AI 十四、python中，Prompt的应用

Prompt 在机器学习和自然语言处理（NLP）中指的是输入给模型的一段文字或指令，通常是为了引导模型生成特定的响应。随着大语言模型（如GPT-3, GPT-4）在应用中的广泛使用，prompt engineering（提示工程）变得非常重要，它通过设计合适的输入（prompt）来控制模型的输出。

在Python中，我们可以使用提示来控制语言模型的行为，实现不同的任务，如文本生成、情感分析、机器翻译、问题解答等。以下是一些 prompt 在Python中的实际应用示例，展示了如何有效利用提示来进行各种任务。

1. 使用 OpenAI GPT 模型进行文本生成（基于Prompt）

OpenAI的GPT系列模型（如GPT-3, GPT-4）能够根据提供的提示生成文本，进行自动化写作、摘要、对话生成等任务。

1.1 安装 OpenAI API 客户端

pip install openai

1.2 基本文本生成示例

在这个示例中，我们将使用OpenAI API生成基于提示的文本。你可以创建一个API密钥并进行API调用。

import openai

# 配置OpenAI API密钥
openai.api_key = 'YOUR_OPENAI_API_KEY'

def generate_text(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",  # GPT-3模型
        prompt=prompt,
        max_tokens=150,  # 控制生成文本的长度
        temperature=0.7,  # 控制输出的创造性（0.7通常为合适值）
    )
    return response.choices[0].text.strip()

# 示例：生成文本
prompt = "Write a short story about a dragon who wants to become a hero."
generated_text = generate_text(prompt)
print(generated_text)

在此代码中，prompt是我们提供给GPT-3的提示，模型会根据这个提示生成一段与之相关的文本。

1.3 使用多轮对话进行交互

如果想要构建一个基于对话的应用，可以通过持续给模型提供之前的对话内容来创建多轮对话。例如，提供一个问题并接收模型的回答，随后根据回答继续交互。

def chat_with_gpt(prompt, conversation_history):
    full_prompt = f"{
     conversation_history}