《指令編程-用chatGPT輕松實(shí)現(xiàn)編程》課件 第4章 指令編程實(shí)踐

《指令編程》

用chatGPT輕松實(shí)現(xiàn)編程XXX主講指令源碼下載：1指令源碼12指令源碼23指令源碼234指令源碼56指令源碼67指令源碼758指令源碼4資源下載適用目標(biāo)用戶1學(xué)生了解指令編程的基本概念和重要性。2研究人員深入理解指令編程的工作原理和與人工智能的關(guān)系。3從業(yè)人員掌握指令編程在不同領(lǐng)域的應(yīng)用案例，如自然語言處理、軟件開發(fā)、自動(dòng)化等。4初學(xué)者獲得指令編程的基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)用指導(dǎo)。5有一定經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人士獲得深入見解和對(duì)指令編程挑戰(zhàn)與前景的了解。6課程教材使用者作為相關(guān)課程的教材，提供系統(tǒng)化的知識(shí)結(jié)構(gòu)。內(nèi)容大綱第一章指令編程基礎(chǔ)介紹指令編程的定義及其重要性。第二章指令編程的基本知識(shí)與技能闡述指令編程的工作機(jī)制和與AI的結(jié)合點(diǎn)。第三章指令編寫技術(shù)展示指令編程在自然語言處理、軟件開發(fā)、自動(dòng)化等多個(gè)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。第四章指令編程實(shí)踐精確編寫指令與ChatGPT進(jìn)行有效交互，實(shí)現(xiàn)代碼生成和優(yōu)化，以及在應(yīng)用程序開發(fā)中處理輸入輸出、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、錯(cuò)誤調(diào)試等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，提高開發(fā)效率和應(yīng)用性能。第五章高級(jí)指令編程技巧掌握不同場景下指令編程的應(yīng)用，提高指令編程的靈活性、功能性和效率，構(gòu)建高效、強(qiáng)大的指令程序以滿足復(fù)雜編程任務(wù)。第六章指令編程的挑戰(zhàn)分析指令編程面臨的挑戰(zhàn)，提出改進(jìn)方向和未來發(fā)展趨勢。第七章指令編程的未來展望探討指令編程的倫理問題及其對(duì)社會(huì)的影響。第四章指令編程實(shí)踐本章指令編程實(shí)踐是關(guān)于在應(yīng)用程序開發(fā)中如何使用指令與ChatGPT進(jìn)行交互的章節(jié)。通過編寫準(zhǔn)確的指令(即prompt),可以與ChatGPT進(jìn)行有效的溝通,以生成應(yīng)用程序的代碼。指令編程實(shí)踐包括交互式對(duì)話系統(tǒng)的開發(fā)、輸入輸出處理、數(shù)據(jù)驗(yàn)證和過濾、代碼優(yōu)化、錯(cuò)誤處理和調(diào)試等實(shí)踐內(nèi)容。通過深入講解指令編寫方法、結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景和開發(fā)技術(shù),幫助開發(fā)人員利用ChatGPT實(shí)現(xiàn)高效、穩(wěn)定和優(yōu)化的應(yīng)用程序開發(fā)。交互式對(duì)話系統(tǒng)的開發(fā)1智能助手應(yīng)用程序示例在這一部分,將以一個(gè)智能助手應(yīng)用程序示例為基礎(chǔ),展示交互對(duì)話系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過程。會(huì)使用指令與chatGPT進(jìn)行交流,以確定該應(yīng)用程序的功能和特性,并創(chuàng)建一個(gè)初步的指令來描述這些要求。通過與chatGPT的交互,將逐步完善指令,獲取生成的代碼,并進(jìn)行系統(tǒng)的開發(fā)和實(shí)現(xiàn)。2設(shè)計(jì)對(duì)話流程與場景在這一部分,將介紹如何設(shè)計(jì)交互對(duì)話系統(tǒng)的對(duì)話流程和場景,討論如何定義系統(tǒng)的起始狀態(tài)和用戶的輸入方式,并規(guī)劃系統(tǒng)如何根據(jù)用戶的反饋和需求進(jìn)行回應(yīng)和引導(dǎo)。通過與chatGPT的交互,可以通過指令的編寫來設(shè)計(jì)對(duì)話流程和場景,確保系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的意圖進(jìn)行適當(dāng)?shù)幕貞?yīng)和行為。3處理用戶意圖與上下文在這一部分,探討如何處理用戶的意圖和上下文信息,介紹一些常用的技術(shù)和方法,如自然語言處理和語義理解,以幫助系統(tǒng)準(zhǔn)確地理解用戶的意圖和需求。通過與chatGPT的交互,可以使用指令來描述用戶意圖的識(shí)別和上下文的管理,從而使系統(tǒng)能夠更好地理解和響應(yīng)用戶的輸入并提取關(guān)鍵信息。