由于LLM具有较强的跨领域泛化能力，所以可以很好的适用于这些学习方式，也就是说少量case案例的模式。
在训练集中没有某个类别的样本，但是在测试集中出现了这个类别，那么我们就需要模型在训练过程中，即使没有接触过这个类别的样本，但是仍然可以通过对于这个类别的描述，对没见过的类别进行分类，目的是让模型对于要分类的样本一次也不学习的同时具有人类的推理能力。
例：假设我们的模型已经能够识别马，老虎和熊猫了，现在需要该模型也识别斑马，那么我们需要告诉模型，怎样的对象才是斑马，但是并不能直接让模型看见斑马。
在模型训练过程中，如果每个类别只有少量样本（一个或者几个），研究人员希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习，这就是 Few-shot Learning 要解决的问题。few-shot learning是meta-learning的一种，本质上是让机器学会自己学习（learn to learn），其实就是通过判断测试样本与训练样本的相似性，来推测测试样本属于什么类。
学习的目的是理解事物之间的不同，学会区分不同事物。给两张图像，不让学会是什么，而是学会是否相同。
使用分隔符将一些内容和要求分割开
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请把以下用```分割的内容精简一下
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```
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prompt = f"""
请生成包括书名、作者和类别的三本虚构书籍清单，\
并以 JSON 格式提供，其中包含以下键:book_id、title、author、genre。
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
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如果该文本不符合我的要求，可以输出不符合要求
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# 有步骤的文本
text_1 = f"""
泡一杯茶很容易。首先，需要把水烧开。\
在等待期间，拿一个杯子并把茶包放进去。\
一旦水足够热，就把它倒在茶包上。\
等待一会儿，让茶叶浸泡。几分钟后，取出茶包。\
如果你愿意，可以加一些糖或牛奶调味。\
就这样，你可以享受一杯美味的茶了。
"""
prompt = f"""
您将获得由三个引号括起来的文本。\
如果它包含一系列的指令，则需要按照以下格式重新编写这些指令：
第一步 - ...
第二步 - …
…
第N步 - …
如果文本中不包含一系列的指令，则直接写“未提供步骤”。"
\"\"\"{text_1}\"\"\"
"""
response = get_completion(prompt)
print("Text 1 的总结:")
print(response)
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prompt = f"""
你的任务是以一致的风格回答问题。
<孩子>: 教我耐心。
<祖父母>: 挖出最深峡谷的河流源于一处不起眼的泉眼；最宏伟的交响乐从单一的音符开始；最复杂的挂毯以一根孤独的线开始编织。
<孩子>: 教我韧性。
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
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chatgpt等人工智能模型的推理能力不能说没有，只能说基本为0.很低，不能独立的完成一些逻辑性强或者复杂的任务，对于这种任务，可以适当的选择分步骤来让chatgpt一步步完成。
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text = f"""
在一个迷人的村庄里，兄妹杰克和吉尔出发去一个山顶井里打水。\
他们一边唱着欢乐的歌，一边往上爬，\
然而不幸降临——杰克绊了一块石头，从山上滚了下来，吉尔紧随其后。\
虽然略有些摔伤，但他们还是回到了温馨的家中。\
尽管出了这样的意外，他们的冒险精神依然没有减弱，继续充满愉悦地探索。
"""
# example 1
prompt_1 = f"""
执行以下操作：
1-用一句话概括下面用三个反引号括起来的文本。
2-将摘要翻译成法语。
3-在法语摘要中列出每个人名。
4-输出一个 JSON 对象，其中包含以下键：French_summary，num_names。
请用换行符分隔您的答案。
Text:
```{text}```
"""
response = get_completion(prompt_1)
print("prompt 1:")
print(response)
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对一段文本内容进行浓缩也是常见的工作，方便快速掌握文本中我们所需要的信息
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prompt = f"""
你的任务是从电子商务网站上生成一个产品评论的简短摘要。
请对三个反引号之间的评论文本进行概括，最多30个词汇，并且聚焦在产品运输上。
评论: ```{prod_review_zh}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
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prompt = f"""
以下用三个反引号分隔的产品评论的情感是什么？
用一个单词回答：「正面」或「负面」。
评论文本: ```{lamp_review_zh}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
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# 中文
lamp_review_zh = """
我需要一盏漂亮的卧室灯，这款灯具有额外的储物功能，价格也不算太高。\
我很快就收到了它。在运输过程中，我们的灯绳断了，但是公司很乐意寄送了一个新的。\
几天后就收到了。这款灯很容易组装。我发现少了一个零件，于是联系了他们的客服，他们很快就给我寄来了缺失的零件！\
在我看来，Lumina 是一家非常关心顾客和产品的优秀公司！
"""
prompt = f"""
从评论文本中识别以下项目：
- 评论者购买的物品
- 制造该物品的公司
评论文本用三个反引号分隔。将你的响应格式化为以 “物品” 和 “品牌” 为键的 JSON 对象。
如果信息不存在，请使用 “未知” 作为值。
让你的回应尽可能简短。
评论文本: ```{lamp_review_zh}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
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理论上也可以提前给定几个我想要设定的主题，然后让LLM判断该文本是否符合该主题，给出0/1
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# 中文
story_zh = """
在政府最近进行的一项调查中，要求公共部门的员工对他们所在部门的满意度进行评分。
调查结果显示，NASA 是最受欢迎的部门，满意度为 95％。
一位 NASA 员工 John Smith 对这一发现发表了评论，他表示：
“我对 NASA 排名第一并不感到惊讶。这是一个与了不起的人们和令人难以置信的机会共事的好地方。我为成为这样一个创新组织的一员感到自豪。”
NASA 的管理团队也对这一结果表示欢迎，主管 Tom Johnson 表示：
“我们很高兴听到我们的员工对 NASA 的工作感到满意。
我们拥有一支才华横溢、忠诚敬业的团队，他们为实现我们的目标不懈努力，看到他们的辛勤工作得到回报是太棒了。”
调查还显示，社会保障管理局的满意度最低，只有 45％的员工表示他们对工作满意。
政府承诺解决调查中员工提出的问题，并努力提高所有部门的工作满意度。
"""
# 中文
prompt = f"""
确定以下给定文本中讨论的五个主题。
每个主题用1-2个单词概括。
输出时用逗号分割每个主题。
给定文本: ```{story_zh}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
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LLM非常擅长将输入转换成不同的格式，例如多语种文本翻译、拼写及语法纠正、语气调整、格式转换等。
我常用格式转换
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prompt = f"""
