a business consultant who gives data-driven answers."

user_message = "What are the key factors in a successful marketing strategy?"


message_list = [{"role": "system", "content": system_message},

                {
                 "role": "user",
                 "content": user_message
                 }

                ]

Генерация ответа

from llama_cpp import Llama
llm = Llama(model_path="path/to/model.gguf")

system_message = "You are a business consultant who gives data-driven answers."
user_message = "What are the key factors in a successful marketing strategy?"

message_list = [{"role": "system", "content": system_message},
               {"role": "user", "content": user_message}]


response = llm.create_chat_completion(messages = message_list)
print(response)

{'id': ..., 'object': ..., 'created': ..., 'model': ..., 'choices': [...], ...}

Роль assistant

response["choices"][0]

Вывод ответа

Роль assistant

response["choices"][0]

Вывод ответа с выделенным сообщением

Роль assistant

response["choices"][0]

Вывод ответа с выделенной ролью

Роль assistant

response["choices"][0]

Вывод ответа с выделенным содержимым

result['choices'][0]['message']['content']

'A successful marketing strategy relies on clear objectives, established 
through specific, measurable goals. Understanding the target audience ...'

Давайте потренируемся!

Работа с Llama 3