4.1.1智能助手應(yīng)用程序示例1功能確定首先,需要確定智能助手應(yīng)用程序的功能和特性。假設(shè)智能助手應(yīng)用程序是一個(gè)任務(wù)管理器,用戶可以通過對(duì)話與助手交互來創(chuàng)建任務(wù)、查看任務(wù)列表、設(shè)置提醒等。2指令編寫接下來,需要編寫準(zhǔn)確的指令來描述這些功能。指令是與chatGPT進(jìn)行交流的關(guān)鍵,它們提供了明確的指導(dǎo),讓chatGPT能夠生成相應(yīng)的代碼。3與ChatGPT交互通過編寫這些指令,向chatGPT明確了應(yīng)用程序的功能和要求。接下來,可以與chatGPT進(jìn)行交互,逐步完善這些指令,并獲取生成的代碼。4代碼集成與測試最后,可以將生成的代碼集成到應(yīng)用程序中,并進(jìn)行測試和調(diào)試。通過不斷與chatGPT進(jìn)行交互和迭代,可以逐步完善智能助手應(yīng)用程序的功能,并確保其能夠滿足用戶需求。指令示例創(chuàng)建任務(wù)Prompt:【指令】創(chuàng)建任務(wù)【參數(shù)】任務(wù)名稱:提醒我明天開會(huì)查看任務(wù)列表Prompt:【指令】查看任務(wù)列表設(shè)置提醒Prompt:【指令】設(shè)置提醒【參數(shù)】任務(wù)編號(hào):1【參數(shù)】提醒時(shí)間:2023-05-3010:00代碼示例#導(dǎo)入所需的模塊和庫importdatetime#定義任務(wù)管理器類classTaskManager:def__init__(self):self.tasks=[]defcreate_task(self,task_name):#創(chuàng)建任務(wù)并添加到任務(wù)列表task={'name':task_name,'created_at':datetime.datetime.now()}self.tasks.append(task)print(f'Task"{task_name}"created.')defview_task_list(self):#查看任務(wù)列表iflen(self.tasks)==0:print('Notasksfound.')else:print('TaskList:')fori,taskinenumerate(self.tasks,start=1):print(f'{i}.{task["name"]}')defset_reminder(self,task_number,reminder_time):#設(shè)置任務(wù)提醒iftask_number<1ortask_number>len(self.tasks):print('Invalidtasknumber.')returntask=self.tasks[task_number-1]task['reminder']=reminder_timeprint(f'Remindersetfortask"{task["name"]}"at{reminder_time}.')4.1.2設(shè)計(jì)對(duì)話流程與場景指令格式在設(shè)計(jì)對(duì)話流程和場景時(shí),可以使用以下指令格式:1.指令格式:創(chuàng)建任務(wù)[任務(wù)名稱]2.指令格式:查看任務(wù)列表3.指令格式:設(shè)置提醒[任務(wù)編號(hào)][提醒時(shí)間]4.指令格式:退出用戶交互通過以上指令,用戶可以與系統(tǒng)進(jìn)行交互,并執(zhí)行特定的操作。例如,用戶可以創(chuàng)建新的任務(wù)、查看任務(wù)列表、設(shè)置提醒或退出應(yīng)用程序。系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶的指令和需求進(jìn)行適當(dāng)?shù)幕貞?yīng)和行為。指令處理函數(shù)接下來,通過編寫對(duì)應(yīng)的指令處理函數(shù)來實(shí)現(xiàn)這些功能。下面是一個(gè)示例:tasks=[]#任務(wù)列表defcreate_task(instruction):...defview_task_list():...defset_reminder(instruction):...代碼示例#主循環(huán)whileTrue:instruction=input("請(qǐng)輸入指令：")ifinstruction.startswith('創(chuàng)建任務(wù)'):create_task(instruction)elifinstruction=='查看任務(wù)列表':view_task_list()elifinstruction.startswith('設(shè)置提醒'):set_reminder(instruction)elifinstruction=='退出':print("應(yīng)用程序已退出。")breakelse:print("無效的指令，請(qǐng)重新輸入。")運(yùn)行結(jié)果示例請(qǐng)輸入指令：創(chuàng)建任務(wù)喝咖啡任務(wù)'喝咖啡'創(chuàng)建成功！