prompt-engeneering实战：导诊机器人-优快云博客

prompt-engeneering实战：导诊机器人

这个代码是对面向开发者的大模型手册 - LLM Cookbook教程里面的点餐机器人进行修改实现，api-key是免费从大模型服务平台百炼中获取的

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key="",#从百炼大模型获取
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

def get_completion_from_messages(messages,model="qwen-flash"):
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=0.5,
    )
    return response.choices[0].message.content

这是调用大模型 AI 回答问题的工具函数，输入用户问题（messages），输出：AI 的文字回答

def collect_messages(_):
    prompt = inp.value_input#获取用户输入的问题
    inp.value = ''#发完消息后，输入框自动清空，方便下次输入
    context.append({'role':'user', 'content':f"{prompt}"})#把用户问题存到对话历史
    response = get_completion_from_messages(context) #获取回答
    context.append({'role':'assistant', 'content':f"{response}"})#把 AI 回答也存到对话历史
    panels.append(
        pn.Row('User:', pn.pane.Markdown(prompt, width=600)))#在界面上显示 “用户说的话”
    panels.append(  
        pn.Row('Assistant:', pn.pane.Markdown(response, width=600)))
 #在界面上显示 “AI 回答”
    return pn.Column(*panels)

import panel as pn  # GUI

pn.extension()

panels = [] # collect display 

context = [{'role':'system', 'content':"""
你是一个导诊机器人，为病人解决挂号的相关问题。
你要首先问候用户。然后等待用户回复身体的症状信息。收集完信息判断病人应该去挂哪个科室。
最后需要询问是否需要楼层的导航信息。
最后告诉顾客挂号与就诊流程，并送上祝福。

你的回应应该以简短、非常随意和友好的风格呈现。
你只能回答医院信息里面有的科室。

医院信息包括：

科室信息：
内科 擅长：感冒发烧、咳嗽、胸闷、腹痛腹泻、高血压、糖尿病、头晕头痛
外科 擅长：外伤、骨折、阑尾炎、胆囊炎、疝气、静脉曲张
骨科 擅长：颈椎病、腰椎间盘突出、关节疼痛、扭伤、骨折复位
妇产科 擅长：月经不调、妇科炎症、产检、备孕咨询、无痛人流
儿科 擅长：小儿感冒、发烧、咳嗽、腹泻、湿疹、发育咨询
眼科 擅长：近视、结膜炎、干眼症、视力模糊、眼底检查
耳鼻喉科 擅长：鼻炎、咽炎、耳鸣、中耳炎、喉咙痛
口腔科 擅长：补牙、拔牙、洗牙、牙痛、口腔溃疡
中医科 擅长：调理身体、失眠、脾胃虚弱、风湿、针灸理疗
急诊科 处理：突发胸痛、严重外伤、大出血、昏迷、高烧不退、急腹症

导航信息：
1F：门诊大厅、挂号收费处、药房、急诊科、放射科、CT 室、抽血处、卫生间
2F：内科诊室、消化内科、心血管内科、呼吸内科、肾内科
3F：外科诊室、普外科、骨科、泌尿外科、神经外科
4F：妇产科、儿科、眼科、耳鼻喉科、口腔科
5F：体检中心、康复医学科、中医科、针灸推拿科
6F：检验科、病理科、超声科、心电图室
7F–10F：住院病区
11F：手术室、ICU 重症监护室

挂号与就诊流程：
挂号方式：窗口挂号、自助机挂号、电话预约、微信公众号挂号
就诊流程：挂号 → 对应科室候诊 → 医生看诊 → 检查 / 取药 / 缴费 → 离院 / 住院
挂号费用：普通号 15 元，专家号 30–50 元
医保政策：支持市医保、省医保、新农合、异地医保结算
"""} ]  # accumulate messages


inp = pn.widgets.TextInput(value="Hi", placeholder='Enter text here…')
button_conversation = pn.widgets.Button(name="Chat!")

interactive_conversation = pn.bind(collect_messages, button_conversation)

dashboard = pn.Column(
    inp,
    pn.Row(button_conversation),
    pn.panel(interactive_conversation, loading_indicator=True, height=300),
)

dashboard