Thought for 17 秒
探讨大模型应用
我正在了解如何使用 GPT-4 等大型语言模型，以及编写高效提示词的方法。同时，也在探讨如何从语音通话数据中提取待办事项，并评估数据清洗和数据质量。
提取任务项
我正在探讨如何从语音通话数据中提取任务项。使用大型模型生成电话数据，并进行数据清理和质量评估。
解码大型语言模型
正在探索如何使用大型语言模型（如GPT-4、Qwen、Doubao），包括访问和交互。讨论写作技巧和实例。
提取计划事项的任务
提取语音通话数据中的计划事项需要定义、技术和方法，以及清理和评估数据质量的步骤。
学习类：如何使用大模型（GPT-4、Qwen、豆包等）？如何写好Prompt？
一、什么是大语言模型？
大语言模型（Large Language Models，LLMs）是基于深度学习的人工智能模型，经过在大量文本数据上的训练，能够理解和生成类似人类的语言文本。著名的模型包括OpenAI的GPT-4、阿里的Qwen（通义千问）以及百度的豆包等。
二、如何使用大模型？
通过API调用
大多数大模型提供API接口，开发者可以通过编程语言（如Python）调用这些接口。
示例：使用OpenAI的GPT-4
python
复制代码
import openai
设置API密钥
openai.api_key = ‘your-api-key’
调用模型生成文本
response = openai.ChatCompletion.create(
model=“gpt-4”,
messages=[
{“role”: “system”, “content”: “你是一个友善的助手。”},
{“role”: “user”, “content”: “给我讲一个关于机器学习的笑话。”}
]
)
print(response[‘choices’][0][‘message’][‘content’])
使用在线平台
一些平台提供了在线交互界面，无需编程即可使用模型。例如，OpenAI的ChatGPT网页，或者阿里云的AI服务平台。
集成到应用程序
开发者可以将大模型集成到自己的应用中，例如聊天机器人、智能客服等。
三、如何写好Prompt（提示词）？
Prompt是引导大模型生成预期结果的输入。写好Prompt对于获得满意的输出至关重要。
提示词编写原则：
清晰明确
指出具体需求，避免模糊。
示例：
不佳的提示：“解释机器学习。”
优化后的提示：“用简单的语言解释什么是机器学习，并举一个实际应用的例子。”
提供上下文
如果需要模型扮演特定角色或风格，可以在提示中说明。
示例：
“假设你是一个数据科学教授，解释线性回归的原理。”
使用约束和格式
指定输出的格式、长度或风格。
示例：
“用不超过200字的段落解释深度学习，并使用通俗易懂的语言。”
逐步指示
对复杂任务，可以将要求分解为步骤。
示例：
“首先解释决策树的概念，然后讨论其优缺点，最后给出一个实际应用的例子。”
任务类：待办事项抽取任务
一、什么是待办事项？
定义：
待办事项（To-Do Items）是需要在未来某个时间点完成的任务或活动的列表，旨在帮助个人或团队管理和跟踪任务进度。
要求：
明确性：任务描述应清晰具体，便于执行。
可操作性：待办事项应是可执行的行动，而非模糊的目标。
可跟踪性：应能够记录任务的状态和进展。
二、如何从语音通话数据中抽取待办事项？
步骤：
语音转文本（Speech-to-Text）
使用语音识别技术将通话音频转换为文本。
示例：使用Google Cloud Speech-to-Text
python
复制代码
from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech
client = speech.SpeechClient()
audio = speech.RecognitionAudio(uri=“gs://your-bucket/audio.wav”)
config = speech.RecognitionConfig(
encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
language_code=“zh-CN”,
)
response = client.recognize(config=config, audio=audio)
transcript = “”
for result in response.results:
transcript += result.alternatives[0].transcript
自然语言处理（NLP）
对转录的文本进行处理，抽取待办事项。
方法：
关键词识别：寻找特定的动词或短语，如“需要”、“必须”、“请”、“尽快”等。
句法分析：使用依存句法解析，找出命令或请求的句子。
实体识别：识别任务涉及的对象、时间等信息。
示例：使用大模型进行待办事项抽取
python
复制代码
import openai
openai.api_key = ‘your-api-key’
prompt = f"“”
从以下通话内容中抽取待办事项，并以列表形式返回：
“{transcript}”
“”"
response = openai.ChatCompletion.create(
model=“gpt-4”,
messages=[
{“role”: “user”, “content”: prompt}
]
)
todos = response[‘choices’][0][‘message’][‘content’]
print(todos)
三、基于大模型生成电话通话数据和待办事项
生成模拟通话内容
利用大模型生成包含待办事项的通话文本。
示例：
python
复制代码
prompt = “”"
请生成一段客户与客服的电话通话内容，其中包含三个待办事项。
要求：
- 通话内容以对话形式呈现。
- 待办事项清晰可辨。
“”"
response = openai.ChatCompletion.create(
model=“gpt-4”,
messages=[
{“role”: “user”, “content”: prompt}
]
)
call_content = response[‘choices’][0][‘message’][‘content’]
print(call_content)
提取待办事项
使用同样的方法，从生成的通话内容中抽取待办事项。
四、大模型的数据清洗和数据质量评估
数据清洗
去除噪音：删除无关信息，如口头禅、重复内容。
规范格式：统一日期、时间、单位等格式。
纠正错误：利用大模型进行拼写和语法检查。
示例：数据清洗
python
复制代码
prompt = f"“”
请对以下文本进行清洗，去除噪音，规范格式，并纠正错误：
“{transcript}”
“”"
response = openai.ChatCompletion.create(
model=“gpt-4”,
messages=[
{“role”: “user”, “content”: prompt}
]
)
cleaned_text = response[‘choices’][0][‘message’][‘content’]
print(cleaned_text)
数据质量评估
完整性：检查数据是否缺失关键信息。
一致性：确保数据格式和内容一致。
准确性：验证数据的正确性。
示例：数据质量报告
python
复制代码
prompt = f"“”
请对以下文本生成一份数据质量评估报告，涵盖完整性、一致性和准确性：
“{cleaned_text}”
“”"
response = openai.ChatCompletion.create(
model=“gpt-4”,
messages=[
{“role”: “user”, “content”: prompt}
]
)
quality_report = response[‘choices’][0][‘message’][‘content’]
print(quality_report)
总结
使用大语言模型可以高效地处理和分析自然语言数据。在待办事项抽取任务中，结合语音识别和NLP技术，可以从语音通话数据中自动提取待办事项。此外，大模型还可以用于生成模拟数据、进行数据清洗和质量评估，提高数据处理的自动化程度和准确性。