請(qǐng)輸入指令：召開商業(yè)項(xiàng)目會(huì)議無效的指令，請(qǐng)重新輸入。請(qǐng)輸入指令：創(chuàng)建任務(wù)召開商業(yè)研討會(huì)任務(wù)'召開商業(yè)研討會(huì)'創(chuàng)建成功！請(qǐng)輸入指令：創(chuàng)建任務(wù)與朋友聚餐任務(wù)'與朋友聚餐'創(chuàng)建成功！請(qǐng)輸入指令：查看任務(wù)列表任務(wù)列表:1.喝咖啡2.召開商業(yè)研討會(huì)3.與朋友聚餐請(qǐng)輸入指令：設(shè)置提醒12023-6-414：00為任務(wù)'喝咖啡'設(shè)置提醒時(shí)間為'2023-6-4'成功！請(qǐng)輸入指令：退出應(yīng)用程序已退出。4.1.3處理用戶意圖與上下文識(shí)別意圖指令格式:識(shí)別意圖[用戶輸入]描述:識(shí)別用戶輸入的意圖。示例:識(shí)別意圖我想預(yù)訂一張機(jī)票管理上下文指令格式:管理上下文[上下文信息]描述:管理對(duì)話中的上下文信息,以便更好地理解用戶的意圖和需求。示例:管理上下文{"task":"購物清單","item":"牛奶"}代碼示例importnltkfromnltk.tokenizeimportword_tokenizefromnltk.corpusimportstopwordsstop_words=set(stopwords.words('english'))defrecognize_intent(instruction):"""識(shí)別用戶意圖"""user_input=instruction.split('識(shí)別意圖')[1]#解析用戶輸入tokens=word_tokenize(user_input)#分詞tokens=[token.lower()fortokenintokensiftoken.lower()notinstop_words]#去除停用詞并轉(zhuǎn)為小寫#根據(jù)分詞結(jié)果進(jìn)行意圖識(shí)別的邏輯處理...#這里可以使用NLP技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)模型或其他方法來識(shí)別用戶意圖#假設(shè)識(shí)別到的意圖是task_bookingintent="task_booking"print(f"用戶意圖：{intent}")defmanage_context(instruction):"""管理上下文信息"""context=instruction.split('管理上下文')[1]#解析上下文信息context_data=eval(context)#將字符串轉(zhuǎn)換為字典#處理上下文信息的邏輯...#這里可以存儲(chǔ)或更新上下文信息print(f"上下文信息：{context_data}")運(yùn)行結(jié)果示例用戶意圖：task_booking上下文信息：{'task':'購物清單','item':'牛奶'}針對(duì)特定任務(wù)的指令編寫技巧介紹針對(duì)特定任務(wù)的指令編寫技巧，并以數(shù)據(jù)處理為例進(jìn)行說明。數(shù)據(jù)處理是許多應(yīng)用場景中常見的任務(wù),包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、分析等。加載數(shù)據(jù)1.指令格式：加載數(shù)據(jù)[文件路徑]-描述：從指定的文件路徑加載數(shù)據(jù)。-示例：加載數(shù)據(jù)data.csv查看數(shù)據(jù)2.指令格式查看數(shù)據(jù)-描述：顯示當(dāng)前加載的數(shù)據(jù)。-示例：查看數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)3.指令格式：清洗數(shù)據(jù)-描述：對(duì)加載的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，如處理缺失值、去除重復(fù)項(xiàng)等。-示例：清洗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)4.指令格式：轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)[轉(zhuǎn)換方式]-描述：對(duì)加載的數(shù)據(jù)進(jìn)行指定的轉(zhuǎn)換操作，如數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、特征提取等。-示例：轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)特征提取保存數(shù)據(jù)5.指令格式：保存數(shù)據(jù)[文件路徑]-描述：將處理后的數(shù)據(jù)保存到指定的文件路徑。-示例：保存數(shù)據(jù)processed_data.csv代碼示例importpandasaspd