将以下文本翻译成商务信函的格式:
```小老弟，我小羊，上回你说咱部门要采购的显示器是多少寸来着？```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
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data_json = { "resturant employees" :[
{"name":"Shyam", "email":"shyamjaiswal@gmail.com"},
{"name":"Bob", "email":"bob32@gmail.com"},
{"name":"Jai", "email":"jai87@gmail.com"}
]}
prompt = f"""
将以下Python字典从JSON转换为命令行的pd表格，保留表格标题和列名：{data_json}
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
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text = f"""
Got this for my daughter for her birthday cuz she keeps taking \
mine from my room. Yes, adults also like pandas too. She takes \
it everywhere with her, and it's super soft and cute. One of the \
ears is a bit lower than the other, and I don't think that was \
designed to be asymmetrical. It's a bit small for what I paid for it \
though. I think there might be other options that are bigger for \
the same price. It arrived a day earlier than expected, so I got \
to play with it myself before I gave it to my daughter.
"""
prompt = f"""
针对以下三个反引号之间的英文评论文本，
首先进行拼写及语法纠错，
然后将其转化成中文，
再将其转化成优质淘宝评论的风格，从各种角度出发，分别说明产品的优点与缺点，并进行总结。
润色一下描述，使评论更具有吸引力。
输出结果格式为：
【优点】xxx
【缺点】xxx
【总结】xxx
注意，只需填写xxx部分，并分段输出。
将结果输出成Markdown格式。
```{text}```
"""
response = get_completion(prompt)
display(Markdown(response))
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关键点说明：
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你是一名客户服务的AI助手。
你的任务是给一位重要的客户发送邮件回复。
根据通过“```”分隔的客户电子邮件生成回复，以感谢客户的评价。
如果情感是积极的或中性的，感谢他们的评价。
如果情感是消极的，道歉并建议他们联系客户服务。
请确保使用评论中的具体细节。
以简明和专业的语气写信。
以“AI客户代理”的名义签署电子邮件。
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- 身份设定：你是xxx
- 目标设定：你的任务是x’x，请帮我xx
- 设定细节
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# given the sentiment from the lesson on "inferring",
# and the original customer message, customize the email
sentiment = "negative"
# review for a blender
review = f"""
So, they still had the 17 piece system on seasonal \
sale for around $49 in the month of November, about \
half off, but for some reason (call it price gouging) \
around the second week of December the prices all went \
up to about anywhere from between $70-$89 for the same \
system. And the 11 piece system went up around $10 or \
so in price also from the earlier sale price of $29. \
So it looks okay, but if you look at the base, the part \
where the blade locks into place doesn’t look as good \
as in previous editions from a few years ago, but I \
plan to be very gentle with it (example, I crush \
very hard items like beans, ice, rice, etc. in the \
blender first then pulverize them in the serving size \
I want in the blender then switch to the whipping \
blade for a finer flour, and use the cross cutting blade \
first when making smoothies, then use the flat blade \
if I need them finer/less pulpy). Special tip when making \
smoothies, finely cut and freeze the fruits and \
vegetables (if using spinach-lightly stew soften the \
spinach then freeze until ready for use-and if making \
sorbet, use a small to medium sized food processor) \
that you plan to use that way you can avoid adding so \
much ice if at all-when making your smoothie. \
After about a year, the motor was making a funny noise. \
I called customer service but the warranty expired \
already, so I had to buy another one. FYI: The overall \
quality has gone done in these types of products, so \
they are kind of counting on brand recognition and \
consumer loyalty to maintain sales. Got it in about \
two days.
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prompt = f"""
你是一名客户服务的AI助手。
你的任务是给一位重要的客户发送邮件回复。
根据通过“```”分隔的客户电子邮件生成回复，以感谢客户的评价。
如果情感是积极的或中性的，感谢他们的评价。
如果情感是消极的，道歉并建议他们联系客户服务。
请确保使用评论中的具体细节。
以简明和专业的语气写信。
以“AI客户代理”的名义签署电子邮件。
客户评价：```{review}```
评论情感：{sentiment}
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response = get_completion(prompt, temperature=0.7)
print(response)
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