data=None

defload_data(file_path):globaldatadata=pd.read_csv(file_path)print("數(shù)據(jù)加載成功！")

defview_data():globaldataifdataisnotNone:print(data)else:print("請(qǐng)先加載數(shù)據(jù)！")

defclean_data():globaldataifdataisnotNone:上述代碼定義了幾個(gè)函數(shù)來實(shí)現(xiàn)指令中描述的功能。運(yùn)行該程序需要準(zhǔn)備一個(gè)data.csv數(shù)據(jù)集,測試時(shí)從網(wǎng)絡(luò)下載了一個(gè)iris.data.csv機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)樣本?？梢愿鶕?jù)需要進(jìn)一步完善代碼中函數(shù)的邏輯,以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理功能。

#數(shù)據(jù)清洗邏輯cleaned_data=data.drop_duplicates()#更新數(shù)據(jù)data=cleaned_dataprint("數(shù)據(jù)清洗完成！")else:print("請(qǐng)先加載數(shù)據(jù)！")

deftransform_data(transformation):globaldataifdataisnotNone:#數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換邏輯transformed_data=Noneiftransformation=="特征提取":transformed_data=data.dropna()#更新數(shù)據(jù)data=transformed_dataprint("數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換完成！")else:print("請(qǐng)先加載數(shù)據(jù)！")

defsave_data(file_path):globaldataifdataisnotNone:data.to_csv(file_path,index=False)print("數(shù)據(jù)保存成功！")else:print("請(qǐng)先加載數(shù)據(jù)！")

#示例指令load_data("data.csv")view_data()clean_data()transform_data("特征提取")save_data("processed_data.csv")總結(jié)通過編寫針對(duì)特定任務(wù)的指令,并生成相應(yīng)的代碼,可以實(shí)現(xiàn)靈活、可定制的功能,以滿足不同任務(wù)的需求。這種指令編寫技巧可以幫助快速開發(fā)特定任務(wù)的功能,并提高編程效率。優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)靈活性強(qiáng)需要一定編程基礎(chǔ)可定制化指令設(shè)計(jì)復(fù)雜度高提高開發(fā)效率可能需要大量測試4.2自然語言處理應(yīng)用程序的開發(fā)在本節(jié)，將探討如何開發(fā)自然語言處理應(yīng)用程序中的文本分類與情感分析功能。文本分類是將文本數(shù)據(jù)分為不同類別的任務(wù)，而情感分析則是確定文本中的情感傾向，如正面、負(fù)面或中性。指令格式1.加載數(shù)據(jù)指令格式：加載數(shù)據(jù)[數(shù)據(jù)文件]描述：從給定的數(shù)據(jù)文件加載文本數(shù)據(jù)。示例：加載數(shù)據(jù)data.csv2.預(yù)處理數(shù)據(jù)指令格式：預(yù)處理數(shù)據(jù)描述：對(duì)加載的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如分詞、去除停用詞等。示例：預(yù)處理數(shù)據(jù)3.訓(xùn)練模型指令格式：訓(xùn)練模型描述：使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練文本分類和情感分析模型。示例：訓(xùn)練模型4.分類文本指令格式：分類文本[文本內(nèi)容]描述：對(duì)給定的文本內(nèi)容進(jìn)行分類，并輸出分類結(jié)果。示例：分類文本"這部電影非常精彩！"指令格式（續(xù)）5.分析情感指令格式：分析情感[文本內(nèi)容]描述：對(duì)給定的文本內(nèi)容進(jìn)行情感分析，并輸出情感傾向。示例：分析情感"這個(gè)產(chǎn)品很失望。"通過與chatGPT的交互，可以使用上述指令來加載數(shù)據(jù)、預(yù)處理數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型以及進(jìn)行文本分類和情感分析。根據(jù)指令，可以生成相應(yīng)的代碼，并逐步實(shí)現(xiàn)自然語言處理應(yīng)用程序中的文本分類與情感分析功能。Python代碼示例importpandasaspdimportnltkfromnltk.corpusimportstopwordsfromnltk.tokenizeimportword_tokenizefromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.metricsimportclassification_report#加載數(shù)據(jù)defload_data(file_path):data=pd.read_csv(file_path)returndata

#預(yù)處理數(shù)據(jù)defpreprocess_data(data):stop_words=set(stopwords.words('english'))data['processed_text']=data['text'].apply(lambdax:''.join([wordforwordinword_tokenize(x)ifword.lower()notinstop_words]))returndataPython代碼示例（續(xù)）#訓(xùn)練模型deftrain_model(data):vectorizer=TfidfVectorizer()X=vectorizer.fit_transform(data['processed_text'])y=data['label']model=MultinomialNB()model.fit(X,y)returnvectorizer,model

#分類文本defclassify_text(text,vectorizer,model):stop_words=set(stopwords.words('english'))processed_text=''.join([wordforwordinword_tokenize(text)ifword.lower()notinstop_words])X=vectorizer.transform([processed_text])prediction=model.predict(X)returnpredictionPython代碼示例（續(xù)）#分析情感defanalyze_sentiment(text,vectorizer,model):stop_words=set(stopwords.words('english'))processed_text=''.join([wordforwordinword_tokenize(text)ifword.lower()notinstop_words])X=vectorizer.transform([processed_text])sentiment_score=model.predict_proba(X)returnsentiment_score#示例指令#加載數(shù)據(jù)data=load_data('data.csv')#預(yù)處理數(shù)據(jù)data=preprocess_data(data)#訓(xùn)練模型vectorizer,model=train_model(data)Python代碼示例（續(xù)）#分類文本text="Thismovieisamazing!"classification=classify_text(text,vectorizer,model)print(f"Classification:{classification}")#分析情感text="Thisproductisdisappointing."sentiment=analyze_sentiment(text,vectorizer,model)print(f"Sentiment:{sentiment}")這段代碼實(shí)現(xiàn)了文本分類與情感分析的功能。它通過加載數(shù)據(jù)、預(yù)處理數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型等步驟來準(zhǔn)備文本數(shù)據(jù)并構(gòu)建分類模型。然后，可以使用分類模型來對(duì)給定的文本進(jìn)行分類和情感分析。測試數(shù)據(jù)和運(yùn)行結(jié)果#data.csvtext,labelThisisapositivesentence,positiveI'mfeelinghappytoday,positiveIdon'tlikethisproduct,negativeTheweatheristerrible,negative運(yùn)行結(jié)果：Classification:['negative']Sentiment:[[0.636756970.36324303]]4.2.2命名實(shí)體識(shí)別與關(guān)鍵詞提取在自然語言處理中，命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)鍵詞提取是常用的任務(wù)之一。命名實(shí)體識(shí)別旨在從文本中識(shí)別特定類型的實(shí)體，例如人名、地名、組織機(jī)構(gòu)等。關(guān)鍵詞提取則旨在從文本中提取最具代表性和信息豐富性的關(guān)鍵詞或短語。指令格式識(shí)別實(shí)體指令格式：識(shí)別實(shí)體[文本]描述：從給定的文本中識(shí)別命名實(shí)體。示例：識(shí)別實(shí)體"我喜歡去紐約的時(shí)候逛中央公園。"提取關(guān)鍵詞指令格式：提取關(guān)鍵詞[文本]描述：從給定的文本中提取關(guān)鍵詞。示例：提取關(guān)鍵詞"這部電影真的很精彩，演員表演出色，劇情緊湊。"Python代碼示例importnltkfromnltk.tokenizeimportword_tokenizefromnltk.corpusimportstopwordsfromnltkimportne_chunk,pos_tagimportsslssl._create_default_https_context=ssl._create_unverified_contextdefextract_entities(text):"""從文本中提取命名實(shí)體:paramtext:輸入文本:return:提取到的命名實(shí)體列表"""tokens=word_tokenize(text)#對(duì)文本進(jìn)行分詞pos_tags=nltk.pos_tag(tokens)#對(duì)分詞結(jié)果進(jìn)行詞性標(biāo)注chunks=ne_chunk(pos_tags)#對(duì)詞性標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別entities=[]forchunkinchunks:ifhasattr(chunk,'label'):#如果chunk是一個(gè)命名實(shí)體entities.append(''.join(c[0]forcinchunk.leaves()))#提取命名實(shí)體的詞組并拼接returnentitiesPython代碼示例（續(xù)）defextract_keywords(text):"""從文本中提取關(guān)鍵詞:paramtext:輸入文本:return:提取到的關(guān)鍵詞列表"""stop_words=set(stopwords.words('english'))#獲取停用詞列表tokens=word_tokenize(text)#對(duì)文本進(jìn)行分詞keywords=[wordforwordintokensifword.lower()notinstop_words]#過濾停用詞returnkeywords#獲取用戶輸入的指令和文本instruction,text=input("請(qǐng)輸入指令和文本，以空格分隔：").split()#根據(jù)指令類型選擇相應(yīng)的處理函數(shù)并打印結(jié)果ifinstruction=="識(shí)別實(shí)體":entities=extract_entities(text)print("提取到的命名實(shí)體：",entities)elifinstruction=="提取關(guān)鍵詞":keywords=extract_keywords(text)print("提取到的關(guān)鍵詞：",keywords)else: